美國眾議院法制委員會於七月十八日全體一致通過「專利法2007年改革法案」( Patent Reform Act of 2007),根據美國軟體與資訊工業協會( Software & Information Industry Association,簡稱SIIA)的總裁Ken Wasch表示,該修正案的通過是美國專利制度現代化的重要指標,而一個有效率且公正的專利制度對於繼續美國國內經濟發展並領導全世界經濟時具有舉足輕重的地位。眾議院的議員Howard Berman表示,對於美國專利核發品質低落、花費高昂及時間冗長的訴訟程序已經嚴重地阻礙到創新力與創造力。這次修法的目的在於改善專利的品質、嚇阻專利所有人權利的濫用、以異議專利的有效性的方式以提供更有意義且低花費的替代式專利訴訟、並讓美國專利法能與其他國家的專利法調合。
該法案除了通過的部分包括「不正當行為」(Inequitable Conduct )、「犯罪地的限制」(Restrictions on Venue)、「損害賠償的取得」(Awards of Damage)修正。最令人注意的是,刪除了最具爭議的「專利權核准後審查程序」( Posted- granted Review),該程序並無時間的限制,而始得專利侵權訴訟中之被告能夠對專利之有效性向美國專利商標局提出再審的請求。法制委員會對此程序舉行多次公聽會,但修正案仍以增加現有「專利再審制度」( Reexamination)的方式取代之。
實務界認為,本修正案會使得專利的價值降低,而使得一些非以製造產品為公司營運目的,但專事經營擁有並實施專利權為主要歲收來源的「專利巨人」(Patent Tolls)公司生存困難。
對於歐盟執委會(European Commission)所提出的「歐盟電信法規改革案」,歐洲議會(European Parliament)下之歐盟產業、研究暨能源委員會(Industry, Research and Energy Committee ,ITRE)及內部市場消費者保護委員會(Internal Market and Consumer Protection Committee ,IMCO)已於2008年7月9日對相關議題進行投票,此兩委員會之投票對於該案內容之修整具有重大意義,惟須至9月3日歐洲議會完成全員的最終投票,屆時始揭曉此改革案內容之全貌。 由於歐洲目前具有支配力的通訊公司仍支配主要通訊市場,市場競爭面臨瓶頸,消費者的選擇也隨之下降;此外,各國間欠缺一致性規範,阻礙跨國經營及泛歐普及服務,業者亦無法面對來自歐洲外的競爭勢力,因此本改革案旨在建構通訊無國界之歐洲單一市場,歐盟執委會提出建議的主要內容包括:(一)通信費率及合約透明化,使消費者能充分選擇,縱使在一日間亦得自由轉換服務,也能在不同地點依較便宜價格選擇通訊業者,;(二)為促進競爭,對於具市場支配力量之業者,得採取「功能分離」(functional separation)措施,即將網路基礎設施與提供服務兩者分離;(三)利用新的通訊裝備來阻擋垃圾郵件及電腦病毒;(四)增加對網路基礎設施的投資,擴大能利用寬頻的區域,尤其是加強農業區域的通訊建設;(五)設置歐洲獨立的通訊管制機關,以強化各國通訊管制機構的合作。
英國通過調查權力法案(Investigatory Powers Act 2016)英國於2016年11月底通過「調查權力法案」(Investigatory Powers Act 2016),該法案的部分內容已於同年12月30日生效,主要係將目前執法機關和情資單位之通信及相關資料蒐集的權力整併,並訂定了通信監察書(Interception Warrants)授權及監督之方式,以及要求業者保留網路連結記錄以供執法機構識別網路使用者。法案共分為九個章節,分別為: 1.一般隱私保護 2.合法監聽通信 3.取得通信資料之授權 4.通信資料之保留 5.設備干擾 6.大量授權 7.大量個人資料之授權 8.監督措施 9.其他及一般規定 調查權力法案通過後,使英國政府得以合法的監控人民許多行為,包括蒐集、查看民眾的網絡瀏覽記錄、通訊資料、通聯紀錄及相關個人資料等,而監控範圍不再限於個體,並擴大至全體民眾。此外,必要時警方及安全部門亦得破解或遠端遙控人民之電腦或手機。法案並要求通信服務提供商(Communication Service Providers, CSPs)將民眾之網路使用紀錄相關資料保存至少12個月,而近50個不同之機關都能夠查看該些資料,如警察局、國防部、司法局、金融行為監管局,甚至與國家安全較無關連的食品標準局及勞動和退休金部等部門,均有查看之權限。 法案目前生效的部分包括政府蒐集和保留民眾資料之權力,以及得強迫握有民眾資料的科技公司或相關單位,將所掌握關於民眾的資料交給情報機構。 英國政府認為,在面臨現今高度安全威脅之情況下,網路已成為恐怖份子用來犯罪的新工具,故有必要讓執法與情資單位擁有維護人民安全的權力,確保政府具備對抗該挑戰的能力,使情資單位得以阻止新型態之犯罪並追訴參與犯罪之相關人員。 然而,該法案已遭數萬人民連署反對,要求廢除該法案,因人民於網路上進行的各樣活動,均將遭受國家的監視,而負責機關也將面臨負荷龐大的資訊處理量,且一般人民之個人資訊亦將暴露在巨大的風險下。 目前法案部分內容尚未生效,如網路連線紀錄(Internet Connection Records)的蒐集,因相關安全機制尚未建立完成。但可想而知,該法案所造成的爭議,已成為英國民眾所關注之焦點,而未來全面生效後,英國政府該如何面對這些反對的衝擊,則可繼續觀察。
因應禁止「競業禁止條款」,企業得透過「資料存證」,證明營業秘密存在及擁有近年來,關於「競業禁止條款」之合法性及有效性等,一直是被廣泛討論的議題,在2023年1月5日,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)發布禁止「競業禁止條款」之提案,並指出依調查結果顯示,其造成勞工薪資降低及壓抑流動性等負面影響,故企業未來可能須透過主張《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act)或《防衛營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act)等,以保護營業秘密。同時應值注意者為,有論者提出未來解決方案為企業應推動自動化營業秘密管理系統,而其中一個必要元素是應採取「資料存證」措施,以證明營業秘密存在及擁有。 所謂自動化營業秘密管理系統,即透過工具,對於營業秘密進行「識別」與「評估」,並應對於不具有經濟價值的資訊進行解密。惟為避免增加營業秘密外洩風險,故相關系統應僅留存後設資料。與此同時,為取得盜用營業秘密相關的勝訴裁判,除應留存及保護任何時點的後設資料外,更應採取能夠證明營業秘密存在及擁有之措施,如透過雜湊值或區塊鏈等技術進行「資料存證」,以確保能夠在訴訟上提供必要證據。 最後,近期司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同規劃與建置「司法聯盟鏈」機制,藉由區塊鏈技術,並結合已通過經濟部智慧財產局審查核准之b-JADE證明標章,明定嚴謹之數位資料管理要求,以期強化數位證據同一性及建立簡便驗真程序。因此,未來企業若落實b-JADE證明標章所定之管理要求,將幫助營業秘密數位資料通過驗真程序。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。