2011年7月29日美國聯邦巡迴上訴法院針對Myriad Genetics公司之單離去氧核糖核酸(isolated DNA)專利無效上訴案作出判決,認定人體基因具有可專利性。
本案緣起於Myriad Genetics公司利用單離DNA BRCA1及BRCA2兩項基因,發展出一套乳癌風險檢測技術,並成功取得7項專利。未料2009年時,美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union,ACLU)及美國公共專利基金會(Public Patent Foundation,PUBPAT)以「授予單離DNA專利權係違反專利法第101條規定」為由,向紐約南區聯邦地方法院提起確認專利無效之訴,並獲致勝訴判決後,全案便上訴至聯邦巡迴法院。
美國專利法第101條(35 U.S.C §101)雖規定:「任何人發明或發現新而有用的方法、設備、製品或物之組合,或新而有用的改良,皆可依本法所定條件取得專利。」但標的若屬自然產物(product of nature)者,則不應授予專利。因此,本案關鍵問題在於:單離DNA是否屬於自然產物?
針對此一問題,巡迴法院以1887年聯邦最高法院於Hartranft v. Wiegmann案中所闡明的「人為介入(human intervention)是否已賦予發明物與自然產物明顯不同的特質」原則為判斷標準,認定單離DNA雖取自於原生DNA(native DNA),但其經化學處理後可釋放出特定分子,已與人體內之原生DNA有顯著不同,故具有可專利性。此外,法院更指出,美國專利局(The US Patent and Trademark Office,USPTO)自80年代迄今已釋出40,000件以上與DNA分子相關之專利,其中有20%為人類基因,此種長年行政慣例即便有誤,亦應由國會加以變更,而非法院。
本案受矚目之處,在於Myriad公司上訴時,美國司法部即透過法庭之友建議書(friend of the court briefs),向巡迴法院表明其否認人類基因具有可專利性的立場,因此本案判決結果等同於對司法部見解之否決。美國生技業者則認為單離基因專利(isolated gene patent)是生技產業的基石,此判決結果符合專利局一貫的專利政策,而此政策正是過去催生美國生技產業的推手;惟外界預料本案極可能再上訴至聯邦最高法院,屆時將對美國生技產業造成何種影響,值得持續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2010年11月26日,日本組成臨時國會,在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度,完成「放送法」修正案(連帶小修「電波法」與「電信業法」(電気通信事業法))。新法於同年12月3日公佈,並於2011年6月30日施行。 日本此次修法,在概念上並未法規匯流,而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」;概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下: 1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」,修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。 2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除,新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送,係指依電波法之規定放送之無線電台,使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送;所謂一般放送,則係指基幹放送以外之放送。 3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」,導入「軟體硬體分離」之概念。 4、總體而言,新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外,新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
