近年專利蟑螂(Paten Troll)、非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)的興起,使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題,而相繼投入研究,並於近日陸續發表重要之研究報告。
繼今年(2012)8月,美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後(“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”)。隸屬國會的政府課責署(Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署)所資助的研究團隊,亦於杜克大學科技與法律評論(Duke Law & Technology Review)發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法,於2007年~2011年間,每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司,總計抽樣500家公司。依據該項研究結果,去年(2011)由NPE所提起的專利訴訟,佔研究樣本的40%,相較於5年前的數據,成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點:
1.專利訴訟主體的變化
由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長;由企業為原告者則逐年下降;同為非專利實施實體之大學,其作為原告所提起之訴訟則未達1%。
2.訴訟並未進行實質審理
由NPE提起之訴訟,其目的在於獲取和解金或授權金,故絕大多數係申請作成即時判決(summary judgement),即當事人一致認為對重要事實不存在爭議,而向法官申請不為事實審理,僅就法律問題進行裁決。
就此,該研究團隊認為,NPE已成為專利制度,甚至係整體經濟之一環,故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼,強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源,如此將更為貼切。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
淺談我國經濟部能源局建築能源效率管制措施 科技法律研究所 2013年3月25日 壹、事件摘要 行政院2012年9月份核定「經濟動能推升方案」,擘畫台灣2030年經濟藍圖。在該方案中,乃明示能源永續發展的重要性。經濟部能源局於2013年3月份公告修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」,針對22,349家空調設備用電大之觀光旅館、百貨公司、零售式量販店、連鎖超級市場、連鎖便利商店、連鎖化妝品零售店、連鎖電器零售店及銀行、證券商、郵局、大眾運輸場站及轉運站等合計11類業者,實施「冷氣不外洩」、「禁用白熾燈泡」及「室內冷氣溫度限值」規定,預估每年可節省2,158萬度電。 經濟部能源局表示,11類服務業100年總用電量約71億度,其中空調用電量約占41%。觀鄰近中國大陸、南韓、日本政府均已針對營業場所訂有夏季室內空調溫度,並由公部門帶頭示範。台北市政府自2011年起亦開始推動「營業及辦公場所室內冷氣平均溫度須保持在攝氏二十六度以上」規定,實施至今有效促使約700家能源用戶(契約容量超過300kW)之空調均溫維持於二十六度,實施結果由99年不合格率32.3%,至101年不合格率降低為4.9%,顯示執行該規定有效可行。 貳、重點說明 經濟部能源局新修正公告之「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」,乃著眼於建築物內部耗能之管制,而該管制措施乃近年來歐、美等先進國家亟力促進推動的建築能源效率(energy efficiency)議題。 參、事件評析 據統計,建築物耗能占人類經濟活動總碳排放量40%,而台灣地區舊建築物約莫占整體建築物97%,如何有效提升舊建築物本身之能源效率為重要課題。查內政部建築研究所之相關研究,建築物節能主要含括三個面向 - 外殼節能、空調節能及照明節能,因建築外殼節能為內政部營建署之管轄範疇,故經濟部能源局僅就建築物之空調節能及照明節能進行管制,本文將以美國聯邦能源部(Department of Energy, DOE)相關之法制政策為比較探討。 美國聯邦政府於2011年2月份正式啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative),於2012年12月份能源部(Department of Energy, DOE)發布之進度報告(Progress Report)指出,目前建築能源效率存有若干投資障礙,第一,尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據;第二,尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊;第三,能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此,能源部將致力於促進能源效率投資並強化聯邦公部門示範作用等手段。 在促進能源效率投資上,因市場尚缺乏相關數據資訊,難就能源效率之市場價值進行驗證;將研議相關機制,作為未來融資和建築物改善的基礎。另在聯邦公部門強化示範作用上,將透過聯邦能源管理計劃(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC),持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 此外,於該倡議旗下之「更佳建築挑戰」(Better Building Challenge)乃鼓勵民間部門之參與。以美國百貨業龍頭梅西百貨(Macy)為例,其承諾將透過能源資訊系統(EMS)之使用、觀察及分析,找出佔地一億七千九百萬平方呎的商業樓地板面積之關鍵能源機會。照明方面,該公司也以超過一百萬盞LED燈之替換與重點照明,在過去三年內減少了百分之七十的照明能源消耗。 綜上觀察,我國能源局新修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」下「禁用白熾燈泡」規定,乃禁止十一類業者使用二十五瓦特以上之白熾燈泡於一般照明用途,近似於美國梅西百貨於「更佳建築挑戰」下所承諾之LED重點照明之實踐。此外,借鏡美國經驗,我國宜研議建立起台灣建築能源效率數據資訊之系統資料庫,助於未來舊建築改善市場之發展。
美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享2021年1月6日,美國聯邦首席資料長委員會(Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council)向美國國會提交報告,報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享,以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)所設立,並於2020年1月正式召開第一次會議,該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長(Chief Data Officers, CDO)。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力,促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生,以達到聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示,以農業部所建置的農業資料共通平台(Ag DATA COMMONS)為例,農業部所屬機關間透過資料共享,已產生許多應用。 譬如:該部所屬的食品與營養局(Food and Nutrition Service, FNS)利用經濟研究局(Economic Research Service, ERS)統計的糧食不安全(Food Insecurity)資料,推動食物箱計畫(Farmers to Families Food Box Program);農業部所屬風險管理局(Risk Management Agency, RMA)使用平台上其他單位的資料,作為作物保險(crop insurance)的決策依據;農業部所屬食品安全和檢驗局(Food Safety and Inspection Service, FSIS)使用平台上其他單位的資料,來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去(2020)年10月成立了一個資料共享工作小組(Data Sharing Working Group),負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例,希望透過這樣的努力,強化聯邦政府的資料治理,產生高品質與即時性的資料,以此作為政府的決策依據。
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。
日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 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)