日本內閣府召集研究小組 解決因AI帶來之智財問題
日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」，由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今（2023）年10月4日召開首次會議，為討論生成式AI（人工智慧）發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等，目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論，例如：AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束；AI與專利之間的關係，依據日本《專利法》，專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明，隨著AI技術的發展，預計會出現難以做出決策的情況，將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題；以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示，希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品，若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。
日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理），我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」草案，我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引，國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另，企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等，因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施，資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。
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劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
NHK NEWS WEB，〈生成AIによる知的財産権の侵害防止策 年内にも具体化へ 政府〉，2023/10/10，https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231010/amp/k10014220131000.html（最後瀏覽日：2022/11/24）。
資策會科法所，《營業秘密保護管理規範》，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2022/11/24）。
資策會科法所，《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7198（最後瀏覽日：2022/11/24）。
傅鈺晴，〈日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件，提出風險因應、應用及開發兩大關注重點〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023/11，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9069（最後瀏覽日：2022/11/24）。
面對解決氣候變遷及尋找替代石化能源的全球性問題，生質材料（biomass）的開發與利用深受期待，然而，生質材料的生產與利用是否適當，乃是複雜的決策工具，一國政府在推動與能源、溫室氣體減量有關之政策工具時，必須意識到這些政策工具背後所蘊藏之其他風險。 在面對生質材料的風險，荷蘭政府可謂最先有此問題意識，並嘗試在提出政策工具時盡可能作妥適規劃的先進國家之一。荷蘭是歐洲最大的棕櫚油進口國，以棕櫚油製成的產品在荷蘭超市到處可見，部分棕櫚油也用於能源供應，荷蘭甚至有業者打算興建專門使用棕櫚油運轉的電力供應站（power stations）。 為確保利用棕櫚油及其他生質材料所開發新能源符合環境永續經營的目的，荷蘭政府已研議在相關的政策措施中，導入生質材料應符合永續性的標準；而為落實此一政策構想，荷蘭政府委託智庫Cramer Commission（該委員會以其主席Jacqueline Cramer的姓為名，Cramer女士更在2007年2月成為荷蘭環境部長）進行相關研究。Cramer Commission在今年4月向荷蘭政府正式提出「檢測生質材料是否符合永續性之架構報告」（Testing Framework Report for Sustainable Biomass），報告中提出發展生質燃料可能涉及的六大永續性議題分別：溫室氣體排放、與食物及其他運用領域之衝突、生物多樣性、環境、經濟繁榮、社會福祉；報告除針對此六大議題分別提出永續性思考外，並建議透過追蹤系統（track-and-trace system）對作物從種植到成為電廠生產生質燃料的整個過程予以監控，並對生質燃料公布嚴格的進口標準，作為生質燃料的作物，其栽種方式必須經認證是不破壞環境，或所釋出的溫室氣體比節省得多，始得進口。Cramer Commission並建議荷蘭政府設定在2020年前進口永續來源的生質材料，並建議在此之前應有過渡措施。 關於生質燃料的環境風險問題，目前在歐盟已開始有問題意識，歐盟也嘗試思考是否可能藉由綠色認證制度之建立，確保非以永續方式製造的生質燃料，不得進入歐盟市場；其他打算跟進的歐洲國家，則正在觀察荷蘭的作法。
日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略日本數位市場競爭本部（デジタル市場競争本部）於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」（デジタル市場競争に係る中期展望レポート案），該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料，不斷地（1）擴大並連結用戶、（2）垂直整合上下游產業並（3）從虛擬鎖定實體的銷售，對市場形成動態競爭（ダイナミック競争）結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險，甚至是個人價值判斷的風險。 為促進數位市場的治理與信任，該報告提出了以下短期與中長期的政策方向： 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性：推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度：運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》（デジタルプラットフォーム取引透明化法）法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術：透過資料持有、交換的「去人工干預」，形成一個可信任的網路世界。 該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集，預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為，高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策，除了不正競爭的禁止外，政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題，聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念，調整數位市場准入的障礙。
美國將修法全力圍堵政府資料外洩美國國會於今年（2009）11月18日提出「聯邦檔案安全分享法案（Secure Federal File Sharing Act）」，內容主要是限制所有政府部門員工（包含約聘制人員），在未經官方正式同意之前，不得下載、安裝或使用任何點對點傳輸（Peer to Peer, P2P）軟體。期望藉由該法案的通過實施，徹底防堵政府及相關個人機敏資料的外洩。 該法案的制定，最初來自於政府部門對其財務資料保護的要求，早於2004年白宮管理及預算辦公室（The White House Office of Management and Budget）即已建議聯邦政府的各個單位應禁止其職員使用P2P軟體，以防止資料外洩。而於將近一個月前，國會道德委員會取得多位國會議員的財務狀況、經歷及競選贊助金額，並作成調查報告，未料一位新進職員將該份未經加密保護的報告存於自家裝有前述P2P軟體的電腦硬碟中，從而導致該份報告內容全部外洩。此一事件立即對向來注重政府及個人資料保護的美國投下了震撼彈，也促使該法案正式浮出檯面。 歐此項法案的提出毫無意外地得到視聽娛樂產業界的正面支持。主因來自多數人藉由此種軟體在網際網路上分享音樂、影片或其他應用軟體，時常侵害他人的智慧財產權，而法案的內容則是要求政府部門員工無論是在工作或是家中使用P2P軟體都須取得官方授權，無疑是直接限制了上述的分享行為。娛樂業者更進一步指出，P2P軟體對資訊安全的危害在於多數人無法明確知道該軟體的運作方式，而無法對其做正確的設定，使得軟體一旦被啟動，電腦內的所有資料：包含個人的社會安全卡號碼、醫療及退稅紀錄等，就立即暴露於網際網路之中！對此，除了推動此項法案的官員大聲疾呼：「用個人自律的方式防止資料外洩已經失敗，證明國會應該有所行動。 美國錄音產業協會（Recording Industry Association of America）則是預測前述國會調查報告的外洩，將會是資安法案重整的強力催化劑。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。