「先申請不一定先贏」,經濟部智慧財產局完成「專利程序審查基準」草案,明定專利申請案若有不合程序者,就算是先提出申請的專利案件,可能面臨須重新審查,進而影響專利生效日,或者喪失優先權。
依新完成的專利程序審查基準規定,未來,申請人如果未補正,或補正仍不齊備者,則視其應補正的申請文件種類,分別為申請案不受理或產生一定法律效果。例如,申請人可能因此喪失優先權,或被視為未寄放,或者依現有資料重新審查等。先到先嬴的專利申請原則,將因新制施行而改變。
我國專利法內容,既為實體法,也為程序法,除規定准予專利權、撤銷專利權的程序、形式及實體條件外,也規定專利權及專利權管理事項,依「先程序後實體」原則,合於程序審查者,才能進入形式、實體審查,因此,無論是專利的初審、再審查或舉發等申請案,均與專利的程序審查,有密切關聯。由於我國專利法對於專利的申請採取「先申請原則」,申請日的認定,會影響到實體審查對專利要件判斷的時點,因此,申請日的認定,也是專利程序審查的主要重點。
程序審查內容及範圍,在各國審查實務上,雖有所不同,但是,包括審查各種書表是否採用主管機關公告訂定的統一格式;各種申請的撰寫、表格的填寫或圖式的製法,是否符合專利法令的規定;應該檢送的證明文件是否齊備,是否具備法律效力;申請日的認定;發明人或創作人及申請人的資格及程序是否符合規定;代理人是否具備代理的資格及權限;有無依法繳納規費等。
智慧局對於受理申請與文件審查,將分開進行,因此,專利申請人親自送件或郵寄案件,不論申請文件是否齊備,智慧局均會先行受理申請,待審查時,發現申請文件欠缺或不符合法定程式,而得補正者,再通知申請人限期補正。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據著作權法第 82 條規定,著作權仲介團體與利用人間,對使用報酬爭議之調解,由著作權專責機關設置著作權審議及調解委員會辦理。新近社團法人中華音樂著作權仲介協會( MUST )提出網路電視、電影、網路廣播、網路上提供音樂欣賞、入口網站、網路音樂下載等行業業者公開傳輸費率,業者如有串流、下載、同步傳輸行為,應繳納高額之授權費用,遭到 業者抗議,此舉將遏殺數位業者萌芽的機會。 事實上在 94 年時,智慧局的費率審議委員會即曾駁回 MUST 提出的網路電視、電影等公開傳輸費率,但因網路電視、網路影片,所運用的素材不只是音樂,還包括小說、攝影、圖片,如果每一著作人都主張要收費,利用人的負擔將太重,所以智慧局當時並未通過其新費率。 不過,新近 MUST 又重新提出一個新的費率,網路電視、電影( MOD )如以串流方式公開傳輸,授權費用是業者前一年營業收入的 6% ;如果下載到硬碟、光碟片等,不是重製權,只是收下載「過路費」,授權使用費提高到前一年度營收的 10% ;如果是網路電視、電影同步傳輸,則以前一年度營收 2% 收取費用。即使是公益、非營利性的網路電視、電影,也要以全年度節目製播預算的 0.3% 計算音樂著作使用報酬。 由於此一費率與新興網路業者生存關係重大,經濟部智財局於 4 月中旬舉行「 MUST 新增、調高公開傳輸、公開演出使用報酬率意見交流會」,會中最後同意,由同行業的利用人團體一起組成談判小組,再與 MUST 進一步協商,具體討論出雙方能接受的方案。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議,違反資料保護法(Data Protection Act)。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料,開發一款名為Streams的應用程式,透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況,並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人,協議的合法性,尤其在資料分享是否經病患同意方面,受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護,具有病患默示同意(implied consent)之正當基礎,且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下: 就資料將被使用作為應用程式測試一事,病患未獲充分告知亦無合理期待; 雖執行隱私影響評估,惟僅於資料傳給DeepMind後才進行,無法發揮事前評估作用; 應用程式尚在測試階段,無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。