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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經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。 方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
研發成果下放就不適用國有財產法嗎?研發成果下放就不適用國有財產法嗎? 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年3月26日 科學技術基本法(下稱科技基本法)下放研發成果予執行單位,授權各部會機關按其對研發成果管理運用的需求,彈性制訂該部會之科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法(下稱成果運用辦法)。然據悉某些公立學校或公立機關(構)曾在盤點財產時,因漏未將研發成果登入為國有財產,或列帳時未列載相關費用而遭主計處指正,從而對研發成果是否為國有財產及如何適用國有財產法有所疑問。因此,本文先回歸科技基本法,探討國有財產法之適用範圍,再論成果運用辦法和國有財產法間互補適用的關係,以解答上述疑問。 壹、科技基本法排除國有財產法適用之範圍 按科技基本法第6條第1項及第2項[1],當研發成果歸屬於公立學校、公立機關(構)或公營事業等公部門單位時,僅排除適用國有財產法中保管、使用、收益及處分之規定,改由各部會之成果運用辦法規範,故當研發成果歸屬於公部門時,並非完全排除適用國有財產法,係僅於前揭特定管理運用事項適用科技基本法及其授權訂定之成果運用辦法。因此其他未被排除的國有財產法規定[2],包括何謂國有財產與國有財產種類之總則、國有財產登記、設定產籍與維護,以及有關國有財產之檢查與財產報告等仍須依循相關規範。前述遭主計處指正之案例,或許就是忽略歸屬於公部門之研發成果仍有前揭國有財產法之適用,致漏未將研發成果依該法登入國有財產或將相關支出列帳。 貳、成果運用辦法的適用範圍 另一可能造成執行單位在運用其研發成果時產生疑問的原因,是現行各部會之成果運用辦法中,有部分規定與前述科技基本法第6條第2項,將歸屬於公立學校與公立機關(構)之研發成果定性為國有財產之意旨扞格。以衛生福利部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法(下稱衛福部成果運用辦法)為例,雖然按該辦法第2條第5款定義國有研發成果為研發成果歸屬國家所有者。然該辦法第30條第1項第1款[3],卻出現執行單位為公、私立學校、公立研究機關(構)之「非國有」研發成果收入之上繳交比率規定,恐使適用本辦法之公立學校、公立機關(構),誤以為其所有之研發成果可為非國有,而產生無庸適用國有財產法之誤解,亦與該辦法第2條第5款對國有研發成果的定義產生內部矛盾,更與科技基本法第6條第2項相衝突。 當研發成果歸屬公立學校、公立機關(構)時,因上述公部門單位本即為政府機關(構),故歸屬上述單位等同歸屬於國家,凡屬上述單位所有之研發成果即為國有研發成果,也會適用國有財產法;邏輯上不應出現公部門單位擁有非國有研發成果之情況,顯然衛福部成果運用辦法第30條第1項應修正第1款,將非國有研發成果上繳比率規定之適用主體排除公立學校、公立研究機關(構)。 參、結論 現行科技基本法第6條第1項與第2項,使研發成果是否適用國有財產法,會因為其歸屬而有不同。研發成果歸屬於公部門者為國有財產原則上應適用部分國有財產法,例外於特定管理運用事項始適用各該部會的成果運用辦法;而研發成果歸屬於私部門者非國有財產,無國有財產法之適用,僅適用各該部會辦法管理。在這套體制下,執行單位須注意國有研發成果仍是國有財產,仍須依國有財產法進行財產列帳、登記及財產檢查;而出現規定公立學校、公立研究機關(構)「非國有研發成果」條文之成果運用辦法, 則顯與現行科技基本法有違,反致生誤會,建議進行修正。公立學校與公立研究機關(構)在進行研發成果之管理、運用時,除依循各部會成果運用辦法外,應注意科技基本法的意旨,以避免造成被認為未依法處理之情況。 [1]科技基本法第6條第1項及第2項:「政府補助、委託、出資或公立研究機關(構)依法編列科學技術研究發展預算所進行之科學技術研究發展,應依評選或審查之方式決定對象,評選或審查應附理由。其所獲得之研究發展成果,得全部或一部歸屬於執行研究發展之單位所有或授權使用,不受國有財產法之限制。前項研究發展成果及其收入,歸屬於公立學校、公立機關(構)或公營事業者,其保管、使用、收益及處分不受國有財產法第十一條、第十三條、第十四條、第二十條、第二十五條、第二十八條、第二十九條、第三十三條、第三十五條、第三十六條、第五十六條、第五十七條、第五十八條、第六十條及第六十四條規定之限制。」 [2]未被排除而應適用的國有財產法條為:第1條到第8條總則、第9、10、12、16條之管理機構、第17條到第19條國有財產登記、第21條到第24條設定產籍、第26條有價證券保管處所、第27條之損害賠償責任、第30、31條不動產維護、第32、34條公用國有財產之使用和非公用國有財產之變更、第37條受贈財產,第38到41條非公用財產撥用、收益、第42到44、45條不動產與動產出租、第46到48條不動產與動產之利用,處分第49到55條不動產與動產標售、第59條非公用財產之估價、第61到63條財產檢查、第65到70條財產報告、第71到73條之刑責和舉報獎金、第75到77條之施行日期等。內文未提及之其它未排除適用的條文,主要是針對有體物,即動產與不動產的相關規範,和非公用國有財產之管理;而研發成果多為無體財產,即智慧財產權等,且多為公用財產,故使用這部分條文的情況較少,在此不贅述。 [3]衛福部成果運用辦法第30條第1項第1款:「執行單位因管理及運用其非國有研發成果之收入,應依下列規定辦理:一、執行單位為公、私立學校、公立研究機關(構)者,應將其研發成果收入之百分之二十繳交本部。」
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統:世衛組織歐洲區域準備情況報告」(Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region)[1],本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧(AI for health care)調查結果,借鑒50個成員國之經驗,檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況,探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則(liability rules)之建立,為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素,因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略(national health-specific AI strategy),顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面,46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處;54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統;惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準(liability standards for AI in