美國參議院於2015年4月針對patent troll提出PATENT Act法案

  美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案,該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度,造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。
  該法案指出,許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司,許多中小公司也受到patent troll的侵擾,也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出,提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權,及其侵權之方法等。另外,勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案,且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation),並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中,讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。
  美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正,希望在打擊專利蟑螂時,又不至於過度保護AIA,而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括:

1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟,對於專利的有效性較謹慎檢視,因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同,以避免過度不合理的專利無效決定。

2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明,證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟,即造成濫用專利權人權利的情形,該法案規定,其可對其律師相關的懲罰。

3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效,PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。

  提出這些修改法案,主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時,又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
相關附件
※ 美國參議院於2015年4月針對patent troll提出PATENT Act法案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6906&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/15)
引註此篇文章
你可能還會想看
加拿大隱私專員辦公室針對聯邦廣播與電信修法提出隱私權與個資保護建議

  加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)於2019年1月11日就其聯邦廣播通訊法(Radiocommunication Act, RA)與電信法(Telecommunications Act, TA)提出隱私權與個資保護建議。現行加拿大聯邦廣播通訊法針對個資保護並無特別立法,而其電信法第七條雖有提及要注重個資隱私,卻無實質責任規範。惟廣播與電信公司蒐集、處理及利用個資時,如何確保當事人之個資隱私受到保護,就此加拿大隱私專員辦公室提出三點修法建議。 一、電信法及廣播通訊法應包含哪些隱私安全與資訊安全之概念?   基於人民將大量敏感個資委託給電信業者,以獲得互聯網、電話及電視通信便利服務。惟個人資訊不但具有龐大商業價值,對於執法機關和情報安全機構也具有相當利益。基於以下因素,加拿大隱私專員辦公室建議制定電信業者更新之安全機制與公共安全義務。 保護措施 現行法規之保護措施應該適用於現代通訊工具,所有設備儲存與傳輸之敏感性個資都應受到保護,而非僅限於被使用之個人資訊。 門檻提升 數據蒐集之法律標準需加強,提升隱私保護。 保存期限要求 除法律特別規定之保存期限外,相關通訊數據保存應於最短時間內刪除,通盤完整保留數據為不必要之風險。 強制協助命令 強制監督 關於電信商既已存在之標準,監視與保留通訊之數據,依據政府要求提供者,政府須解釋其合理性。 透明度 除加拿大電信商提供年度報告,政府單位依據合法授權來請求加拿大客戶數據之情況下,應有相關報告以示公平。 二、政府管理政策與產業治理之有效性衡平   鑑於資訊技術與商業模式蒐集數據為不透明,普通消費者根本無從得知個人資訊是如何被取得及利用分享,當事人較難根據資訊來識別問題,亦難區別是否當事人是否為有效性之同意,故加拿大隱私專員辦公室認為其應該有權審核或檢查電信業者使用技術範圍內之事務,以確保現實情況與隱私法規範保護一致。故應使加拿大隱私專員辦公室能與其他聯邦監管機構(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC加拿大廣播電視和電信委員會與加拿大競爭局)共享資訊,並授予加拿大隱私專員辦公司發布命令與實施行政罰鍰之權力,且允許其進行積極之合規性審查。 三、立法設計中應包含消費者保護、權利行使及可及性   加拿大人民享受數位經濟帶來之好處,同時希望個人資訊之利用為無疑慮地,人民相信政府及立法機關會做好保護措施。惟目前加拿大之隱私立法仍為相當寬鬆,近期相關數據洩漏事件亦已證實電信公司無法善盡管理負責任,透明度與問責制度皆不足,相關消費者保護與權利行使皆須更完善,並需要更多資金進行改善。   加拿大個人資料保護和電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)個資隱私法下,公司或組織於所提供服務相關時,可獲取、使用及共享資訊,但在提供服務之資訊外,尚有許多資訊共享於其他目的。電信公司蒐集日常生活資訊,針對敏感性個資,隱私法規範為明確的,但若個人數據非敏感性,則會帶來許多隱含空間,當事人是否為有意義之同意?加拿大隱私專員辦公室認為他們應該要有更多法律權力,透過執法確保電信數據生態系統之信任,並整合聯邦與省之法規。政府與業者創新使用數據皆能受到監管,於事件未發生時,則有前端監督其合規性,將使市場有明確性,且能向人民進一步保證其關注將獲得解決。

「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?

  「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。   目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。   而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。

經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》

經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

APEC跨境隱私保護規則體系下之問責機構介紹

TOP