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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日本公正取引委員會(下稱公取委,其性質等同於我國公平交易委員會)在2019年12月11日的定期記者會上表示,由於近年出現許多關於「智慧財產及knowhow保護不足」的聲音,因此將針對大型企業在與新創、新興企業進行共同合作或研究時,是否有濫用優勢地位不當掠取智慧財產權及專業知識技能(knowhow)的情形,啟動實況調查。 公取委將以書面方式,針對日本國內約1萬家創業10年以內的IT製造新創產業與大企業間交易之實況進行調查。相關報導整理了以下幾種常見的問題交易型態: 獨占智慧財產:(1)契約約定大型企業無須經新興企業許可,即可逕自申請專利;(2)共同研究成果全歸大型企業所有;(3)要求無限制的無償授權。 限制與他人合作:(1)長時間禁止新興企業與其他業界合作;(2)相關專利遭到大企業所限制,導致事業無法拓展。 強勢締約:(1)大型企業對於契約的意思決定過於緩慢;(2)直接交付簽訂好的紙本契約,並告知不得變更契約內容。 公取委表示,因為新興企業具有開放式創新的價值,在與大型企業進行合作時,對於國家產業發展及競爭力的提升,能發揮很大的貢獻。因此藉由實態調查,確保建構出一個自由、公平的良性競爭環境,並預計在2020年依據調查結果,擬定相關指引或方針。
FCC第二號命令對我國必要轉播條款的啟示 中國個資監管走向大小分流:大型個人信息處理者加嚴義務、小型個人信息處理者簡化鬆綁中國國家互聯網信息辦公室(下稱「網信辦」)與公安部於2026年8月7日公布《大型個人信息處理者個人信息保護規定(徵求意見稿)》(下稱《大型處理者規定》),加重大型業者之個資保護義務;另於7月24日公布《小型個人信息處理者個人信息保護簡化措施規定》(下稱《小型處理者規定》),並自9月1日起施行,以適度降低小型業者之合規負擔。 《大型處理者規定》整合監督委員會及大型平台個資保護兩份草案,認定大型個資處理者時,須綜合考量其是否處理1,000萬人以上個資、是否提供涉及個資處理的重要網路服務或經營多種業務,以及是否對國家安全、經濟運行、社會穩定等具有重要影響。經認定者,應於境內儲存個資、由管理層成員擔任個人信息保護負責人、至少每2年辦理1次合規審計,並於6個月內成立監督委員會。 《小型處理者規定》則適用於在境內處理不滿10萬人個資之業者,得以張貼公告、彈窗等較簡便方式公開個資處理規則並履行告知義務;合規審計則得透過自查表方式,至少每5年辦理1次。另針對為履行契約、跨境人力資源管理,或因緊急情況保護生命健康等目的而出境之非敏感個資,免辦安全評估;如屬初次違法、情節輕微、危害後果不大且已完成改正者,得不予處罰。 整體而言,中國個資監管已逐步形成「大小分流」的差異化治理架構,呈現「規模越大、義務越重;規模越小、彈性越大」的監管邏輯。惟無論業者規模大小,均未因此免除個資保護義務,差別主要在於合規要求的密度與方式。業者宜依個資處理規模盤點自身定位,並據以檢視相關合規缺口。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。