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）。
為因應智慧電網應用技術發展趨勢，美國商務部（Department of Commerce）國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology，以下簡稱NIST）於今（2012）年2月正式制訂「智慧電網架構與互通性標準2.0版（NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 2.0），以下簡稱互通性標準2.0版」，以作為其國內佈建智慧電網建設之重要政策依據，並協助導引各電網間加強互通性之達成。 美國NIST係為「2007年能源獨立及安全法案（Energy Independence and Security Act of 2007）」所明文指定智慧電網互通性架構（Smart Grid Interoperability Framework）負責機構，所以自2008年開始投入規範研議工作，2010年1月公告「智慧電網架構與互通性標準1.0版（NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 1.0）」，主要為先規範概念性示範建置架構（Conceptual Architectural Framework），明訂8大優先領域（Priority Areas），驗證公告75項特定標準，並後續設立建置「互通性發展平台（Smart Grid Interoperability Panel，以下簡稱SGIP）」。 隨著美國推動智慧電網發展進程，及因應相關應用技術日益新異，NIST陸續展開討論工作，至今（2012）年2月正式對外公告研議完成互通性標準2.0版之定稿。此新版本重要增訂內容有：新增「國際智慧電網標準」及「國際互通性調和」章節；對於SGIP優先行動方案（Priority Action Plans）2012年新增19項推動項目；並且，規劃新增概念示範參考模式（Conceptual Reference Model）類型，及增加資訊網絡模型；以及，新增「智慧電網標準驗證程序（Process of Future Smart Grid Standards Identification）」規範，及對於專業應用領域區分「輸配電（Transmission and Distribution）」、「家庭to電網（Home-to-Grid）」、「建築to電網（Building-to-Grid）」、「工業to電網（Industry-to-Grid）」、「車輛to電網（Vehicle-to-Grid）」、「再生能源（Distributed Renewables, Generators, and Storage）」、「商業與政策（Business and Policy）」分別進行研析實務應用；再者，亦研訂「互通性基礎資訊知識（Interoperability Knowledge Base）」、「高位階發展指導方針（High-level framework development guide）」、「互通性程序參考手冊（Interoperability process reference manual）」等等重要遵循規範。 未來NIST及SGIP將與能源部（Department of Energy）、聯邦電力管理委員會（Federal Energy Regulatory Commission）共同合作，依據互通性標準2.0版所研議制訂規範，及重要因應議題，陸續規劃展開各項推動方案，共同促進美國智慧電網建設與應用發展。
歐盟支付服務指令修正案(PSD2)於2016年1月12日生效2012年歐洲議會發表的綠皮書「邁向信用卡、網路以及手機支付的整合歐洲市場(Towards an integrated European market for card, internet and mobile payments)」，並進行廣泛的公眾意見徵詢，舉辦公聽會，最後決議進行現有歐洲支付法制架構的修正。歐盟支付服務指令修正案(revised Payment Service Directives, PSD2)於2013年7月由執委會提出，2015年10月歐洲議會通過，今年1月12日生效，預期英國、保加利亞、丹麥、德國、奧地利以及法國將會率先修正原有的支付服務法制完成轉換。產業界一致對於修正案表示歡迎，因為本次修正將會大幅提升支付創新應用的發展可能，尤其是行動支付。 PSD2之重大修正包含針對支付服務的內容作出修正，新增第三方支付服務提供人(third party payment service provider，簡稱TPP)為支付服務之內容(附件一第7項)。TPP的內涵為透過對於其它支付服務提供者的支付帳戶的存取，提供包含支付發動服務(payment initiation services)以及帳戶資訊服務(account information services)。依照第58條規定，TPP服務提供者具備下列義務： 1.確保支付服務使用者的個人化安全資訊不會被其它人取得。 2.以明確的方式向帳戶之支付服務提供者認證自己的身分。 3.不儲存支付服務使用者的敏感支付資訊或個人化安全憑證。 除此之外，PSD2明確將純粹的技術服務提供者排除於支付機構之範圍，無需適用支付服務指令。 PSD2亦授權EBA發布相關規定制定技術門檻，包含強力的客戶身分認證以及通訊資訊標準。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。