基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議－美國判決之觀點
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織，成立於1974年，其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators），至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員，為美國產學合作的重要組織。 該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流，以及打造友善的跨國技轉環境。 該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院，以及研究機構進行問卷調查，以了解各大學級研究機構的技術授權情形，並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會，提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織，以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合，會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外，並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會，提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
經部拉抬矽產量打造太陽能產業經部致力推動太陽能整體產業發展，六月下旬舉辦兩場產官學座談會後，將制訂太陽能產業推動政策，整合太陽能上中下游供應鏈。 矽材料嚴重缺乏是目前國內太陽能光電產業發展面臨最大的障礙，經濟部能源局初步決定雙管齊下，一方面規劃引進德國 SolMic 公司退休人員團隊之技術人員，協助國內廠商突破技術障礙；另一方面將藉由研發火法冶金純化技術，生產矽材料，目前該技術已由工研院投入研發階段，政府預計投入十億元，希望在二 ○○ 八年達到生產三百噸，至二 ○ 一 ○ 年成長至一千噸。能源局指出，矽材料的供應問題若解決，國內將可建立完整上下游的太陽能光電產業供應鏈，預計二 ○ 一 ○ 年的產業規模可達六百億以上。
美國聯邦貿易委員會與臉書就隱私議題達成和解臉書(Facebook)於今年11月底與美國聯邦貿易委員會(FTC)就2009年的隱私權控訴案達成和解。該控訴案指出「臉書欺騙消費者其在臉書上的資訊可以保持隱私，然而卻一再任這些資訊被公開分享與使用」。舉例而言，在2009年12月，臉書改版時未預先通知使用者進行設定，導致使用者的朋友名單被公開。除此之外，擁有全球8億用戶的臉書，允許廣告商在臉書使用者點選廣告時，蒐集其個人身分資訊。另外，縱使臉書的使用者將帳戶刪除，其照片等等影音資料仍能夠被該公司讀取。臉書的這些行為被聯邦貿易委員會指出，這是不公正的詐欺行為(unfair and deceptive)。 聯邦貿易委員會最終與臉書達成和解，未施加任何罰緩，也未指控臉書蓄意地違反任何法規。依照和解內容，臉書必須要在接下來的二十年內，每兩年一次受獨立公正第三人稽核其隱私保護措施。但假設臉書在未來違反了這些和解條款，臉書將被處以每行為每日16,000美元的罰緩。推特(Twitter)以及谷歌(Google)近來也與聯邦貿易委員會達成了類似的協議。 聯邦貿易委員會要求臉書必須要取得使用者「確切的同意」才可以變更其本身的隱私使用設定。比如說，假設使用者設定某些內容只能供「朋友」讀取，臉書就不能夠把這些內容提供給「朋友」以外的人，除非取得使用者的同意。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」