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).
日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理：實現Society5.0的法規與結構設計（GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン）」報告書。其作成背景係依據日本在去（2019）年G20峰會時，基於大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）下的「可資信任的資料自由流通機制（Data Free Flow with Trust（DFFT））願景，所提出的創新治理目標。該目標指出，過往的治理模式主要依靠法律規範，但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐，致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題，因而有必要革新治理模式，以掃除創新活動的障礙。基此，就上述創新治理模式的必要性與方式，日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論，彙整後作成本報告書。 本報告書主張，應擺脫法規範的設計、法遵與執行，均由國家主導的傳統模式，建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法： （1）法規範制定層面：規範之制定方向，改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務，包含企業如何在數位化的虛擬場域內，透過程式語言等途徑落實上述法目的，則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。 （2）法遵層面：如上（1）所述，未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主，不會明確訂定企業的行為義務，而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的，則須仰賴企業主動揭露其法遵方法，供外界檢視。因此，除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外，應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時，應著手研發相關技術或措施，讓利害關係人得取用企業之即時資料，以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵，實現有效監督。 （3）執法層面：政府應以企業之行為對社會產生影響的程度，作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故，不應歸責於個人，而應建立獎勵機制，鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面，亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化（Online Dispute Resolution, ODR），例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。
美國聯邦法院裁定執法部門無搜索令要求提供手機位置記錄並未違憲美國聯邦第六巡迴上訴法院於2016年4月13日就U.S. v. Timothy Ivory Carpenter & Timothy Michael Sanders案作出判決，裁定執法機關在未取得搜索令的情況下要求出示或取得手機位置記錄，並不違反憲法增修條文第4條。美國憲法增修條文第4條規定：「人人具有保障人身、住所、文件及財物的安全，不受無理之搜索和拘捕的權利；此項權利，不得侵犯；除非有可成立的理由，加上宣誓或誓願保證，並具體指明必須搜索的地點，必須拘捕的人，或必須扣押的物品，否則一概不得頒發搜索令。」 本案事實係聯邦調查局取得兩名涉及多起搶劫案之嫌疑人的手機位置，而根據手機位置之相關資料顯示，於相關搶案發生之時間前後，該二名嫌疑人均位於事發地半英哩至兩英哩的範圍內，故該二名嫌疑人隨後被控多項罪名。在肯認與個人通訊相關之隱私法益的重要性的同時，聯邦第六巡迴上訴法院認為，「縱使個人通訊之內容落於私領域，但是為了將該些通訊內容自A地至B地所必須之資訊，則非屬私領域之範疇。」聯邦第六巡迴上訴法院拒絕將憲法增修條文第4條的保護延伸至像是個人通訊或IP位址等之後設資料(metadata)，其原因在於，蒐集此等資訊或記錄並不會揭露通訊的內容，因此本案之嫌疑人就聯邦調查局所取得之資訊並無隱私權之期待。法院認定，此等行為不同於自智慧型手機取得資訊，因為後者「通常而言儲存了大量有關於特定使用人之資訊。」 2015年11月9日，美國聯邦最高法院拒絕審理Davis v. United States案，該案係爭執搜索令於執法部門要求近用手機位置資料時之必要性。加州州長Jerry Brown於2015年10月亦簽署加州電子通訊法(California Electronic Communications Act, CECA)，該法禁止任何州政府的執法機關或其他調查單位，在未出示搜索令的情況下，要求個人或公司提供具敏感性之後設資料。
地方創生「地方創生」之概念源於2014年日本安倍內閣所提出的地方治理新模式，又稱「激勵地方小經濟圈再生」政策（ちほうそうせい），其施政重點主要為解決三大問題：人口高齡化和負成長造成的勞動力人口的減少、人口過度集中都會區（尤其是東京）以及地方人口外流以致人力資源不足而使地方經濟發展面臨困境之情形。 自2008年以來，日本人口開始加劇下降，導致消費和經濟實力下降，成為日本經濟和社會的沉重負擔。為解決該情況，國家與地方合作對地區發展持續落實、檢討、修正相關政策。政策原則為自立性、未來性、區域性、直接性、結果導向；政策內容亦稱為地方創生三支箭（地方創生版・三本の矢），包含： 資訊支援（情報支援）：推廣區域經濟分析系統（Regional Economy Society Analyzing System, RESAS），使各地區能對產業、人口、社會進行必要的數據分析，並能依據分析結果解決地方問題。 人才支援：維持地方生活在地化、就學在地化、服務在地化，並派駐國家公務員至小規模的地方政府機關，輔佐地方機關首長。 財政支援：補助地方創生政策執行、補助地方基礎建設、施行地方稅制改革。 地方創生之目標，在於鼓勵日本國民維持在當地工作，為地區創造新人潮，並使地方年輕人能在家鄉安心結婚育兒，此外，讓各地結合地理及人文特色，發展出最適合地方的產業，中央和地方持續合作以實現地方政府的永續發展目標。
南韓預告修訂《個人資料保護法施行令》草案，擬擴大本人資料傳輸請求權適用範圍2025年6月23日，韓國個人資料保護委員會（개인정보보호위원회，下簡稱個資會）宣布修訂《個人資料保護法施行令》（개인정보 보호법 시행령）草案，擴大「本人傳輸請求權」（본인전송요구권）制度的適用範圍至特定大型個人資料處理者（개인정보처리자）。 南韓政府於2024年3月開始實施MyData（마이데이터）制度，賦予其國民「本人傳輸請求權」。所謂「本人傳輸請求權」，係指當事人向資料持有者請求傳輸個人資料給自己或特定第三方的權利，而個人資料則係指包含所有能夠識別本人身分或與本人有直接關聯的資訊。 本人傳輸請求權的立法目的，在於解決當事人將資料授權予特定企業或機關使用後，無法追蹤個人資料動向的問題。當事人可透過行使本人資料傳輸請求權，隨時確認資料如何被使用、有無被再次轉交他方，以及自由決定是否收回或轉移持有者擁有的個人資料。有助於解決個人資料利用權限一經授權後便難以掌控的問題，並提高國民對於個人資料的自主控制能力。 本次修法前，本人資料請求權的適用範圍僅限於醫療與電信產業，個人資料保護法施行令預告修訂草案進一步將符合以下標準的個人資料處理者納入本人傳輸請求權適用範圍： 1. 年營業額達1500億韓元以上的企業； 2. 持有個人資料人數達100萬人以上的企業或機構； 3. 敏感資料、高識別度資料達5萬人以上的企業或機構； 4. 2萬人以上大學或公部門機關。 韓國個資會此次提出的預告修訂草案，建立了一套可跨領域適用的個人資料管理政策架構，為國民資料自主性與控制權提供更完整的保護，值得作為我國個人資料治理制度之參考。