美國最高法院於2010年6月28日對Bilski v. Kappos案作出5比4的拉距判決。原告Bilski為一家能源產品公司,其就一種讓買家或賣家在能源產品價格波動時,可用來保護、防止損失或規避風險的方法申請商業方法專利(Business Method Patent)。但美國商標專利局審查人員以此發明只是一種解決數學問題,而為抽象而無實體呈現的想法為理由而拒絕。經該公司於專利上訴委員會上訴無效後,繼續上訴至聯邦巡迴法院與最高法院。
最高法院拒絕適用前審以美國專利法第101條(35 U.S.C. §101),創造發明是否為有用的、有形的及有體的結果作為認定方法專利的標準。而最高法院多數意見係採用「機械或轉換標準」(machine or transformation test)為專利法第101條可專利性之標準,認定如果創造發明的方法能與機械器具或配件相結合或轉換為另外一種物品或型態時,即認定此方法具可專利性。惟經法院適用此標準後,仍認定原告的商業方法不具可專利性。
一些批評認為,目前「方法」和「轉換」等關鍵字的定義還不清楚,而該判決並沒有澄清這些爭議,甚至帶來更多的疑惑。美國律師Steven J. Frank認為,雖然最高法院的意見放寬了可專利性的標準,但是並沒有提及認定可專利性的其他標準。
該判決亦未明確指出商業方法究竟要符合哪些實質要件,方具有可專利性。相當多的電子商務中所使用的「方法」都有專利,最有名的大概就是亞馬遜公司的「一鍵購買(one-click)」的網路訂購方法,還有Priceline公司「反向拍賣」(reverse auction)的方法等。許多電子商務、軟體及財務金融相關業者在這個判決之後,對於商業方法的可專利性也感到相當的困惑。如果有方法專利的存在,那麼擁有這些專利的公司就可以放心了;但是,如果方法沒有可專利性,那麼對於現在擁有方法專利的權利人不啻是一個很壞的消息。是否一些比較不抽象的方法就具有可專利性,而比較抽象的方法就專利性,判定的標準又在哪裡,對此,法院並沒有加以說明,在法院明訂出更明確的標準之前,目前仍留給美國商標專利局來判定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年7月30日,美國加州法院指出公司濫用合作談判地位以爭奪再生能源市場之行為,從商業角度極為惡劣,將面臨重大法律風險,並認定Phillips 66能源公司須向Propel Fuels(下稱Propel)競爭公司給付共約8億美元的賠償金。 本案源於2017年,Phillips 66公司以收購為由,雙方簽署收購意向書,對Propel公司進行盡職調查。於此期間,Propel公司依保密契約向Phillips 66公司揭露其再生柴油專屬策略與資訊,Phillips 66公司並從 Propel 下載近 3千份包含營業秘密的紀錄。於2018年8月24日,Phillips 66公司突然終止收購並於下一工作日向加州監管機構宣布其將加入加州再生能源市場,2019年正式銷售高混合可再生柴油。 2022年2月16日,Propel公司向加州法院控訴Philips 66公司不當使用Propel公司花費13年研發得出之財務與銷售資料、營運模式及其再生能源業務的預測資料等營業秘密,致Propel公司損失2億美元。於2024年10月16日,本案認定Phillips 66公司違反加州統一營業秘密法(Uniform Trade Secrets Act),不當使用Propel公司的營業秘密, Phillips 66公司應賠償6.049 億美元。其後,本案認定Phillips 66公司行為屬惡意不當使用營業秘密,依加州統一營業秘密法,法院可另將懲罰性賠償金增加至2倍。2025年7月底,本案認定之賠償金達到8億美元,包含自2024年之6.049億美元的補償性賠償金,以及因Phillips 66公司「惡意」不當使用營業秘密的行為,追加1.95億美元的懲罰性賠償金。 綜觀前述實務案例可得知,即便公司間已簽訂保密契約,仍存在公司假借併購盡職調查、合作協商為由,要求他公司提供機密資料。為降低與外部合作而衍生之機密外洩風險,以下為公司提供資料對外之前、中、後階段可參考之管理建議: 1. 對外提供資料前 (1) 內規定義營業秘密搭配機密分級,了解營業秘密之範圍,並依據不同機密等級採取相應的管制措施。 (2) 對外提供資料前,營業秘密相關之權責人員應審查資料適合揭露與否。 (3) 與外部合作協商前,即應確認簽訂保密契約與約定權利歸屬。 2. 已對外提供資料 倘若已對外提供資料,建議採取限制流通、限制權限等作法,如僅限該合作計畫相關人員透過身分認證登入帳號,方有線上瀏覽機密之權限等方式。 3. 對外提供資料後 於合作結束或協商破局之情況,應要求合作方返還或銷毀營業秘密,如為銷毀,應附上相關聲明並佐證執行紀錄。