2025年美國營業秘密管理重要實務本文整理美國2025上半年營業秘密管理重要實務,以協助企業強化營業秘密保護。 一、實務常見的兩種不當使用營業秘密情境 由於數位化發展與遠距工作盛行,員工可以更容易地透過隨身碟、電子信箱等方式接觸並傳輸機密(數位文件)。 提醒公司應留意兩個實務常見的不當使用營業秘密的情境: 1. 員工離職後創業或跳槽至競爭公司。 2. 在公司因收購計畫進行盡職調查時,或公司與他方存有供應商、獨立承包商等合作關係期間,公司與他方共享機密資料,接收資訊方卻於協商破局/合作結束後持續留存並不當使用機密。 二、為防患未然,建議公司應「打造營業秘密保護文化」 「打造營業秘密保護文化」的7項重點如下: 1. 識別機密 公司應識別自身所擁有的營業秘密,區分營業秘密與一般資料。如果公司不清楚自己的營業秘密範圍,也會增加員工不知道需要謹慎處理哪些資料的風險。 2. 控管機密文件的重製、流通行為 監控機密文件的列印、下載等重製行為,禁止將公司機密資料傳輸至私人信箱或私人雲端帳戶。 3. 與員工簽訂保密契約,定期提醒保密義務,並客製化員工培訓課程 公司除與員工簽訂保密契約外,當員工開始新專案、轉調部門或升遷時,職務內容的變動,也會連帶影響公司需要向員工更新其對保密義務的理解。 公司應自員工入職起,進行定期的保密培訓與宣導,並針對特定職位客製化相關具體的保密情境,讓員工能夠確實了解公司的保密政策,知道自己應採取/不應採取某些行動,以及行動背後的原因。例如:工程師須了解技術文件的保護方式;銷售團隊需要與客戶資料、定價策略相關的保密培訓課程。 4. 離職人員管理 離職面談應明確提醒員工具持續性的保密義務,且留下相關紀錄,內容應包含對員工任職期間所接觸任何營業秘密的討論資訊,並讓員工簽署書面聲明,確認自己具有保密義務。 5. 網路控管 遠距登入公司系統須透過VPN。 6. 外部活動管理 公司應留意與外部單位(潛在合作夥伴、供應商或客戶)共用敏感資料時,契約須明確約定可共用的資料範圍、可共用資料的人員以及可共用資料的情境。契約應包含保密契約、標示機密資料、返還機密的流程以及定期稽核以確保遵守保密義務。 7. 稽核與改善 定期稽核與持續改善有助於強化營業秘密保護機制,例如:法務、資訊、研發及銷售等部門跨部門協力合作,並持續培訓以打造營業秘密保護文化。 三、面臨營業秘密訴訟,行動策略為關鍵 營業秘密案件通常需要立即採取行動,以防止造成無法彌補的損害。由於在訴訟階段,法院不會僅憑「懷疑」或「模糊描述」就核發禁制令。建議公司平時應落實以下管理措施,以便能夠在發現風險行為後2~3天內,迅速蒐集相應佐證: 1. 證據保全機制應包含:妥善保存電子郵件、系統存取紀錄、裝置使用紀錄等證據。 2. 區分營業秘密的範圍。 3. 持續執行公司所設定的控管措施,如:公司保密政策;保密契約、僱傭契約等契約的保密義務;員工培訓。 4. 留存能夠佐證營業秘密的經濟價值的相關資訊,如:研發投入成本、競爭優勢等。 綜上,公司如欲減少實務上營業秘密糾紛風險,應及早確認是否落實、需要精進公司的營業秘密管理機制,建議國內公司可參考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」,協助公司檢視並循序調整營業秘密管理作法。 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)
澳洲證券投資委員會發布監理沙盒架構澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission, ASIC) 於2016年12月15日發布第257號法規指導(Regulatory Guide 257,RG 257)-在未持有AFS或信用執照的狀態下測試fintech產品與服務(Testing fintech products and services without holding an AFS or credit licence)。RG 257並包含澳洲的監理沙盒架構。重要內容如下: 1.有別於其他國家的監理沙盒需要申請方能適用,透過法規以及ASIC澳洲已經提供一些鬆綁機制,換句話說並不需要事先申請就可以取得監管沙盒鬆綁。例如非現金支付產品,包含儲值卡,以及某些國外交易服務。 2.ASIC的fintech 執照豁免見諸於ASIC Corporations (Concept Validation Licensing Exemption) Instrument 2016/1175 以及ASIC Credit (Concept Validation Licensing Exemption) Instrument 2016/1176。 3.ASIC也可個別提供客製化的執照豁免以促進產品或服務測試,個別豁免就比較接近其他國家的監管沙盒架構。 因此基本上,只要符合法定以及上述兩個instruments的規定,就可以自動取得監管沙盒的鬆綁,而無需另外申請,唯需「通知」ASIC,並提供相關資料。監理沙盒的適用期間為十二個月。但是如果不符法定以及Instrument 2016/1175、Instrument 2016/1176的規定,也可以另外向ASIC申請客製化的豁免。 目前可適用Instrument 2016/1175的金融服務包含: •掛牌的澳洲證券; •簡易管理的投資架構; •存款產品; •某些一般的保險商品;以及 •「授權存款取用機構(authorised deposit-taking institutions,ADIs)」發行的支付產品。 唯須注意的是,Instrument 2016/1176允許有限的信用協助,但是不得提供借貸。另外,使用監理沙盒的fintech企業最多只能有100個零售客戶,以有效控制風險。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。