新加坡智財申請政策介紹
科技法律研究所
法律研究員 羅育如
2014年10月31日
壹、前言
新加坡政府於2013年3月份提出IP (Intellectual Property) Hub Master Plan 10年期計畫[1],目標是成為亞洲智財匯流中心。本文針對該計畫中的智財申請政策進行觀察,目的在於了解新加坡政府如何運用政府資源,提供世界級的服務,建構吸引智財申請的環境。
貳、重點說明
IP 擁有者通常會依據商業利益來考量要在哪些國家申請智財權,但因為新加坡內需市場規模不大,故更需要由新加坡政府提供誘因,以吸引在新加坡境內提出IP註冊。為此,新加坡政府提出相關政策包括1.修改專利法提高專利品質,同時提升專利審查人員能力;2.專利審查高速網路,以下詳細說明。
一、專利法修法以及專利審查人員訓練計畫
(一)新加坡專利法修法
新加坡專利法於2011年開始修法,2014年2月14日開始實施新法,其中,最大差異在新法將新加坡智慧財產申請系統由「自我評估制度(patent self-assessment system)」轉為「實質審查制度(positive grant system)」。在舊有系統下,申請人只需要自行宣稱新穎性即可取得專利權。然而,此次修正後將改採「實質審查」制度,會增設專利審查員審查專利性,檢索報告亦須說明請求項是否具備前述專利性。此一修正之目的在於,希望能藉以提升新加坡核准專利申請案件水準。
(二)提升專利審查人員技術檢索和審查能力
配合前述專利法修法,新加坡智慧局即需要建構過去缺乏之實質審查的專利審查員。因此,提出審查委員訓練計畫,包含法規及專利領域的深入了解以及資深審查委員在職輔導等,希望審查委員能提供高品質及有效的檢索及審查結果。
新加坡智慧財產局投資5千萬星元(約合新台幣1億2千萬元),用以增進審查人員在重要技術領域的檢索和審查能力,以吸引企業在新加坡註冊IP。包括自2012年9月起,派出第一批專利檢索暨審查團隊(search and examination team;S&E)送往歐洲專利局及日本特許廳接受訓練[2]。2013年5月28日成立專利審查辦公室,2014年8月29日新加坡智慧局公布專利審查員團隊為80人規模(第一波招募40人;第二波招募40人),其中95%擁有博士學位,技術領域包括生技醫療、奈米材料、半導體以及資訊通訊技術 ,25%擁有英文/中文雙語能力。除此之外,今年9月也已完成第三波專利審查員招募作業。
二、專利審查高速網路(patent prosecution highway network;PPH)
新加坡智慧局現在與美國、日本、南韓、墨西哥以及中國專利局皆已建立專利審查高速網路(patent prosecution highway network;簡稱PPH),可加速新加坡專利申請人在海外的申請程序。
除此之外,2014年11月1日起,新加坡成為全球專利審查高速(GPPH)網路的一部分,GPPH允許來自全球的17個參與智慧財產權局彼此分享專利檢索和審查結果,包括美國、加拿大、澳大利亞、英國、丹麥、芬蘭、俄羅斯、匈牙利、西班牙、瑞典、葡萄牙、以色列、挪威、冰島、日本、韓國以及北歐。透過GPPH,新加坡擁有的PPH夥伴數量將從現在的5個增加到19個。
新加坡政府認為PPHs網絡,將促使新加坡成為優質專利申請註冊的首選之地。申請人將可在新加坡迅速取得具成本效益及優質的專利審查(S&E)報告,進而加速在其他國家智財局的專利舉發程序。
參、事件評析
新加坡政府了解新加坡國內市場小,很難吸引IP擁有者在新加坡註冊智財權,但新加坡政府還是願意花費大量的政府資源修改專利法、提升專利實質審查能力、加入PPHs,其最大的市場動力以及願景來自於東南亞智財市場。目前東南亞各國的專利制度都較新加坡起步慢,如果新加坡政府可提供高質量的智財審查服務並透過與東南亞國家之間簽署類似PPH的協定,新加坡智財局的智財服務可遍及整個東南亞國家,東南亞各國不需要自行設立相關的審查制度以及投入資源,僅需仰賴新加坡智財局即可,這樣新加坡的智財市場就不僅限新加坡國內,而是擴及至整個東南亞國家。
[1]IP STEERING COMMITTEE, Intellectual Property (IP) Hub Master Plan─Developing Singapore as a Global IP Hub in Asia (2013) http://www.ipos.gov.sg/Portals/0/Press%20Release/IP%20HUB%20MASTER%20PLAN%20REPORT%202%20APR%202013.pdf(最後瀏覽日2014/10/15)
[2]2012年7月11日,日本專利局與新加坡智慧財產局於新加坡簽署兩局間合作備忘錄。目前日本專利局與新加坡間的"簡化改進的實質審查"(Modified Substantive Examination, MSE)和"專利審查高速公路"(The Patent Prosecution Highway, PPH)專案試行等,也為兩局在專利審查相關的積極合作。資訊來源:http://www.ipos.gov.sg/News/Readnews/tabid/873/articleid/200/category/Press%20Releases/parentId/80/year/2012/Default.aspx(最後瀏覽日期:2014/10/17)
2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
全球Open Data成功及挑戰之關鍵報告根據全球資訊網基金會(World Wide Web Foundation)及英國開放資料協會(Open Data Institute)指出,全球77個國家正進行Open Data政府開放資料政策,但實際運作上,各國政府提供公眾近用之資料集佔不到全世界政府資料的10%,呈現各國Open Data政策實行還有很大進步空間。 全球資訊網基金會與英國開放資料協會所合作的網絡平台-政府開放資料研究網絡(Open Data Research Network),針對各國政府開放資料執行狀況進行評比並提出Open Data Barometer研究報告。此報告指出,英國政府開放資料執行及成效排名第一,其次排名陸續為美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威。除此之外,專以倡導開放知識、資料、內容的國際非政府組織,開放知識基金會(Open Knowledge Foundation),則提出基於Open Data可用性及近用性進行70個國家的排名,英國仍是第一名,其次為美國、丹麥、挪威、荷蘭。從上述兩項研究報告中,英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定,而歐美地區仍在Open Data政策實行上領先世界其他地區的國家。 Open Data Barometer研究報告指出,目前各國政府傾向不提供具潛在爭議性的政府資料,但此類資料往往具再利用價值,例如政府財政預算及交易資料、公司登記、土地登記等相關資料。全球資訊網創始人Berners Lee表示,政府及企業不應考量提供資料集而無法收取費用,或有意掩蓋政治敏感之資料來保護政治利益,而對於公布會造就人民生活的重大進步但具爭議性之資料集,感到卻步。 目前多數國家開放資料之機器可讀性資料與資料集之免費授權(Open License)皆少於7%,報告中說明全球資料集實際可用性仍偏低,亦發現各國提供資料之收費不僅沒有效率,資料再利用授權關係也不明確,使得企業及使用者處在法律不確定之風險中。 全球面對開放資料的進展雖已有初步成效,但成功經驗仍集中在歐美國家,世界上其他國家在開放資料的可用性及近用性,仍與歐美國家有顯著差距,為能促進全球人民生活福祉及活絡商機,各國政府應更積極地執行開放資料政策,並持續改進。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
奈米產業民間導引規範先行-以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例