美國醫療保險和醫療補助服務中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)於2024年4月10日發布了2025財年(Fiscal year 2025, Oct. 1, 2024, to Sept. 30, 2025)醫療保險醫院住院預期支付系統(Inpatient Prospective Payment System, IPPS)規則草案(proposed rule)。
考量到細胞療法費用高、可近用性低,2025財年規則草案便包含為醫院提供治療鐮狀細胞疾病(Sickle Cell Disease, SCD)基因療法,其新技術附加支付(New Technology Add-on Payment, NTAP)附加百分比從原本的65%提高到75%的創新支付措施。
NTAP方案是2001年由CMS推出,旨在激勵醫院採用新技術和新療法。NTAP規定新的醫療服務或技術必須滿足以下3個標準,才有資格獲得附加支付:
1.新穎性:醫療服務或技術必須是新的。一旦此治療已經被認為不是新技術,附加支付就會結束。
2.費用過高:醫院在使用新技術時,可能會產生成本超出標準的住院病患支付限額,該技術在現有醫療保險嚴重程度診斷相關群組(Medicare Severity Diagnosis-Related Groups, MS-DRG)系統下不足以支付。
3.實質的臨床改善:與目前可用的治療方法相比,使用該技術其臨床資料必須要顯示確實能改善特定病人群體的臨床結果。
NTAP透過提供經濟激勵,支持醫療機構在初期階段採用新技術,從而促進醫療創新並改善患者治療效果。SCD為一種遺傳性疾病,對美國黑人影響嚴重,且治療選擇有限。因此該創新支付鼓勵措施將使醫院可以獲得更多的資金來執行昂貴的SCD基因療法,進一步促進SCD病人獲得最新的治療,且能減少SCD長期醫療照護的相關成本。
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日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險,保護和行使著作權人權利,於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》,以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的資料為基礎,制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分,第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」,依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的區分方式,分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(業務)使用者(事業利用人)」和「業務外利用者(一般利用人)」四個利害關係人,依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施,以及提供和使用人工智慧系統和服務時,安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人(例如表演人)的權益保護,從權利人的思考角度,建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的(著作權)法律上利用行為[2]。其次,說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制;於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施;最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中,針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係,除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(事業與一般利用人)」,提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍,並提供如何降低風險的對策。同時,從權利人角度提供如何保護權益的指引,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下: 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製,無需獲得權利人的授權,但是,該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容,而進行額外學習;為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現;對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」,這三個情況係同時存有「享受」著作目的,不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷,資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下,未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時,屬於「不當損害著作權人利益」的要求,將不適用(日本)著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料,則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權,人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法,如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下,則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」, 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一,權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性(依拠性)」要件,例如:AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名(標題)或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出,除利用人外,開發或提供者亦有負侵權責任的可能,特別是--人工智慧頻繁產生侵權結果,或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果,但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時,可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品,甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物,不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態,該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧(AI)科技迎來契機,其生成內容隨著科技發展日新月異,時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售,或是將Chat GPT內容當作補習班教材,均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件,單純機械性的AI自動生成,基本上欠缺「人的創造性」,非著作權保護對象,已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本?