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋,企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟於2020年3月提出「歐洲氣候法」草案以實踐零碳排願景歐盟執委會(European Commission)於2020年3月6日提出「歐洲氣候法」(European Climate Law)草案,執委會提出該草案之目的,係為實現2019年「歐盟綠色新政」(European Green Deal)所確立的目標,以敦促歐盟所有政策及公、私部門,皆能為零碳排願景共同努力。歐盟期望在2050年前成為世界第一個碳中和地區,並轉型為一個經濟成長卻不損及資源消耗與開採的綠色經濟體。該法性質屬於「規則」(regulation)的法律位階,具有普遍性規範效力,得直接適用於歐盟成員國,意即歐盟成員國必須遵守及實施歐洲氣候法的規範內容。「歐洲氣候法」草案全文共11條條文,其規範重點及法制架構,簡要整理如下: 氣候法草案之法律框架應與歐盟現行政策保持一致性,例如再生能源、綠色新政下的投融資計畫、產業戰略及循環經濟行動計畫等,並審查歐盟能否將原先2030年與1990年相比減少40%的減量目標,提高至減少50至55%。 法律基礎應奠基於維護、保護及改善環境品質,輔助及加強國家與地方因應氣候變遷的行動措施;在符合比例原則下,要求歐盟成員國針對氣候中和目標採取必要保護措施。 依據歐盟基本權利憲章第37條環境保護之要求,有關高標準之環境保護及環境品質改善,必須納入歐盟政策及符合永續發展原則;透過氣候法來促成及凝聚社會轉型的共識,該法要求執委會應促進利害關係人及公民社會的參與,增強公民參與的交流,透過社會參與達成廣泛的永續發展共識,並規劃多層次氣候與能源的社會對話。 考量歐盟內部公平且團結的重要性,執委會於2023年9月開始,每隔5年將監測與評估歐盟及各會員國之綱要政策與保護行動,並針對不一致行動或保護不足情形,將提供適當的改善建議及具體措施,藉以確保歐盟成員國彼此間氣候政策與歐盟框架保持一致。 歐盟執委會期望透過具有強制約束力的法制框架,除實現巴黎協定之承諾(2050年前達到零排放之願景)外,更是為了結構性脆弱與抵禦氣候變遷能力不足的成員國,提供一個公平的轉型框架。目前該草案已於2020年5月完成公眾意見徵集,歐盟執委會雖未明確公布預計通過的日期及相關規劃,但其將於2021年6月前盤點相關規範,藉以整體性調修法制規範與氣候治理行動。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國駭客使用殭屍網路 遭判刑57個月鑑於網際網路發達,日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成,為生活增加許多的便利,然犯罪行為亦隨著科技之發展,悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示,目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定( Fraud and Related Activity in Connection with Computers )而進入司法程序的電腦犯罪案件,主要包括:竊取私人資料、線上非法交易(網路詐欺等)、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決,該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路( botnets )而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊,並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路,進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法( Computer Fraud Abuse Act )、違反垃圾郵件法案( CAN-SPAM Act )被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示,該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中,量刑最重的一個判決,希望透過此一判決,對僵屍網路操控者( botmasters )及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。