新時代的管理利器－系統化的企業員工管理制度
陳宏志
專案經理 編譯整理
美國專利訴訟和解程序分析 資策會科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 104年11月2日 一、美國民事訴訟和解程序 通常民事訴訟當事人有自主權，可以在訴訟進行的任何時段在庭外或者法官面前達成和解，亦即可在證據開示程序開始前、在開示中或預審會議時、在審理庭甚至在審理後、上訴完成前隨時達成。 1.庭外和解 當事人在雙方律師的主持下達成庭外和解，根據美國聯邦民事訴訟規則第41條規定，向法院提出雙方當事人簽署的撤回訴訟的書面協定，從而終結訴訟程序；當事人雙方在和解協議中自行約定能否就同一事項再次提出訴訟。 2.訴訟上和解 美國聯邦民事訴訟規則第69條規定，在審理前或裁判責任金額前，任一方當事人可向法院申請合意判決，以協議金額為判決內容，與普通判決一樣具有強制執行力，禁止就合意判決標的重複起訴。 二、美國專利訴訟和解協議方式 美國專利侵權訴訟，為避免被告提出專利無效抗辯或提出反訴，亦即向法院請求宣告原告專利權無效、或是拿自己的專利反控原告。美國專利訴訟案件大多以和解收場；而和解方式多協議以專利授權並由被告支付授權金、原告被告以彼此專利交互授權、或簽署免訴條款（covenant not to sue），向法院提出雙方當事人簽署的撤回訴訟的書面協定，從而終結訴訟程序。 所謂免訴條款協議，常用於侵權訴訟中。根據該協議，訂約時有訴權的一造同意不行使訴權起訴對造。這種協議並不消滅訴因；而且即使當事人在協議中沒有作特別保留，他也可以繼續追究其他共同侵權人的責任。 三、免訴條款之範圍與效果 美國訴訟和解如前所述，雙方需達成書面協議，根據美國聯邦憲法第3條，司法體系不得在沒有法律紛爭的情況下決定法律問題或對於法律提出意見。根據該條規定，向法院提出救濟的當事人須證明其有「當事人適格」，而當免訴條款簽署證明紛爭已經消滅，或當事人對於判決的結果無法獲得實質利益時，法院認為該紛爭已經消滅使判決無實益（moot）不得受理。 2009年Nike公司於美國地方法院主張[1]Already公司侵害並稀釋其商標，Already公司拒絕停止銷售同時提出Nike公司商標無效之訴，2010年Nike公司發布免訴條款，載明Nike公司不再針對現在或未來近似的Already公司產品提出商標侵權訴訟，要求撤銷訴訟並撤銷Already公司的無效之訴，然而Already公司拒絕撤銷。地方法院與之後接受上訴的聯邦法院一致同意免訴條款表示紛爭已歸於消滅，駁回Already公司的無效之訴。 免訴條款雖非證明和解協議唯一方式，但美國司法判例上曾將拒絕簽署免訴條款，作為法院接受對造提起確認專利無效之訴的理由之一。美國聯邦巡迴上訴法院（CAFC）於Prasco案[2]，認為專利權人拒絕簽署免訴條款協議，並配合其他客觀一切情狀，認定對造具備提起專利不侵權之確認訴訟，法院有司法管轄權。 四、結論 立約免訴條款並非美國訴訟和解協議要件，和解僅需證明雙方並無爭議事項，則法院判決已無實益。至於雙方無爭議事項之證明方式，包含和解書與合意判決，而專利訴訟和解書的協議方式，可能為授權金、交互授權、以及免訴條款等協議。 根據美國聯邦巡迴法院先例，針對訴訟和解方式，授權與免訴條款之效果並無二致[3]（whether the language is couched in terms of a license or a covenant not to sue; effectively the two are equivalent.）。惟針對兩造日後得訴訟範圍，包括是否對於權利人再授權的第三人有約束力，於授權或免訴條款的協議中皆可議定。至於以免訴條款協議之好處，在於權利人得一次取得賠償金，可立即認列為權利人當年度獲利；授權協議則多以一定期間或符合一定條件後分階段取得權利金。 [1] Already, LLC d/b/a YUMS v. Nike, Inc., 105 U.S.P.Q.2d 1169 (2013). [2] Prasco, LLC, v. Medicis Pharmaceutical Corp., 537 F.3d 1329, 1341(Fed. Cir. 2008) [3] TransCore, LP v. Elec. Transaction Consultants Corp., 563 F.3d 1271 (Fed. Cir. 2009)
概念驗證中心（Proof of Concept Center, PoCC）概念驗證中心（Proof of Concept Center, PoCC）源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化，於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」（the William J. von Liebig）。 為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙，例如：資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標，並透過下列手段強化科技成果商業化動力，提升商業化績效：1、通過種子基金資助，為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注；2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢，以及智慧財產權保護等諮商；3、創業人才教育及培訓，促進創業文化並進行創業教育，以增強大學與產業協同創新能力。
歐盟研究：應重視改善基因改造產品管理規範的區域性差異基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範，如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增，相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同，相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異，因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准，之後仍難以取得全球各國家地區之核准。 今(2009)年7月，歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究，某些國家地區如歐盟，採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”)，立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入，即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全，但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品，也同樣遭歐盟禁止輸入，歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例，因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式，已導致產品無法輸入，大幅影響該地區的動物飼料。 隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢，未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品，尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植，但卻未獲歐盟批准者。因此，相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚，而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。 為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊，JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見，建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要，或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代；其他建議則包括簡化核准程序，設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法，以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定，以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。