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」
網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月30日 壹、網路爬蟲治理議題背景 隨生成式人工智慧產業蓬勃發展,模型訓練對於巨量資料之依賴度與日俱增,促使網路爬蟲(Crawlers)技術運用愈發頻繁。傳統網路生態原係建立於網站經營者與網路爬蟲索引功能的導流互惠默契[1],網站容忍爬取以換取流量曝光。然而,當網路爬蟲大量爬取資料用於訓練,而非提供連結導流時,不僅造成流量分流與價值分配失衡,更損及內容產製者的廣告與訂閱收益[2]。 此經濟模式的轉變,讓技術訊號與法律意思表示長期脫節的矛盾浮上檯面。事實上,以自然語言呈現的服務條款與機器可讀的技術訊號(如 robots.txt)不一致之情形普遍存在。在搜尋引擎主導的時代,雙方多維持以資料換流量的默契,類矛盾尚能維持在技術管理層次,未釀成大規模法律對立。 如今,當爬取行為涉及訓練具備商業替代性的模型時,原本被掩蓋的技術脫節便陡然升級為法律風險。內容產製者因對傳統協定失去信任,轉向採行強硬的技術阻擋[3];而 AI開發者則因 robots.txt 結構過於簡單,難以精確辨識複雜的著作權授權意願。即便開發者主觀上有遵循意願,但在自動化爬取過程中,仍因技術工具無法即時解讀自然語言聲明,進而陷入侵害著作權或違反契約之困境。 這種從互惠轉向競爭的變化,促使全球必須正視法制層面對於技術訊號與法律意願對齊的緊迫性。目前國際主要有兩種治理路徑:一是以美國為代表,仰賴著作權法中合理使用(Fair Use)之彈性空間,透過司法個案衡酌商業替代性與轉化性利用;二是以歐盟為首,透過《數位單一市場著作權指令》(The Copyright in the Digital Single Market Directive, CDSM Directive)明文確立「文本及資料探勘(Text and Data Mining, TDM)」之法定例外[4],建立起事前規範。 相較於上述兩大主流路徑,我國目前既缺乏如歐盟般明確的法定例外制度作為避風港,在司法實務對於合理使用的解釋上也尚待更多AI相關案例累積心證,導致相關爭議高度仰賴司法事後認定,其不確定性使本土AI研發者往往須在法律風險與技術創新間艱難取捨,對產業生態系形成潛在的寒蟬效應。爰此,本文旨在爬梳歐美法規範趨勢與國內外司法實務案例,進而針對我國網路爬蟲治理路徑提出具體之政策建議。 貳、重點說明 一、網路爬蟲治理與國際趨勢 觀測全球AI治理趨勢,網路爬蟲管理議題漸受重視。相關討論已從純粹的技術攻防轉化為法律規範的核心。目前國際間主要以美國的合理使用彈性與歐盟的法定例外架構路徑為觀測重點,並輔以國際組織推動的技術標準自律。 (一)美國路徑:以合理使用為核心的事後審查 以美國為觀測對象,其著作權局(United States Copyright Office, USCO)於2025年的報告中揭示了關鍵立場:為AI訓練而建立資料集的重製行為,本質上已構成初步侵權(Prima Facie Infringement)[5],其合法性最終取決於合理使用抗辯是否成立。此見解釐清了技術上的公開可得(publicly available)並不等同於法律上的授權利用,即便內容於網際網路上可自由存取,其著作權保護並不因此消滅。 這法律定性與技術現狀的落差,直接衝擊了美國司法實務過往採取之默示授權(Implied License)理論。在早期判例(如 Parker v. Yahoo!案)[6]中,若網站未設置 robots.txt 阻擋爬蟲,法院常傾向認為權利人已默許搜尋引擎進行索引。然而,robots.txt 的初衷並非針對生成式 AI設計,其技術結構無法區分導流索引與模型內化這兩類本質迥異的行為,並導致內容產製者即便有意反對AI訓練利用,卻因缺乏精準的技術工具表達其授權意願,使法庭在個案審酌授權意圖或合理使用時,面臨證據判讀上的困境。 此外,針對大規模爬取行為,美國監理機關亦開始從著作權以外的視角強化監管。例如,聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)近期高度關注「普遍性擷取(Pervasive Extraction)」所涉及的隱私風險。FTC強調,即便資料經去識別化,若能透過巨量資料點反推個人敏感資訊,仍可能違反個人資料保護法規範。[7]由此可推敲,美國正透過著作權法遵與個資保護責任之雙重規範,強化對爬取行為事後責任之追究,而非單純從技術面禁止存取。 (二)歐盟路徑:以權利保留(Opt-out)為基礎的法定例外 相對於美國模式,歐盟透過《數位單一市場著作權指令》建立層次分明的TDM法定例外體系,依據利用目的之性質,區分為科學研究與一般性利用兩種目的:基於科學研究目的而進行之TDM,屬於強制性的法定例外。