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」
一、緣起與目標 「依賴制度(reliance)」指一國有效利用他國的審查結果,而減少重複作業、提升效率,並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此,國際醫療器材法規管理論壇(International Medical Device Regulators Forum, IMDRF)於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》(Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs)草案,協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」,而須由各國自行決定如何利用依賴制度,並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材(含體外診斷器材)或輔具,並涵蓋產品生命週期各階段(如技術文件審查或品質管理系統驗證等)。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明: 1.工作共享(Work-sharing):指多國協作進行監管任務,可為聯合評估、聯合檢查,或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」,訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準,使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查(Abridged Review):以他國完整的審查成果作為基礎,僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認(Recognition):正式接受他國監管決策結果作為判斷依據,可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」,而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略,加強協作與資源共享,進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織(如歐盟、東協、非洲聯盟發展署)越加重視各國監管法規的一致性,並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中,此監管趨勢值得我國持續關注。
德國汽車製造商擁有德國境內大部分的自駕車專利根據德國專利商標局(Deutsches Patent- und Markenamt)2017年度報告,德國該年境內發明專利申請量達67,707件,僅較2016年下降0.3%(2016年專利申請量達歷年新高),主要領域在交通;而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表: (件數) 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源:德國專利商標局 其中,德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告,該年自動駕駛專利申請數量有2,633件,較2016年增加14%,是2013年的兩倍。 在德國4,810件自動駕駛專利中,德國汽車公司就擁有超過2,006件,占42%,日本為28%,美國為11%。僅2017一年,德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利,較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。 此外,德國境內電動汽車專利申請也增加10%,總數達到3,410件,超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池,德國汽車公司高居專利申請量榜首,其中以Bosch和Schaeffler為最。 事實上,除了在德國境內,全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有,截止至2017年底,占了48.8%,其中Bosch排名第一,共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖: 單位:件 資料來源:德國經濟研究所(Institut der deutschen Wirtschaft) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
ITU研議修改國際電信規則ITU國際電信聯盟秘書長Dr. Hanmasoun I Toure於2012年5月一場在加拿大舉行的無線通訊座談會中,針對之前國際上傳言聯合國與ITU將嘗試介入管理網際網路之說法進行澄清,並主張自1988年修改沿用至今的國際電信規則(ITRs)已不能應付目前新興之電信商業模式。 新型態的電信商業模式引發網路中立爭議的戰火,已延燒多時。從前的網際網路服務供應業者(ISP),主要遵守網際網路協定,扮演好笨水管(Dum Pipe)的角色。但隨著網際網路內容與各類應用服務的急速成長,各類封包的傳輸加重了原有管道的乘載負擔,再加上網際網路管理技術的演進,業者可透過網管技術對資訊封包的傳輸做更細緻的調節,逐漸形成內容傳輸優先次序差異化的新興商業模式,並且持續發展中。 依目前的技術能力,網際網路中任何內容傳輸的速度,皆能透過寬頻管理機制(QoS)進行調節。過去,QoS在國際通訊上,於各國的終端網路中進行調節工作。但現有的封包式的網路傳輸架構(packet-base networks)動搖了原有的秩序,不僅質量參數(quality parameters)大部分未受明確定義,QoS的角色也逐漸模糊。導致各系統本身無法完全控制跨網資訊傳輸的品質,影響各類服務在使用者的終端設備上所呈現的服務品質。對於需與固網或各類終端設備連結的行動通訊業者而言,如何解決這類問題儼然已成了燃眉之急。 目前ITU剛結束於日內瓦的年會,從會中委員會對其文件是否具備國際效力之議題討論,不難看出ITU對於網際網路管理態度已由被動態度轉為積極。未來ITU更期望,藉由年底舉行2012年國際電信世界大會(WCIT-12),重新修訂舊有國際電信規則(ITRs),引領網際網路的新秩序。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。