美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2015年2月26日公布了新版的網路中立命令後,由於新版方案揭櫫了禁止提供快車道(fast lane)予特定服務業者的重要原則,因此被外界預測將遭到各大網路服務供應商的反彈,一如外界所預期的,美國電信協會(United States Telecom Association, USTelecom)於2015年3月23日在美國華盛頓特區聯邦巡迴上訴法院對FCC的新版法案提起訴訟,USTelecom認為,新版的網路中立法案中,賦予監理機構──亦即FCC太多裁量權限,將使得FCC的權力難以控制,在此同時,德州的一家網路服務業者Alamo (Alamo Broadband Inc.)也基於相類似的理由,於美國紐奧良聯邦巡迴上訴法院對FCC提起訴訟。而實際上,在前開電信業者向法院提起訴訟時,FCC的新版網路中立方案甚至尚未刊登於美國聯邦政府公報(Federal Register),自然也無從討論法律生效時點的問題,這個訴訟程序的瑕疵也立即引起各界的注意,論者咸認這些訴訟都將會遭到法院的駁回,但USTelecom宣稱他們的訴訟標的是生效後的法案。 對於各大電信業者、網路服務供應商的大動作,FCC似乎已經準備好面對這些法律論戰,2015年4月1日,FCC正式將新版的網路中立方案提交予美國聯邦政府公報刊登,依據相關規定,此項行政命令將會在刊登2個月後正式產生法律效力,這也意味著在命令生效後,前開訴訟標的之爭議將不復存在,此後再行提起的訴訟,勢必也將正式地透過司法途徑解決。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟檢視「2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫」之執行成效歐盟執委會(European Commission)於今年9月初公佈了「『2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫』(Nanosciences and Nanotechnologies: An action plan for Europe 2005-2009)之期中執行報告」,文中總結了於2005至2007年有關該計劃重點領域執行之相關的活動及進程。 在該報告中,歐盟執委會也在報告中指出歐洲在奈米科學與技術發展上的一些弱點,包括:主要跨領域基礎設施的缺乏、私資金在奈米科技產業研發創新上的短缺(儘管「歐洲技術平台」積極鼓勵私人參與奈米科學與技術的投資,但目前私資金仍只佔全部資金之55%)、以及隨著歐盟會員國投資的增加,重複研究及分裂研究的風險也隨之增加。此外,奈米科技跨領域及創新的本質對於既有之研究、教育、專利授予及規範等方法也形成不少的挑戰。 另一方面,報告也指出歐洲在一些重點區域研究的整合相當成功;例如,在中小企業參與第六期研發綱領計畫(FP6) 中之奈米科學與技術計畫的部份,即由2003-2004年的18%成長至2006年的37%。此外,歐盟執委會也有計劃地來支持技術商業化的發展,像是競爭及創新計畫(Competitiveness and Innovation Programme)、財務風險分攤機制(Risk Sharing Financial Facility)、以及接收利用奈米技術為基礎之控制管路(pilot lines);未來,歐盟執委會計畫對負責任奈米科學與技術之研究採取自願性的行為規範。 下一份奈米科學與技術行動計畫之執行報告預計在2009年底公佈。
日本透過「產業財產權人才培養協力事業」支援發展中國家智慧財產人才培養,消除企業於發展中國家進行經濟投資或活動時所面臨的智慧財產權相關妨礙2024年2月,日本專利廳根據公開招募結果,公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。 日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」,至今年已邁入第4年,且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程,以提升南非共和國專利審查官的必要能力。 「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家(包含新興國家以及最低度開發國家LDC),提供積極性的人才培養支援,並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨,人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點,透過提升其對於智慧財產權的能力,解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題,以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。 日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議: 1、消除發展中國家審查延遲的對應方針 於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間,提升尋找能力及判斷能力;並透過學習日本的IT系統、業務處理過程,提升系統面的支援能力。 2、提升發展中國家審查品質的方針 透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質;並透過學習日本的管理手法,提升審查品質管理能力。 3、仿冒品對策的對應方針 透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援,加深對於仿冒品對策的理解;並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間,加深對於仿冒品對策的一般理解。 4、建構更有效果的研修方法的對應方針 透過設置課程全體的導師制度(mentor),提升研修效果的同時,有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法,並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練(OJT)、案件閱讀、模擬裁判(Mock Trial)等,提升實踐能力。 本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展,以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時,亦應注意該國智慧財產權之程度,以評估相關風險。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)