整合搜尋引擎及服務之軟體專利遭美國專利審查暨上訴委員會宣告無效

  本案系爭專利為Metasearch Systems公司自Harvey Lunenfeld獲得專屬授權之軟體專利(metasearching online system patent,美國專利證號:8,239,451),主要用於整合線上旅遊資訊搜尋引擎及提供旅遊安排服務,於2015年05月遭美國專利審查暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)經由商業方法專利審查程序宣告無效。PTAB於最終決定書中認定,專利證號8,239,451之美國專利有六項專利範圍(claim)均為無效,主要理由係基於該軟體系統雖然必須與特定硬體結合才能上線運作,但整合諸多線上搜尋引擎提供旅遊資訊搜尋服務,並同時附帶旅遊代訂票券及食宿等功能,並未足以證明其產生優於現有技術之優勢,使該軟體專利本質上仍僅為抽象概念,而不具備專利適格性。是以,軟體研發雖帶來許多便利性,但是若僅為抽象概念運用方式的結合,就只是一種改變消費模式所帶來的便利,並未足以達到具有專利保護必要之重要技術發展。

  本案最初源於Metasearch Systems公司於2012年向德拉瓦州聯邦法院對美國運通公司、Expedia Inc.及Preiceline.com Inc.等旅遊網站業者提起專利侵權訴訟,導致被告業者反而就系爭專利之有效性提出質疑。在本案之前美國聯邦最高法院針對軟體專利適格性判斷之議題作成多起重要判決,尤以Alice Corp. v. CLS Bank International對本案爭議最具影響,足見美國專利法制已建立起一個較明確且統一的判斷標準,逐漸在實務個案上產生影響。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 整合搜尋引擎及服務之軟體專利遭美國專利審查暨上訴委員會宣告無效, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6881&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/08)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定英國電子零售業者Carphone Warehouse違反《Data Protection Act 1998》資料保護法

  英國電子零售業者Carphone Warehouse在2015年遭到網路攻擊,造成逾300萬客戶及1000名員工的資料外洩,外洩的資料包括客戶的姓名、地址、電話號碼、出生日期、婚姻狀況及1.8萬名客戶的金融卡資訊。   英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認為涉及之個人資料嚴重影響個人隱私,使得個人資料有被誤用的風險。ICO進一步調查後並發現,駭客僅是透過有效的登入憑證,就能藉由WordPress軟體存取系統,此事件亦暴露該組織技術安全措施之不足,因受影響系統中使用的軟件的重要元素已過時,且公司未能執行例行的安全測試。ICO認為,像Carphone Warehouse此類規模龐大的公司,應積極評估其資料安全系統,確保系統穩健而避免類似的攻擊。   據此,ICO判定該公司缺乏妥善的安全措施保障使用者資訊,已嚴重違反《Data Protection Act 1998》資料保護法,判罰40萬英鎊。   從今年5月25日起,隨著GDPR的生效,法律將更加嚴格。對此,ICO亦發布了有用的指導,包括GDPR指南,現在採取的12個步驟和工具包。國家網絡安全中心(NCSC)也為組織為保護自己所採取的步驟提供了有用的指導。

歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則要求進行「網路安全認證機制」

  歐盟執委會於2019年6月正式通過「歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則(EU Regulation on ENISA and Cyber Security Certification)(Regulation (EU) 2019/881)。規則新增歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security,ENISA)之職責,負責推行「網路安全認證機制(European cybersecurity certification scheme)」。   網路安全認證機制旨在歐盟層面針對特定產品、服務及流程評估其網路安全。運作模式是將產品或服務進行分類,有不同的評估類型(如自行評估或第三方評估)、網路安全規範(如參考標準或技術規範)、預期的保證等級(如低、中、高),並給予相關之認證。為了呈現網路安全風險的程度,證明書上可以使用三個級別:低、中、高(basic,substantial,high)。若資訊安全事件發生時,對產品、服務及流程造成影響時,廠商應依據其產品或服務之級別採行相對應的因應對策。若被認證為高等級的產品,則表示已經通過最高等級的安全性測試。   廠商之產品或服務被認可後會得到一張認證書,使企業進行跨境交易時,能讓使用者更方便理解產品或服務的安全性,供應商間能在歐盟市場內進行良好的競爭,從而產生更好的產品及性價比。藉由該認證機制所產生的認證書,對於市場方將帶來以下之效益: 一、產品或服務的提供商(包括中小型企業和新創企業)和供應商:藉由該機制獲得歐盟證書,可以在成員國中提升競爭力。 二、公民和最終使用者(例如基礎設施的運營商):針對日常所需的產品和服務,能做出更明智的購買決策。例如消費者欲購買智慧家具,就可藉由ENISA的網路安全認證網站諮詢該產品網路安全資訊。 三、個人、商業買家、政府:在購買某產品或服務時,可以藉此機制讓產品或服務的資訊透明化,以做出更好的抉擇。

連結稅(link tax)

  連結稅(link tax)並非政府稅捐,而是網路業者以連結方式擷取新聞內容提供予他人,應向新聞業者協議取得授權,並支付適當費用的俗稱。針對網路業者擷取使用或彙整他人的新聞(例如Google News),導致發布該新聞之新聞業者實際獲得的點擊率與網路流量減少的情形,為了平衡新聞業者與網路業者間的利益,歐盟於2019年通過施行的歐盟數位單一市場著作權指令(The Directive on Copyright in the Digital Single Market)中,訂定網路業者應向新聞業者取得著作使用之授權協議,包含網路業者應與新聞業者分享一定比例之收益。   本條文於草案階段即備受爭議,草案條文(第11條)甚至包含使用超連結(hyperlink)的行為在內,而引發網路業者與使用者的反彈,並戲稱支付使用超連結的費用為繳交超連結稅。而最後通過的條文(第15條),則排除了非商業使用的個人、使用超連結或是僅單詞或簡短摘錄的情形,並將新聞業者的權利限於發表後的兩年以內,且不溯及適用指令施行前發表的新聞。   德國跟西班牙分別於2013年及2014年立法賦予新聞業者類似的權利,但結果顯示新聞業者對於網路業者的依賴,可能還遠大於網路業者擷取新聞業者內容所獲得的利益。法國於2019年7月完成將歐盟著作權指令內國法化,Google也因此調整其擷取政策,除非新聞業者主動完成對擷取內容範圍限制與授權的設定,Google將刪除全部擷取內容;連結稅能否保障新聞業者對其所發布新聞的相關權利,並平衡新聞業者與網路業者間的利益,仍有待觀察。

澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架

澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).

TOP