簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢
近期人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節，係由於其標榜的是開源精神，但近期的報告卻決定不公布細節（如訓練計算集、訓練方法等），因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患，且尚有保持一定競爭優勢之必要。
若AI產業選擇不採取開源，通常會透過以下三種方式來保護AI創新，包括申請專利、以營業秘密保護，或同時結合兩者。相對於專利，以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢，因不用公開技術內容，較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而，企業以營業秘密保護AI創新有其限制，包含：
1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容，並搶先申請專利，反過來起訴企業侵害其專利，而面臨訴訟風險；
2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟，企業將因為沒有專利而無法提起反訴，或透過交互授權（cross-licensing）來避免訴訟；
3.縱使企業得主張「先使用權（prior user right）」，但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術，且未來若改進受先使用權保護之技術，將不再受到先使用權之保護，而有侵犯競爭者專利之虞，因此不利於企業提升其競爭力。
綜上所述，儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向，但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限，專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。
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葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Lisa Williams, Frances Wilding, Luke Jamieson & Oliver Rigg, From Open-Source to Secrecy – The Implications for Protecting AI, HLK Blog (Apr. 25, 2023),https://www.hlk-ip.com/news-and-insights/from-open-source-to-secrecy-the-implications-for-protecting-ai/ (last visited May 12, 2023).
德國聯邦網路局（Bundesnetzagentur） 法規問題研究工作小組（Wissenschaftlicher Arbeitskreis für Regulierungsfragen）於2015年11月18日提出「在OTT服務業者重要性提升背景下電信與媒體法制演變進程」意見報告（Evolution der Regulierung in den Telekommunikations- und Mediensektoren angesichts der Relevanzzunahme von OTT-Anbietern）。此報告針對OTT服務提出以下建議： 1. 是否電信服務（Telekommunikationsdienst）定義僅侷限於「電子信號的傳送」。倘若如此，是否亦須將OTT-I類型服務，亦即網路語音通話或電子郵件服務（例如：Skype, Gmail等），如同歸類並視電信服務而所規範。基於OTT-I服務的性質跟傳統通訊服務相似度很高（例如電話通訊服務），因此是否傳統電信服務定義須要涵蓋OTT-I服務，仍待明確的法制規範。 2. 倘若OTT-I種類的服務被歸類為「電信服務」，依此邏輯是否須要遵守德國電信法（Telekommunikationsgesetz）相關的傳統電信服務義務，像是緊急電話撥打義務、消費者保護、通訊隱私保障、資料保護等，仍待明確的法制規範。 3. 透過OTT服務所蒐集到的資料，均需透過明確的授權規範才得以讓OTT服務提供者有足夠的權限商業性的應用該資料。 4. 在OTT-II服務，亦即內容提供服務（Inhaltdienste）業者快速成長的背景下（例如Youtube,Netflix等），建議鬆綁歷來針對傳統影音媒體服務業者要求之嚴格廣告規範。 5. OTT-II內容平台需在公開網路上履行公平原則及反歧視原則。此原則亦應落實於終端設備使用者。 6. 支持歐盟資料保護規章的市場位置原則（Marktortprinzip）。 7. 電信法與媒體法在實體法上應更佳有所統合性。主管機關需符合憲法權限制訂法制規範，其規範亦必須符合其適當性（Zweckmäßigkeit）。
美國通過「智慧財產資源及機構優先法案」，強化打擊侵權力道2008年9月26日美國國會通過「智慧財產資源及機構優先法案」（the Prioritizing Resources and Organization for Intellectual Property Act, PRO-IP Act），該法案的內容將加強跨單位合作與國際間打擊仿冒、盜版之動作，例如增加主管機關可沒收或扣押侵害著作權相關物品的權力等，以遏止日益增加之侵權案件。 在10月13日的時候，美國總統布希終於簽署PRO-IP法案。其中特別的是，該法案增設一個行政部門：「智慧財產執行協調官」（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC），IPEC可掌控與管理美國境內各行政機關之智慧財產保護措施，並直接向總統報告。一般預料布希總統雖簽署該法案，但應該不會在其任內發布任何命令，而會將IPEC之人事任命權留給下一任總統。 許多人對PRO-IP法案的通過仍存有疑慮，例如：設立IPEC的功能不明，且有疊床架屋之嫌。但美國唱片業協會（RIAA）卻十分支持該法案，其認為有助於保護美國的智慧財產，RIAA引用最近的調查報告指出，全球智慧財產仿冒、盜版等行為讓美國一年損失580億美元及37萬份以上的工作機會，並讓美國勞工損失160億美元的收入，故RIAA認為通過該法案可以減緩此一損害。
日本發布網路安全相關法令問答集日本國家網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター，或稱National Information Security Center, NISC）於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」（サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック），以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」（サイバーセキュリティ戦略）中所提及應整理相關法制，以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此，內閣網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）普及啟發‧人才培育專門調查會（普及啓発・人材育成専門調査会）於同年10月10日成立工作小組，針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。 本問答集內容涉及13項法律議題，包括議題如下： 說明網路安全基本法（サイバーセキュリティ基本法）網路安全之定義與概要； 以公司法為核心，從經營體制觀點說明董事義務，例如建立內部控制機制，以確保系統審核與資料揭露之適當性； 以個人資料保護法為核心，例如說明個人資料的安全管理措施； 以公平交易法（不正競争防止法）為核心，說明在營業秘密的保護範圍內，利用提供特定資料與技術手段，來實施迴避行為係屬無效； 以勞動法規為核心，說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策； 以資通訊網路、電信業者等為中心，說明IoT相關法律問題； 以契約關係為中心，說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題； 網路安全相關證照制度，例如資訊處理安全確保支援人員； 說明其他網路安全議題，例如逆向工程、加密、訊息共享等； 說明發生網路安全相關事故之因應措施，例如數位鑑識； 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序； 說明涉及網路安全之刑法規範； 描述日本企業在實施網路安全措施時，應注意之相關國際規範，例如歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）與資料在地化（Data Localization）等議題。 此外，隨著網路與現實空間的融合，各產業發展全球化，相關法規也日益增加，惟網路安全相關法規，在原無網路安全概念與相關法制的日本法上，卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務，故研究小組著手進行調查研究，並將調查結果—「網路安全法律調查結果」（サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果）與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」（重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第４次行動計画）作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後，NISC期待透過本問答集，可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。
何謂「三螺旋理論」三螺旋理論，又稱三螺旋創新模型理論（Triple Helix Theory），主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係，由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨，三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界（即為產、官、學）三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作；當社會動態產生改變，過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動，推動創新也非單一方的責任，此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生：大學透過創新育成機構孕育企業創新，而產業則扮演將研發成果商業化之要角，政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定，鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織（OECD）將「產業」作為主要研發創新主體，三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展，三方主體各自獨立發展，且同時與其他方維持相互協力合作，共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下，產、官、學因其強弱不等的互動狀態，形成不同的動態模型（例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等），這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源，對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。