賦予AI訓練合法使用既有著作,應有的界限?衡平(賦予)既有著作的著作權人權益?AI服務提供者應負那些共通義務?是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任?AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件?等等諸此進一步的疑義,則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》,我們可以清楚的看出,在樹立成為AI大國的國家發展政策下,其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製,但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任,彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時,做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] 文化庁著作権課,「AI著作権チェックリスト&ガイダンス」,令和6年7月31日,https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf,最後閱覽日:2024/08/20。 [2] 詳見前註,頁31。 [3] 詳見前註,頁7。 [4] 詳見前註,頁8。 [5] 詳見前註,頁9。 [6] 詳見前註,頁9。 [7] 詳見前註,頁35。 [8] 詳見前註,頁36。 [9] 詳見前註,頁42。
日本智慧財產推進計畫2015分析(中)日本智慧財產推進計畫2015分析(中) 資策會科技法律研究所 104年10月02日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日所公布「智慧財產推進計畫2015」[1],係以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨,並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景,提出三項核心議題並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向,其中第二項議題「活化智財紛爭處理機制」之內容如下: 一、活化智財紛爭處理機制 (一)現狀與課題 1. 證據收集未見確實 在訴訟中,為能作成適切的裁判,原告、被告兩側需提出充分的證據,惟專利侵權訴訟中,多數情況下證據是為被告所掌握,權利人主張侵權之立證較為困難,就此日本認為應就以下三點檢討證據收集程序的機能:在訴訟開始的階段,確保爭點整理之程序充分發揮效用;確保「文書提出命令」作為證明被告有侵害事實有力手段之一,能充分發揮效用;作為證據收集的前提,確保證據保全制度能充分發揮效用。 2.權利安定性不足 從權利賦予乃至於紛爭處理的過程中,專利權等智財權之安定性亦相當重要。日本於2004年針對專利侵權訴訟,於專利法新增第104條之3[2],導入「專利無效抗辯」之制度,其後雖然有意見認為應廢止專利無效抗辯制度,但整體而言因無效抗辯制度的導入,確實使專利無效訴訟(無効審判)審理遲緩的狀況明顯獲得改善。而由於2015年日本再度導入專利異議制度(異議申立制度)[3],因此無論就權利者及疑似侵權者之間的平衡,或是產業政策上就專利權進步性要件的判斷等,本年度的推進計畫中均指出有就本條之內容再作檢討之必要。 3.損害認定額偏定 在損害賠償的額度方面,雖然在歷年來多次專利法之修正後已經獲得一定程度的改善,但普遍看法仍認為訴訟實務上法院所認定的侵權損害賠償數額,和商業實態上所造成的影響及需求相比仍是顯然偏低。另日本為求簡化便利損害賠償額的舉證難度,雖已於1998年修正專利法第102條[4]之規定,但於司法實務上並未能充分運用,加以民法上對不法行為之賠償側重實際上造成之損害,而未能從研究開發投資所得之專利權受損之角度思考,造成日本在專利權等智財糾紛中損害賠償額普遍偏低,此一問題仍有待解決。 4.中小企業專利權人不易勝訴 根據日本知的財產戰略事務局之統計,日本專利侵權訴訟中有約六成為中小企業提起,但扣除和解之部分單以終局判決而言,中小企業的原告勝訴率在二成以下,其中對大企業的勝訴率更不到一成,探究其原因,日本認為除了中小企業與專利、法律專業人員間合作程度有所不足外,在權利取得的階段就未能針對未來權利行使、保護充分進行戰略性規劃也可能是問題所在,故應對中小企業的權利取得、行使及訴訟進行上給予一定的支援。 (二)今後施政方向 日本為強化智財紛爭解決體系的機能,於2015年智財推進計畫中指出三個方向:首先是「強化智財紛爭處理體系的機能」,在權利人及侵害嫌疑人間地位平衡的前提下,對證據收集手續、損害賠償額、權利安定性和禁制令的核發等各方面為綜合性的檢討;其次是「促進智財紛爭處理體系的活用」,針對中小企業與大企業的往來過程中,就智財保護、紛爭預防、訴訟對應等面向提供進一步的支援,例如廣設據點提供充分的諮詢、提供具有訴訟實績的專家團隊、減輕進行訴訟之負擔等。此外針對「智財紛爭處理有關之資訊普及化」,為創造能因應經濟全球化之商業環境,除有必要將日本智財相關法令翻譯為英文提供予世界各國,尚應持續針對各國法院、專利局、及訴訟外紛爭解決等智財紛爭處理體系,與日本制度間的異同進行調查研究並公開揭露。 (三)小結 智慧財產權的保護和國家經濟發展息息相關,而僅有優質的專利申請程序及審查品質,仍無法達到健全智慧財產制度及其相關產業之目的,完善的智慧財產爭議解決程序,乃其中不可或缺之一環。有鑑於此,我國於2008年7月參考德、美、日等智財先進國家之作法成立智慧財產法院,目的即在於藉由專業的審判人員及程序,解決具備國際性及高等專業性的智慧財產案件,進而達到智慧財產案件審判的專業化、效率化。 而在智慧財產法院成立已滿七年的今日,學術界和產業界仍持續對提出各項檢討意見,例如法院於專利侵權訴訟中可自行就個案認定專利無效影響專利安定性、專利權人勝訴率偏低、損害賠償數額偏低、訴訟當事人審級利益保障不足等[5],此等議題和前揭日本智財推進計畫中所提出「活化智財紛爭處理機制」,當中的各項現況與課題同質性甚高,由此可知我國及日本目前在強化智財紛爭處理機制上,均面臨類似的問題有待克服。 二十一世紀為知識經濟時代,由於科技發展及商業型態的多元化,以知識產能為基礎所形成的專利、商標及著作權等智慧財產權,不僅 性質上與傳統的財產權有異,在權利保護上亦有不同的面貌。尤其高科技產業發達與否,攸關國家競爭力,而以鉅額投資研發取得高科技成果,常存有多種智慧財產權,必須藉由法律程序的保護,始能確保該產業在國際市場的競爭力。