美國最高法院判決診斷方法不具可專利性
美國最高法院近日在Mayo Collaborative Services與Prometheus Laboratories一案中判決2項與免疫疾病有關的診斷方法專利無效，業界擔憂該判決將對處於新興發展階段的個人化醫療領域的研發投入與創新有著負面影響。
本案源於Prometheus所擁有的在不同劑量下thiopurine藥物代謝情況的診斷方法專利（由於病患的藥物代謝率不同，因此醫生在判斷特定病患的藥物劑量高低有相當的困難度），Mayo購買使用Prometheus的診斷方法後， 2004年Mayo開始對外販售自己的診斷方法。Prometheus主張Mayo侵害其專利，聯邦地方法院認為該專利建構於自然法則與現象上，因此不具可專利性，但聯邦巡迴上訴法院則有不同的看法，本案因此一路爭執至最高法院。
對於自然法則、現象以及抽象的概念，基於其作為科技發展的基礎工具，為避免妨礙創新發展，一直以來法院都持不具可專利性的看法。在相關的前案中，唯有在自然法則之外，包含創新概念的元素，才能超越自然法則本身而成為專利。本案中最高法院表示，本案專利方法步驟，不符合前述基於創新概念而授與專利的條件，且該方法步驟為該領域人所熟知、常用，授與專利將導致既有的自然法則被不當的受限而影響後續進一步的發現。
評論者表示儘管該判決並未提供一個清楚的判斷標準，但並不因此讓下級法院對這類的個人化醫療專利全數否決。然本案對於可專利性客體的判斷，影響將不僅止於生命科學，進而包括所有涉及可專利性客體的軟體、商業方法類型專利，後續影響值得持續關注。
美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
德國法院判決Google沒有進行事先審查網站內容之義務德國最高法院在2018年2月27日判決，Google在搜尋結果連結顯示之前，並無須確認該網站是否存在毀謗性言論，亦即，Google沒有義務事先審查搜尋結果中連結的內容。 此案件的背景是由兩個受到網路言論攻擊的人所提出，其主張為防止其他網路使用者攻擊他們言論的網站出現在Google搜尋結果的連結上，因此希望Google其中的一個部門—Alphabet公司，設置搜尋過濾器，就用戶曾經在網站上發表過不良評論以及損害賠償的相關資訊不會在未來的搜尋結果出現。 本案涉及關於「被遺忘權」(“Right To Be Forgotten”)的討論，所謂被遺忘權是由2014年5月，歐盟法院(ECJ)所作成之裁定，即人們可以要求Google和微軟Bing（MSFT.O）等搜尋引擎於搜尋人名出現的網頁結果中，刪除不適當或不相關的訊息。 本案中，對於Google沒有對搜尋結果進行過濾，Google是否因此有侵害被遺忘權之爭議，德國最高法院表示，搜尋引擎經營者僅須於收到明確且具識別性侵犯個人權利的通知時，採取相關行動即可，並毋須事先檢查該網站之內容是否合法。蓋立法者及社會皆普遍認為，若將搜尋引擎審查網站的內容定為其一般性義務，則其商業模式的本質將備受嚴重質疑，且又由於數據具有管理上的困難性，若無此類搜尋引擎的幫助，人們不可能在網路上獲得有實質有意義的使用，因此搜尋引擎不須將此列為其義務。
香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響 英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。