基於專利動向分析之專利策略規劃
基於專利動向分析之專利策略規劃
科技法律研究所
法律研究員 徐維佑
2014年12月23日
壹、專利布局策略目的
無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時，對於研究方向的判斷，皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎，蒐集其他公司、機構的研究領域，或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖（patent map），可構築更完整的智財戰略。
欲將研究成果商業化時，販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品，甚至競爭品，或者防禦其他公司之侵權告訴，皆必須盡早制定對策，亦即必須掌握該技術領域的智財資訊，才能讓研發活動順利推展。
貳、各國政府公開之專利動向分析
一、英國國家專利藍圖分析報告
英國政府於2014年中，依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1]，認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點，因此該國智慧財產局資訊團隊，透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖，幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊，並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。
專利藍圖分析報告之資料，來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料，以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容，包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。
二、韓國R&D專利技術動向調查
韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始，每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作，提供研發計畫執行階段中，所研發之技術是否已有先前技術，或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊，即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。
而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查，提供專利分析結果的綜合報告，提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告，內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。
參、代結論
專利動向分析的資訊為一種判斷的依據，儘管由分析報告所顯示的技術範圍中，判斷要進行哪一種研究時，需要的是研究者的經驗與知識，但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍，尤其在投入國家資源補助科研計畫時，資源更應有效應用於可行的技術領域，而非早已佈滿專利地雷處。
目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意，常忽略申請前檢索工作；雖研究前或研究中調查之專利動向分析，並不能保證研究成果的可專利性，然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查，由國家公開技術領域共通性專利分析報告，對於企業後續進行技術專利布局，或者研究機構擬定研究發展方向，皆會有莫大的助益，並節省相當的時間與人力成本，值得我國參考。
[1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01）
[2] 韓國e專利國網頁， http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main（最後瀏覽日：2014/10/01）。
聯合國於哥本哈根舉行之氣候變遷綱要公約（UNFCCC）第15次締約國會議（COP15）會議後，對於較未有嚴格的管制工廠分布與二氧化碳排放（此情形又稱之為碳洩漏風險，risk of carbon leakage）的國家，由於該些國家的貨品進入，將對歐盟境內工業造成不公平競爭（unfair competition）結果，歐盟因而就如何保護會員國內工業生產者的措施進行討論。 近來像中國等未有過多法律規範以落實減少碳排放的國家，爲抵制此類國家貨品的進口影響歐盟境內工業生產者，歐盟正重新審視討論法國所提出的對進口至歐盟的貨品實施碳關稅（carbon tariff）的政策。 法國總統薩科奇曾表示，對於不尊重京都議定書（Kyoto Protocol）的國家，歐盟應對其進口產品課徵碳關稅，以保護歐盟境內因執行碳排放交易機制（Emission Trading Scheme, ETS）而必須額外負擔成本之工業生產者經濟利益，並消除國外貨品進口所導致的不公平競爭。 碳關稅在歐盟之實行，非只有法國提出，其實早在哥本哈根會議之前，法國與德國即共同向聯合國秘書長潘基文以書面（joint letter）表達於歐盟實施稅捐調整機制（border-adjustment measure）的想法，以抵制其他未落實國際環境保護規範國家。 今年（2010）三月，歐盟機構重新對於法國所提出的碳關稅進行討論，由於此措施將影響WTO對關稅之調降，身為歐盟最大工業國的德國，基於保護國內工業生產者，仍對碳關稅政策表示支持，惟WTO所制定的關稅相關規定，身為WTO會員國的德國也認為應遵循，以避免引起損失更大的貿易爭端。 在強調綠色經濟的時代，各國要作的不只是落實國際環保規範，對於國內業者的利益也應適當關注。現今歐盟刻正討論的碳關稅，因我國非為京都議定書締約國，一旦實施對我國衝擊不小，所以此政策發展值得我們持續觀察。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書，著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」（令和3年版科学技術・イノベーション白書），為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖，所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例，區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫（第６期科学技術・イノベーション基本計画）框架下，為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策；第二部分則回顧去（2020）年，政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面，提出以下具體方向： （1）推動社會數位化與零碳排放（脱炭素化） 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展，虛擬空間之基礎技術方面，持續研發超級電腦、AI與量子電腦，利用所累積的資料運用於深度分析與模擬，並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面，包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向，則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策，發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術；運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度，提升社會應對大規模自然災害的韌性。 （2）「知識」的整合創造與利用，以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決，不僅在於前瞻性自然科學技術的研發，尚需同步理解人類社會的多樣性。同時，人文社會科學近年來，亦多有採用自然科學的研究方法。因之，白皮書主張兩方的跨域知識結合，應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 （3）強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素，放棄申請博士後課程的現況，創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此，白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金，提升約15,000名博士後課程學生的待遇，並推動「創造發展性研究支援事業」（創発的研究支援事業）措施，穩定提供10年期間的研究資金。 （4）COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法（如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性）、疫苗與相關醫療器材，並推動以遠距方式進行研究活動，導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等；另一方面，有效的防疫對策（如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」），根基於COVID-19的最新科研成果，因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道（如日本科學未來館網站），以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力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。