美國最高法院在Bilski v. Kappos案中仍然留下對於商業模式的可專利性做下模糊的判決
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」
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- O’Brien：Supreme court decision still leaves us wondering：What can we patent
- Novartis, Myriad get boost after court patent ruling
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- Supreme Court ruling leaves e-retailers guessing
聯合國於哥本哈根舉行之氣候變遷綱要公約（UNFCCC）第15次締約國會議（COP15）會議後，對於較未有嚴格的管制工廠分布與二氧化碳排放（此情形又稱之為碳洩漏風險，risk of carbon leakage）的國家，由於該些國家的貨品進入，將對歐盟境內工業造成不公平競爭（unfair competition）結果，歐盟因而就如何保護會員國內工業生產者的措施進行討論。 近來像中國等未有過多法律規範以落實減少碳排放的國家，爲抵制此類國家貨品的進口影響歐盟境內工業生產者，歐盟正重新審視討論法國所提出的對進口至歐盟的貨品實施碳關稅（carbon tariff）的政策。 法國總統薩科奇曾表示，對於不尊重京都議定書（Kyoto Protocol）的國家，歐盟應對其進口產品課徵碳關稅，以保護歐盟境內因執行碳排放交易機制（Emission Trading Scheme, ETS）而必須額外負擔成本之工業生產者經濟利益，並消除國外貨品進口所導致的不公平競爭。 碳關稅在歐盟之實行，非只有法國提出，其實早在哥本哈根會議之前，法國與德國即共同向聯合國秘書長潘基文以書面（joint letter）表達於歐盟實施稅捐調整機制（border-adjustment measure）的想法，以抵制其他未落實國際環境保護規範國家。 今年（2010）三月，歐盟機構重新對於法國所提出的碳關稅進行討論，由於此措施將影響WTO對關稅之調降，身為歐盟最大工業國的德國，基於保護國內工業生產者，仍對碳關稅政策表示支持，惟WTO所制定的關稅相關規定，身為WTO會員國的德國也認為應遵循，以避免引起損失更大的貿易爭端。 在強調綠色經濟的時代，各國要作的不只是落實國際環保規範，對於國內業者的利益也應適當關注。現今歐盟刻正討論的碳關稅，因我國非為京都議定書締約國，一旦實施對我國衝擊不小，所以此政策發展值得我們持續觀察。
論專利公開前機密管理之重要性美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的，仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。 在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中，FMC是一家石油與天然氣公司，而Murphy是其前首席工程師，可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化，同年12月FMC公司提出了ITW系統（orientation-free subsea tree system）的專利申請，Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議，承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密，並已將所有與工作相關的資訊歸還。 Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月，Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統（VXTe Subsea Tree）的相關內容，並宣布將商業化生產。據此，FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明，且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。 在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時，德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查，並發現下列情形： 1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限，反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師，讓他們都可以遠端存取相關資料。 2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。 據此，德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密，並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終，德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。 由上述裁決可以發現，企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策，包括：(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等，以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施，可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》，以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險，並提升競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
英國資訊專員辦公室對連鎖藥局違反GDPR存放敏感個資作成裁罰首例英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）於2019年12月20日發布首宗依據歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）之裁罰。 本案源於英國藥物及保健產品管理局（Medicines and Healthcare products Regulatory Agency, MHRA）接獲投訴前往倫敦當地一家名為Doorstep Dispensaree Ltd之連鎖藥局進行藥品違規調查，卻意外發現其後院存放大量敏感個資文件，約五十萬個文件檔案皆未做任何資料檔案保護措施，上面更記載名字、地址、出生日期、NHS號碼、醫療資料及處方籤等患者之個人資料，旋即通報英國資訊專員辦公室展開調查。最終英國資訊專員辦公室以該藥局違反歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第5條1項第f款、第24條第1項及第32條，裁罰275,000英鎊。其裁罰理由如下： 一、隱私政策並不符合要求，如未述明蒐集個人資料之類別，未訂定個資保存期限，當事人告知聲明不完備，無當事人權利行使等。 二、無適當安全維護措施 三、涉及敏感性個資，違法情狀嚴重 四、未積極配合調查 五、影響層面甚深，導致該藥局配合之上百家療養院，近千名當事人個資受損害。 此為英國資訊專員辦公室首宗依據歐盟一般資料保護規則確定裁罰之案例且涉及敏感性個資，有其指標性。除此之外，英國航空與萬豪酒店之個資外洩案亦欲依GDPR進行裁罰，實值持續關注後續發展。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。