國際間科學專家利益衝突管理規範趨向-以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例

刊登期別
第23卷,第9期,2011年09月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 國際間科學專家利益衝突管理規範趨向-以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5634&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/01)
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臺積電於美國專利訴訟勝訴

  纏訟四年後,臺灣積體電路製造股份有限公司及其北美子公司(臺積電),在與美國Ziptronix公司之專利訴訟中獲得勝訴判決。   同為半導體公司的Ziptronix於2010年起訴主張臺積電所製造,主要用於智慧型手機相機的背照式CMOS影像感測器晶片,侵害該公司9項專利及超過500項申請專利範圍。   依據美國專利法第271條(a)項,除該法另有規定外,於專利權存續期間,未經許可於美國境內製造、使用、要約銷售,或銷售已獲准專利之發明產品,或將該專利產品由外國輸入至美國境內,方屬侵害專利權。因此本案中,臺積電即以美國專利法不適用於美國境外之製造、銷售為由,向法院聲請駁回原告Ziptronix公司之訴。承審法官同意臺積電簡易判決(summary judgment)的聲請,並於10月底作出判決。   臺積電於訴訟中成功主張涉訟晶片的製造及銷售交貨行為皆在臺灣完成。承審法官更指出,縱使如原告Ziptronix公司所言,臺積電相關契約皆於美國境內協商及簽訂,但因為該等契約本來就計畫於海外履行,因此臺積電的涉訟晶片仍非於美國境內銷售。

日本最高法院新判決裁定日立需支付前員工發明報酬一億六千萬餘日圓

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當被授權人挑戰授權專利之有效性--美國法院對上訴條件「受有損害」的認定標準

  2021年4月7日美國聯邦巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Federal Circuit,下稱CAFC)發布了關於Apple Inc. v. Qualcomm Inc.的裁決,指出因Apple Inc.(下稱Apple)未能滿足提起上訴的資格「證明授權專利的有效性會對授權協議義務產生具體的損害影響」,故駁回其對於專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board ,下稱PTAB)做出之US7,844,037與US8,683,362專利(下稱爭議專利)有效性決定的上訴。   此案爭議專利是由Qualcomm Inc.(下稱Qualcomm)持有,Qualcomm曾以Apple侵犯爭議專利提起侵權訴訟,Apple隨後在PTAB對爭議專利提出多方複審程序(Inter partes review,下稱IPR),以挑戰爭議專利的有效性,但最後沒有成功。隨後,Apple與Qualcomm達成專利侵權和解協議並簽署了授權契約,授權的專利組合中也包含爭議專利。   在專利侵權和解協議後,Apple還是針對IPR的結果向CAFC提起上訴。由於提起上訴條件之一是上訴人需有受到損害的事實,Apple以其需持續支付權利金的義務主張有受到損害的事實。但CAFC認為,Apple並沒有證明若爭議專利被視為無效,則根據其與Qualcomm授權契約所應承擔的付款義務會發生改變。因此,法院裁定Apple不符合對IPR的結果提起上訴的資格。   由上述可知,作為專利被授權人,若要在授權契約條件下對爭議專利有效性決定提上訴,需要設法證明爭議專利的有效性會對授權協議義務產生具體的影響,否則被授權人將難以因其具有實質的損害從而讓法院啟動上訴作業。

因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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