日本產業競爭力強化法簡介—以新事業活動特例制度為中心
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
根據世界智慧財產組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）2012年12月發布的報告，中國大陸的專利申請數量於2011年首度超越美國，成為全球最大的專利申請國。這個頭銜在過去的一百年間，只有德國、日本和美國擁有過。 中國國家知識產權局是目前全球最大的專利（商標）局，其所受理的專利、實用新型專利、設計專利以及商標申請數量繼2010年超越日本後，於2011年更進一步達到52.6萬件，超越美國的50.4萬件成為全球第一。事實上，中國大陸商標的申請數量自2001年起就已是全球首位，而設計專利更早在1999年就達到此紀錄。WIPO的理事長Francis Gurry表示，雖然僅比較各國專利申請數量的多寡並不代表一切，然而這個數據仍某種程度的顯示了創新板塊移轉的趨勢。 WIPO報告指出，2009年至2011年，全世界的專利申請數量增加了29.4萬件，其中中國知識產權局占全球成長的比重達72%；且2011年全球的專利申請總數達到214萬件，首度突破二百萬大關，相較於2010年成長了7.8%，是連續第二年成長率高於7%。這些數據顯示出儘管近年經濟低迷，全世界在智慧財產權的申請數量上仍呈現高度穩定的成長。 該報告亦指出，2011年中國大陸根據「專利合作條約」（Patent Cooperation Treaty, PCT）所提出的國際專利申請總數排名第四，僅次於美國、日本以及德國，計有1萬6000餘件，較2010年成長33.4%，是全球增長最快的國家。其中，中國的中興通訊（ZTE Corporation）以2826件專利申請，超過日本松下榮登全球公司專利申請量榜首；華為（Huawei Technologies Co., LTD）則以1831件排名第三。
歐盟法院做成先決裁判，臉書粉絲專頁管理員也有責任保護用戶資料隱私歐盟法院於2018年6月5日對德國行政法院依歐盟運作條約第267條（267 AEUV），就歐盟個人資料保護指令（95/46/EC）第2、4條之解釋適用，提起的先訴裁判申請做出先訴判決。判決提及利用臉書（Face Book）平台經營粉絲專頁，並獲取臉書相關服務的管理者，同樣負有保護用戶資料隱私的責任。此將影響眾多的粉絲專頁，判決指出不僅臉書，連粉絲專頁的管理員都有保護訪客資料安全的責任。 由於臉書粉絲專業的經營者，並未保存其粉絲的相關資料，既不經手資料處理，更無力影響資料如何呈現，因此主張資料處理的責任應該在於臉書身上，處罰對象也應該是臉書。判決理由指出，臉書作為粉絲專頁相關個人資料的控制者（data controller）應負相關責任並無疑問，但歐盟地區粉絲專業的管理者，應該和臉書一樣，作為資料處理的共同責任者。蓋管理者係運用臉書提供的設定參數，將粉絲專頁的近用者資料蒐集處理，應該負共同責任。因此歐盟法院判決，利用臉書平台經營粉絲專頁，並獲取臉書相關服務的管理者（administrator），並不能免於個資保護法律的法遵義務。 另外依據德國聯邦資料保護與資訊安全委員會（BFDI）意見，認為雖然判決是基於一般資料保護規則（GDPR）生效之前就已經存在的法律，但法院所確定的共同責任原則也適用於新的法律。BFDI特別建議公共機構以歐盟判決為契機，審查公共機構粉絲頁面的合法性與是否遵守法律規定，並在必要時說服Facebook調整資料保護。
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 ）」
Tesla開放所有專利過去，在Tesla的總部大廳有一道專利牆，然現在已將它們移除，並不代表任何意義了，象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念，促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念，免費提供製造者使用相關專利，以加速電動車產業的發展，因電動汽車的銷售量，仍未及一般汽車銷售量的1%；再者，假如電動車廣泛的發展，亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。 Tesla為促進永續運輸的發展，將釋出數百件專利，且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人，提起專利訴訟，並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒，卻同時佈下許多智財地雷，禁止其他人踏入電動車產業領域，豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時，認為專利等同於獎勵，因此設法努力取得專利；但之後體認到專利某程度阻礙進步，且保護的是大企業而非發明人本身，亦即企業有如獲得一場訴訟的門票，必須盡量避免運用此手段。 每年全球有100億元的新車產量，Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機，易言之，在如此廣大的市場，Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車，而非其他的電動車製造商，故釋出專利的舉動，相信將能促始其他電動車製造商，甚至全世界的電動車產業，因此共同且加速發展的科技平台而受惠。