BRCA1與BRCA2乃兩個已經被確認的基因,係用來檢測婦女是否容易罹患乳癌或卵巢癌的重要基因。在澳洲這個檢測產品是由基因技術有限公司(Genetic Technologies Limited, 以下簡稱GTL)所擁有。因檢測費用高達3,700元美金且無法有其他的檢測選擇,形成獨占。
今(2010)年3月,美國紐約聯邦地方法院(United States District Court Southern District of New York)認為BRCA1與BRCA2等人類基因乃如同血液、空氣或水的結構,屬於自然的產物,不具有可專利性,系爭專利阻礙了乳癌與卵巢癌相關研究與創新,並限制檢測的選擇性,因而作出BRCA1與BRCA2基因不具可專利性之判決。
受到美國判決之影響,今(2010)年6月澳洲的癌症之聲消費者團體(Cancer Voices),及一名患有乳癌的婦女同向雪梨聯邦法院(Australian Federal Court in Sydney)提起訴訟,希望免除GTL對於檢測乳癌與卵巢癌產品的獨占權利。主要理由包括,對人類的一部分(基因)給予專利,不但阻礙了後續研究,也會阻礙乳癌與卵巢癌治療方法的研發,更提高許多病患接受此檢測的障礙。固然專利權人得維持高檢測費用,但有別於傳統工程或技術上的專利,生物技術專利也含有高度追求人類健康之公共利益,因此握有生物技術專利者,實不應利用獨占地位阻礙的人類健康的維持與追求,阻礙醫療或治療方式的研究。
過去澳洲專利局認為自自然產物分離的基因或物質是具有可專利性的,此案若勝訴,澳洲專利局將調整原先承認自自然產物分離的基因或物質,具可專利性之見解,所以該案的後續發展值得我們關注。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
美國尋求ITC調查營業秘密盜用案件逐年增加近年來透過美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)調查營業秘密盜用的案件逐年增加,從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件,此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關,預期2022年會有更多員工流動的情況,也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場,但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括:(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短,平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制,聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立,請求人可取得排除令(exclusion order)禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國,也可取得制止令(cease-and-desist order)停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償,但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償,且與專利案件不同,ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響(preclusive effect)。 因此,當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況,尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
Nokia 出售125項專利價值120億美元美國NPE公司Pendrell Corporation日前宣布從Nokia收購了125項專利。根據Pendrell Corporation之發言可知,前揭125項專利當中,共有81項專利為關鍵專利(essential patent)。主要涉及領域包括運用於智慧型手持裝置、桌上型電腦、MP3播放器等電子設備的多種基礎記憶體技術,其中尚包括以SD卡為主之嵌入式快閃記憶體技術。 市場分析師預估上開技術的全球市場在今年(2013)將有超過120億美元的價值,若僅論及SD卡市場,其價值甚至在2018年將超過210億美元。 依據雙方契約內容可知,為延續Nokia位於芬蘭之研發投入,Pendrell Corporation亦已成立一名為赫爾辛基記憶體技術(Helsinki Memory Technologies,HMT)之子公司。Nokia有權使用HMT未來所收購及所開發之所有專利。又,前揭專利之授權金收入均將運用於進一步之研發活動。 Pendrell Corporation之智財長Joseph Siino則指出,將購自Nokia之125項專利與該公司原有之其他智財組合結合後,除可提供持續性創新之用以外,亦可以公平合理的價格出售給全世界對其感興趣的公司。 赫爾辛基當地律師事務所之合夥律師Jan Lindberg表示大公司將更積極於出售已非其核心資產之專利資產。但應注意對專利之鑑價時有變化。以本件為例,便應考量Nokia之在赫爾辛基交易所之市值僅餘123億美元。
澳洲政府發布「國家 AI 計畫」 將採用科技中立的AI治理模式澳洲工業、科學及資源部(Department of Industry, Science and Resources)於2025年12月2日發布「國家AI計畫」(National AI Plan),擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖,將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持,以及強化監管能力等途徑,打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於,澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI,而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會(Productivity Commission)於8月提出之建言:政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡,應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄(mandatory guardrails)」,僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時,才有必要考慮制定 AI 專法。 據此,國家AI計畫指出,面對AI可能造成的危害,現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議,可依循《消費者保護法》(Australian Consumer Law)取得權利保障;AI產品或服務的風險危害,亦可透過《線上安全法》(Online Safety Act 2021)授權,制定可強制執行的產業守則(enforceable industry codes)來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》(Privacy Act 1988)修法,意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時,由於採用分散式立法的關係,澳洲特別成立「AI 安全研究院」(Australian AI Safety Institute, AISI),以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊,使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管,但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式,以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭,未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害,抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應,值得持續觀察。