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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美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
南韓政府推出新的無線網路推動計畫 搶佔智慧行動發展先機韓國通訊委員會(Korea Communications Commission,KCC)主席Choi See-jung於2010年4月21日宣布韓國政府將推動一項新的「無線網路活化計畫」(comprehensive plans for wireless internet activation),預計在未來五年間投入1兆5000億韓圜,與民間共同合作發展無線網路建設,以搶佔智慧行動領域的發展先機。 因應智慧手機發展速度倍增在政治面上帶來的需求,韓國政府希望透過本計畫能將南韓建設成「智慧行動領域的發電所(powerhouse)」。並據此願景規劃了4個政策目標、10項策略方案。此四個政策目標包括:確保在智慧行動領域的全球競爭力、推動智慧手機的普及與生產應用、營造世界最高水準的無線寬頻網路、強化下世代行動科技的發展與人才培育。 KCC將組成「網路去管制推動小組」(Internet de-regulation promotion team),於4月底開始著手進行包括定位資料保護、用戶識別系統和智慧手機的金流安控等領域的法規檢視與修正工作。 KCC預測能藉此創造12,535個工作機會、促進3,648億韓圜的產值。KCC同時解釋,透過對無線網路的活化應用,支持在各層面的創新應用發展(包括醫療服務、商業活動、教育等領域),此時正是奠定韓國成為行動服務核心業務強國的時機。
Other Transaction(OT)於新創政府採購之應用今(2018)年2月,一家成立於2013年、位於美國維吉尼亞州的雲端策略服務公司REAN Cloud Llc.以其他交易(Other Transaction, OT)模式獲得了美國國防部(Department of Defense)5年合計9.5億美金的合約,讓OT自2016年10 U.S. Code §2371b正式生效進一步確認美國國防部針對原型(Prototype)及其後續之產品開發適用OT以來[1],再次引起討論。 OT源於冷戰時期的美國,主要用於讓聯邦政府部門取得尖端國防技術的研究與發展(Research and Development, R & D)成果和原型。OT並非傳統之契約(contract)、授權書(grant)或合作協議(cooperative agreement),且法並無明確定義OT究竟實質內容為何。OT不受聯邦併購規則(Federal Acquisition Regulation, FAR)所規範,更接近一般私人商業契約,因此具備極大的合作彈性,可大幅度縮短私部門與政府合作常碰到的冗長時程。由於OT快速、彈性的這兩項特質,近年來應用於國防以外之新創或尖端科技之公私合作亦逐漸普遍。 然OT雖然簡化了政府採購的時程與限制,但同時也減少了問責可能性和透明度,因此目前只限具備美國國會授予其他交易授權(Other Transaction Authority, OTA)的聯邦政府機構得以使用OT。在美國計有太空總署(NASA)、美國國防部、美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration)、美國運輸部(Department of Transportation)、國土安全部(Department of Homeland Security)、運輸安全管理局(Transportation Security Administration)、衛生與公共服務部(Department of Health and Human Services)、美國能源部(Department of Energy)獲得國會授予OTA,其餘未獲OTA之政府部門僅得以在聯邦預算管理局(Office of Management and Budget)主任授權下有條件地使用OT。 尖端技術的R&D在不同領域皆有其特殊性,難以一體適用FAR,是以OT在實務運作上為兼顧持有尖端技術的公司重視速度和營業秘密之特質與採購之公平性,其運作模式通常為:聯邦政府成立某種技術領域的OT聯盟(consortium),私部門的潛在締約者可以申請加入,繳交會費並同意該聯盟的約定條款。聯盟之約定條款通常較政府採購契約來的有彈性,例如智慧財產權的歸屬是以個案個別約定。擁有OTA之政府機關嗣後可向聯盟成員徵求產品或服務白皮書,之後再從中挑選優秀者進一步繳交更詳細的產品或服務計畫書,最終經由聯盟管理機構(consortium management organization)挑選出最適者。 OT與OT聯盟的運作模式,為公私合作提供極大的法律彈性,且非常迅速。平均而言,從政府徵求白皮書到成功找到最適者,不過兩個月時間。時間與彈性乃是新創企業或尖端技術持有者與政府合作時最有疑慮之處,OT可以解決此一問題。然需注意OT在適用上仍存在諸多挑戰,例如成效難以評估、較不透明導致監督困難、智慧財產權歸屬爭議等,有待克服。 [1] 美國國防部在此前乃是遵循Section 845 of the National Defense Authorization Act(NDAA) for Fiscal Year(FY) 1994, Public Law 103-160適用OT。