美國眾議院在今年9月7日,表決通過「2007年專利改革法案(The Patent Reform Act of 2007)」,由於該法案中有部分內容,如:申請優先制度與賠償數額的計算標準等內容,預計將影響美國專利制度發展與未來法院關於專利訴訟案件的進行,因此引發各界專注。
此次眾議院通過的「2007年專利改革法案」重點在於修改專利案件中關於侵權賠償的計算標準,將以該專利對整體產品的貢獻度為主,做出適當的賠償數額。另外還有限制上訴地點的提出等,而且其中影響最大的改採「申請優先制度」(First-to-File System)。
目前美國專利制度採行是所謂的「發明優先制度」(First-to-Invent System),但未來依據「2007年專利改革法案」的內容,將轉變為世界各國採行的「申請優先制度」,故被稱為是美國專利制度50年來最重大的變革。
本項法案的通過,各界正反面的意見都有,支持的人說這項法案的內容可以遏止專利訴訟的濫用,使企業間的經濟活動得以正常發展。但是反對的人認為,限制賠償數額、上訴地點等,將使利用專利為惡的人更形囂張,削弱專利保護的機制,反而會阻礙美國甚至是世界各國的專利制度發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2026年3月13日發布《預先通知默示同意規則》(簡稱默示同意規則)(Rule Concerning the Use of Prenotification Negative Option Plans)之「法規制定預告」(Advance Notice of Proposed Rulemaking, ANPRM),期望針對現代消費市場中廣泛存在的商業模式,如健身房、數位串流之預設自動續約與試用轉付費機制等進行全面規範,並將現行不完整且分散的消保法規加以整合,建立全國性標準。 FTC曾於2024年底修訂默示同意規則,後遭聯邦上訴法院以程序瑕疵為由撤銷。因應法院要求,FTC依法重啟修法程序,就以下核心議題廣徵意見: (1)產業現況與普及性:企業透過「默示同意」方式行銷產品和服務的規模,以及在各行業中的具體運作模式。 (2)市場不當作法:包含哪些情況未取得消費者「明確知情同意」便逕行收費,以及如何阻礙消費者取消訂閱等。 (3)可能的監管方式:修訂現行規則、訂立新法,或實施替代方案(例如教育消費者和企業如何避免「默示同意」行銷行為)。 FTC已於2026年4月13日完成首輪意見徵集,後續將評估是否提出正式修正條文並進行第二輪意見徵集。美國監管機關未來在審查契約與數位服務介面時,將更嚴格審視「暗黑模式」(Dark Patterns)設計,避免消費者被迫加入不想要或無法取消的訂閱服務,持續為無意訂購的產品或服務支付費用。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
避免昂貴訴訟成本,微軟參與專利審查團隊微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員,其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟,挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。 Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing,其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具,藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的,但並未對外揭露收費的價格。 根據Article One指出,Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓,其為購買大量專利,透過所買的專利向其他企業提出訴訟,進而要求權利金或授權金。 受到專利流氓提出訴訟的微軟指出,Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明,”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。 Article One試圖解決問題之一,為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果,可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。
日本農林省研議農業AI契約指引日本為提高農產品品質及附加價值,近年積極推動智慧農業,鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務,惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型,部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩,為避免上述狀況發生,農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」(農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会),研議「農業AI利用契約指引」,防止在進行AI相關應用研發時,農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用,導致其權益受損。 「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議,公布農業AI利用契約指引草案,草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係,以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍;(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權,契約要件(契約目的及契約當事人等)及農業AI模型研發流程等基本概念;(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項,以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題,如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等;(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約,以及向第三方提供農業資料之契約,說明契約內容重點及提供範本供作參考。