health),更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知,成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用,而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下,可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決,或者相反地過度依賴AI,從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面(health data governance for trustworthy AI),66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略,76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架,66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心(health data hub),30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引(the secondary use of health data),30%成員國已制定規則,促進以研究為目的之跨境共享醫療資料(cross-border sharing of health data for research purposes)。依此,許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展,惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯,這些資料問題仍需解決,以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙,有高達86%之成員國認為,最主要之障礙為法律之不確定性(legal uncertainty),其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性(financial affordability);依此,雖AI之採用具有前景,惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制;而財務上之資金障礙,包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及,特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,有高達92%之成員國認為是責任規則(liability rules),其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此,幾乎所有成員國皆認為,明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素,且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引,也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,為促進AI應用,本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,並建立相應機制,以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任,此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務,責任透明,並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益;以及可利用監管沙盒,使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作,從而於監管監督下,於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題,同時促進創新。 此外,WHO歐洲區域官員指出,此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始,惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進,因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]: 1.應有目的性地管理AI:使AI安全、合乎倫理與符合人權; 2.應投資人才:因科技無法治癒病人,人才是治癒病人之根本; 3.需建構可信賴之資料生態系:若大眾對資料缺乏信任,創新就會失敗; 4.需進行跨國合作:AI無國界,合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展,就歐洲之調查可知,目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立,據以推動與監管AI醫療科技之發展,惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全,因此絕大多數國家皆同意,真正影響AI於醫療領域利用之因素,為責任規則之建立,然而,調查結果顯示,實際上已建立醫療領域AI之責任標準者,卻僅有8%之成員國(50個國家中僅有4個國家已建立標準),意味著其為重要之真空地帶,亟待責任法制上之發展與填補,以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉,亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是,當有明確之責任歸屬規則,各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會,新興AI醫療科技才能真正被信任與利用,而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值,此項結論應不僅得適用於歐洲,對於世界各國亦應同樣適用,未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展,對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
英國預計在2025年通過《網路安全與韌性法案》,提升網路和關鍵基礎設施的安全與韌性英國工黨政府在2024年7月17日的議會開幕致詞上宣布,將於2025年提出「網路安全與韌性法案」(Cyber Security and Resilience Bill),用以更新現有的網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018)。現有的法規涵蓋5大行業領域:交通運輸、能源、飲水、健康衛生,以及數位基礎設施和部分數位服務(含網路市集、網路搜尋引擎、雲端運算服務等),分別由12個主管機關負責在各自領域落實該法規。 根據英國國家網路安全中心的評估,英國正面臨著來自敵意國家(或受其資助的行為人)日益增加的威脅。而英國的基礎設施在運作時不應該忽視這些威脅。工黨政府希望加強英國的網路防禦和面臨惡意攻擊時的網路韌性,從而確保英國社會所依賴的基礎設施和關鍵服務能夠持續運作,並確保數位經濟能夠持續增長。 根據目前公布的資訊,該法案將會在既有框架下面針對三個方向進行強化: 1. 擴大法規的職權範圍,將更多的數位服務和供應鏈納入保護範圍,保護英國的必要公共服務,避免受到網路攻擊。 2. 提供監管機關採取必要性網路安全措施的法源依據,從法律層面賦予監管機關採取更多安全措施的權利。 3. 強制要求納管對象網路安全事件通報,讓政府確實掌握網路攻擊的次數與相關資訊,以提升整體英國社會對於此類事件的理解與掌握。 該法案預計於2025年提交給英國議會審議,其對於網路安全、數位基礎設施和關鍵設施的安全保護框架,可以作為我國未來提升數位基礎建設及關鍵設施資訊網路安全的重要參考對象。