因此,就法律層面而言,必須建構妥適保護智慧財產權的制度程序,方足以維持國家在國際社會的競爭力[6]。我國後續或可參考前述日本作法,從事前紛爭預防和事後案件處理兩個面向同時著手,降低智財紛爭的發生率並提高解決效率和滿意度,逐步實現活化智財紛爭處理機制之目標。 [1]〈知的財産推進計画2015〉,知的財産戦略本部,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf(最後瀏覽日:2015/08/14) [2] 特許法(昭和三十四年法律第百二十一号)第百四条の三(特許権者等の権利行使の制限):「特許権又は専用実施権の侵害に係る訴訟において、当該特許が特許無効審判により又は当該特許権の存続期間の延長登録が延長登録無効審判により無効にされるべきものと認められるときは、特許権者又は専用実施権者は、相手方に対しその権利を行使することができない。 2 前項の規定による攻撃又は防御の方法については、これが審理を不当に遅延させることを目的として提出されたものと認められるときは、裁判所は、申立てにより又は職権で、却下の決定をすることができる。 3 第百二十三条第二項の規定は、当該特許に係る発明について特許無効審判を請求することができる者以外の者が第一項の規定による攻撃又は防御の方法を提出することを妨げない。」 [3] 日本於2003年廢止原有之專利異議制度,2015年專利法修正時雖再度納入,但其內容及性質與舊法時之規定略有不同。 [4] 特許法第百二条第一項(損害の額の推定等):「特許権者又は専用実施権者が故意又は過失により自己の特許権又は専用実施権を侵害した者に対しその侵害により自己が受けた損害の賠償を請求する場合にお いて、その者がその侵害の行為を組成した物を譲渡したときは、その譲渡した物の数量(以下この項において「譲渡数量」という。)に、特許権者又は専用実施 権者がその侵害の行為がなければ販売することができた物の単位数量当たりの利益の額を乗じて得た額を、特許権者又は専用実施権者の実施の能力に応じた額を 超えない限度において、特許権者又は専用実施権者が受けた損害の額とすることができる。ただし、譲渡数量の全部又は一部に相当する数量を特許権者又は専用 実施権者が販売することができないとする事情があるときは、当該事情に相当する数量に応じた額を控除するものとする。」 [5] 李素華,〈智慧財產法院運作之觀察與檢討-以專利侵權訴訟為中心〉,《全國律師》,第18卷第10期,頁18以下。 [6] 同註5,頁42。
零工經濟(Gig Economy)近年來興起以UBER為首的「零工經濟」(Gig Economy)議題。按國際勞工組織(International Labor Organization, ILO)的說明:所謂「零工經濟」,是透過數位勞工媒合平台,將分散於各地的勞力資源,按需求(On-Demand)調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」,多半從事服務性質或任務性質單純且零碎(Micro-Task)的工作,如代駕、代辦雜務、居家打掃。 面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題,各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言,美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》(California Assembly Bill 5 (2019)),擴大「正式員工」(Employee)的解釋範圍,並要求資方必須對於「獨立承攬人」(Independent Contractor)之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案(Protect the Gig Economy Act of 2019)。國際組織方面,國際勞工組織從2015年起,發布多份研究報告,更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」(ILO Global Commission on the Future of Work)。 國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資,國際勞工組織指出:美國於2017年約有5,500萬名零工(Gig Workers),佔整體勞動力的34%,2020年可能會成長到43%。然而,僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據,零工的平均時薪是4.43美元,假設考量閒置的時間,平均時薪僅剩3.31美元,時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面,零工已慢慢開始有了組織性的工會,然而,零工向資方爭取權益時,面對傳統工會較不會存在的難題:32%的零工僅為補貼既有正職工作,零工間交流少、對於權益難成共識,無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者,勞工運動以實體為首選,然而零工大多透過「數位平台」,數位平台常有總部在境外的現象,零工較難有特定集會地點,甚至難辨識出談判的對象。最後,平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」,然而,平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷,各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。
中國大陸科技部開始進行首批國家科技成果轉移轉化示範區建設計畫於2016年10月14日,中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中,有關大力推動地方科技成果轉移轉化,並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求,開始啟動在河北以及寧波,兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。 中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作,以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境,並且提升區域創新之能力;示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作,進行地方的創新驅動發展。 為此,中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件,其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津,以及河北的區域協同發展,充分發揮跨區域輻射帶動作用,並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移,以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略,發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。