美國貿易代表署近日公布特別 301不定期檢討報告,將台灣降級改列一般觀察名單。經濟部智慧財產局表示,對於美方仍有疑慮的藥品資料專屬權問題,衛生署已提出相關立法草案,台灣也將持續與美國合作,加強查緝網路侵權。
台灣連續3年名列美國特別301優先觀察名單,這幾年政府修法、加強取締盜版等努力,終於獲得美方肯定,將台灣降級改列一般觀察名單。 智慧局表示,美國對台灣取締侵權行為的執行面表示肯定,期待台灣繼續健全智慧財產權保護的相關法令,台美雙方也將持續合作加強查緝網路侵權行為。這次台灣未能直接從特別 301名單除名,與藥品資料專屬權保護有關。 智慧局表示,台美雙方對於世界貿易組織(WTO) 與貿易有關智慧財產權協定(TRIPS)的解讀略有不同 ,美方認為新藥上市前送審的檢驗資料應列入智慧財產權保護範圍,但 TRIPS並未明定保護年限。行政院衛生署去年已同意立法予以保護,但草案尚未完成立法,美方也多次表達關切。 智慧局表示,台灣保護智慧財產權的努力,不會因為美國特別 301名單公布與否而稍有鬆懈,相關工作都 會持續進行。智慧局相信只要相關立法進度順利,加上政府與全民持續努力保護智慧財產權,台灣應可在美國4月份定期檢討時完全由特別301名單中除名。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦最高法院於2018年4月24日針對OIL STATES ENERGY SERVICES, LLC v. GREENE’S ENERGY GROUP, LLC, ET AL.ㄧ案作成判決。大法官以 7-2 投票表決通過,認定美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,USPTO)所屬專利審查暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)進行內部專利審查「多方複審 (Inter Partes Review,IPR)」程序並未違憲。多方複審程序係國會在制度設計上針對專利獲證許可後,授權行政機關可經由實質利害關係人提出申請後,得有機會再次檢視其原先核發專利獲證許可的權限。因此被告經由行政機關專利審查獲得之權利,與被告在美國憲法下只能經由聯邦法院和陪審團裁決所保障權利不同。 本案自去年聯邦最高法院受理後,即成為美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act)施行後備受矚目的重大案例之一。主要因為本案凸顯出各產業對多方複審程序實質影響的反應。若多方複審程序被判無效的話,將導致大部分專利紛爭從專利審查暨上訴委員會移回聯邦法院。導致美國發明法欲藉由行政審查改善並減輕司法體系負擔之目的難以達成,且導致專利訴訟更為耗時且昂貴,恐造成「非實施專利事業體」(Non-Practicing Entity, NPE)更加猖獗。因此,資通訊產業等普遍受到專利侵權訴訟困擾的企業大多贊同多方複審程序的合憲性。然而,大法官 John Roberts 和 Neil Gorsuch 對此一保守的決定表示異議,認為辛苦研發之專利僅因為第三人提起申請就受到行政機關撤銷,而非經由司法體系裁決仍有其疑義之處。仔細檢視多方複審程序的進行,似有違背於司法審查中要求獨立性的種種目的和精神。從歷史上來看,縱使行政機關具有核發專利獲證許可的權限,但不代表這可以導出行政機關就有撤銷專利的權限。因此,不同意見之大法官認為藉由行政機關的審議程序取代司法審查對專利可以做出撤銷的決定並不合憲。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權一名挪威學生,因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結,因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控,並被判賠15900美元。案經上訴,日前挪威最高法院已做出判決,下級法院的判決仍被維持。
歐盟智慧財產局公布2020年智財侵權狀況報告歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)於今(2020)年第三季公布最新智財侵權狀況報告,研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台(The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights)」所執行,並結合經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)之數據資料,每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題,重點如下: 智財密集產業對歐盟經濟貢獻占整體GDP的45%、就業人數占歐盟就業人口的29%、出口貨物量占96%。 企業對智財的重視比例增高,重視智財的企業雇員平均收入較不重視智財權者高出32%;運用智財於營運策略的中小企業成長潛力高於無智財權者,如依權利運用類型區分,其成長率分別是10%(商標)、16%(商標結合專利)、27%(商標與設計權),以及33%(三種權利組合)。 全球仿冒品占其貿易總量約3.3%,市值高達1,210億歐元。 除日常藥品,抗生素、癌症或心臟疾病藥物仿冒情形均趨於嚴重;2019年爆發新冠肺炎後,偽造商更是將仿冒移轉至檢測試劑與個人防護用品。 尤其進入AI與5G時代後,智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升,但侵權狀況恐怕亦同,咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力,有其必要性,以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。