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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Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。 今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。 另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。
英國資訊委員會(ICO):企業應用巨量資料技術時可能得以合法權益為由處理個人資料英國資訊委員會(Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO)最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」(Big Data and Data Protection)進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提,才得以進行巨量資料統計分析技術應用;且未充分認知當資料控制者(企業或組織)具合法權益(legitimate interest)時,可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者(企業或組織)符合合法權益時,應可將個人資料用於新用途,強調這種依據合法權益所進行之資料處理,應著重於該資料控制者(企業或組織)對於個人資料的責任(accountability),而非各別取得資料當事人的同意。 對此,ICO回覆,認為巨量資料統計分析技術的應用,應在資料控制者(企業或組織)的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間,取得平衡。依據歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)與英國資料保護法(Data Protection Act)的規定,資料控制者(企業或組織)得於具法定依據時,處理個人資料,例如取得個資當事人的同意處理其個人資料,或資料控制者(企業或組織)具法定義務處理個人資料(例如法院命令)。除此之外,企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益(legitimate interest),主張進一步處理個人資料(新用途),除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗(unduly prejudice)的損害。ICO亦同意,資料的應用應著重監督資料控制者(企業或組織)與加強其責任(accountability)。 ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」,資料控制者(企業或組織)必須公平且通透(transparent)地處理個人資料,對於當資料控制者(企業或組織)發現個人資料的新用途時,亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。 ICO建議,資料控制者(企業或組織)應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理,或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者,如果不具上述二者之一,資料控制者(企業或組織)若需將使用個人資料於新用途,則必須另行取得資料當事人的同意,始得為之。此時,必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理,是否與資料蒐集之特定目的相容(compatible)。 至於,判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容,部分取決於個人資料處理是否公平(fair)。這意味著資料控制者(企業或組織)必須對於為新用途所為之個資處理,提出對於資料當事人隱私影響之評估,以及該個資的使用與處理,是否仍合於資料當事人的合理期待。
美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享2021年1月6日,美國聯邦首席資料長委員會(Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council)向美國國會提交報告,報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享,以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)所設立,並於2020年1月正式召開第一次會議,該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長(Chief Data Officers, CDO)。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力,促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生,以達到聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示,以農業部所建置的農業資料共通平台(Ag DATA COMMONS)為例,農業部所屬機關間透過資料共享,已產生許多應用。 譬如:該部所屬的食品與營養局(Food and Nutrition Service, FNS)利用經濟研究局(Economic Research Service, ERS)統計的糧食不安全(Food Insecurity)資料,推動食物箱計畫(Farmers to Families Food Box Program);農業部所屬風險管理局(Risk Management Agency, RMA)使用平台上其他單位的資料,作為作物保險(crop insurance)的決策依據;農業部所屬食品安全和檢驗局(Food Safety and Inspection Service, FSIS)使用平台上其他單位的資料,來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去(2020)年10月成立了一個資料共享工作小組(Data Sharing Working Group),負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例,希望透過這樣的努力,強化聯邦政府的資料治理,產生高品質與即時性的資料,以此作為政府的決策依據。
取締盜版有成 台灣改列特301一般名單美國貿易代表署公布最新特別301名單,我國從優先觀察名單降級成為一般觀察名單,經濟部智慧財產局長蔡練生表示,我們的目的是希望能除名,儘管這次只是降級,還是積極爭取希望在5月的年度報告能夠獲得除名。蔡練生表示,美國貿易代表署去年5月3日公布2004年特別301名單,我國列為優先觀察名單,並宣布去年秋季會進行不定期檢討,當時同樣被列為不定期檢討對象還包括馬來西亞和波蘭,不過這次只有台灣獲得降級。 台灣已經連續四年名列美國特別301優先觀察國家名單,近年來政府修法,加強取締盜版,獲得美國方面認同,今年終於獲得降級,並在美東時間1月18日正式公布我國降級。 蔡練生指出,優先觀察名單和一般觀察名單之間的差異是層次問題,列為優先名單者美國會給予六個月的觀察期,讓其改善機會,如果沒有改善就會採取貿易報復手段;一般觀察名單的觀察期,則延長為一年。