在此範圍內,權利人不得主張選擇退出,亦即權利人必須容忍符合公益目的之資料探勘行為;基於一般性利用目的(即科學研究目的以外),原則上允許資料爬取,但賦予權利人權利保留選擇。但權利人必須以機器可讀(Machine-readable)形式明確聲明,否則即須容忍一定程度的爬取行為。[8][9] 此制度的核心爭點在於機器可讀性與技術落實間的落差。近期歐盟實務(如荷蘭 DPG Media v. HowardsHome 案)進一步探討:若權利人僅在 robots.txt 中以自然語言註解法律聲明,該方式是否即應被認定為符合法律要求的機器可讀格式?[10]此類討論反映出歐盟司法實務正試圖釐清,在技術中立的原則下,機器可讀的判定基準是否應隨AI的辨識能力而動態調整? 亦即,若 AI 確實能辨識該聲明,則該非結構化的文字是否就已該當法律上的權利保留效力。 此外,為解決內容產製者與 AI 開發者間的價值分配失衡,歐盟亦提出引入法定衡平報酬權(Statutory Right to Equitable Remuneration)之構想,試圖透過著作權集體管理組織(Collective Management Organisations , CMOs)建立公平的利益補償模式,將商業性爬取行為由單純的侵權爭議,轉化為制度性的商業授權框架。[11] (三) 國際合作與技術標準:形塑自律框架 在法律規範之外,國際組織正積極透過軟法與技術標準化,試圖緩解內容產製者與 AI 開發者間的緊張關係。目前,觀察標竿組織重點如下: 1. OECD:探索產業自律與授權框架 在國際合作層面,經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)在報告中,探討透過資料爬取行為準則(Code of Conduct)與定型化契約等手段,形塑產業自律框架[12]的可能性,期望能透過標準化的授權條款降低雙方磋商成本,並為開發者提供更明確的法遵指引,以減輕司法事後判決不確定性所帶來的衝擊。 2. IETF:研議以「利用目的」為基礎之技術協定 針對現有技術訊號(如 robots.txt)無法精確承載法律意願之缺陷,網際網路工程任務組(IETF)相關工作小組正嘗試研發新一代技術協定(如 train-ai 標籤)。研究焦點在於建立以利用目的為基礎的識別機制,探討自然語言與機器語言銜接的技術路徑,使權利人未來能更精確地表達其授權意向(如:區分搜尋索引與 AI 訓練),進而試圖彌補技術訊號與法律意思表示間的落差。[13] 二、 國內外司法實務案例分析 觀測近期司法實務,各國法院對爬蟲行為邊界之判定趨向細緻化,且美、歐兩地在司法判斷標準與關注焦點上各具特色。 (一)美國實務:從默示授權轉向契約與反競爭之平衡 在美國實務方面,爭議核心從早期有關默示授權轉向近期契約效力與競爭政策間平衡發展的演進。法院雖曾於 Parker v. Yahoo! [14]等早期案件中認為,若網站未以技術手段(如 robots.txt)限制爬取,在搜尋快取情境下可能視為默示授權。然而,此見解在AI時代已難以擴張至大規模重製以訓練模型之範疇。 近期法院判斷標準更傾向於認為,單純缺乏技術設定並不等同於達成全面授權的意思合致。在此種技術訊號與授權意向脫節的現狀下,網站經營者轉而強化服務條款之規範,試圖以契約債權彌補技術控制之不足。然而,這也引發了服務條款拘束力邊界的法律論辯。具體而言,在 hiQ Labs v. LinkedIn [15]等案中,法律爭議核心在於《電腦詐欺與濫用法》(Computer Fraud and Abuse Act,CFAA)的適用邊界。針對技術上無需登入即可存取的公開資料(Public Data),平台方不得僅憑撤銷授權(如寄發停止並終止函或阻斷 IP)便主張資料爬取者構成CFAA之無權限存取。法院在裁定中展現其法律見解:若容許平台透過服務條款對未登入狀態下即可存取之公開資料建立壟斷性控制權,將損及資訊自由流通與競爭之公共利益。[16] (二) 歐盟實務:聚焦權利保留(退出權)之有效性認定 在歐盟司法實務方面,司法實務判斷的重點則由單純的存取權限轉向權利保留之有效性認定。此轉變反映司法機關試圖確認,在技術中立原則下,法律要求之機器可讀性應如何解釋。德國法院在 Kneschke v. LAION 案[17]中提出重要觀點,認為機器可讀性之判定應取決於利用行為發生時之技術發展水平。該判決傾向認定,若 AI 應用程式在技術上已能實質理解自然語言,則僅以自然語言撰寫的服務條款亦可能被視為有效的機器可讀聲明;相對地,荷蘭法院在 DPG Media v. HowardsHome案[18]中則採取較嚴格的檢視標準,認為若出版商僅以自然語言註解或針對特定機器人進行封鎖,但在技術執行上未能達成適當且明確之辨識程度,致使自動化工具無法將其識別為法律上的權利保留指令,該聲明仍可能被判定為無效。 上述案例顯示歐盟實務正處於探索期,試圖在法律規範與技術現狀間尋求對齊,以確立法定例外制度下權利人與利用人之間的權利義務邊界。 (三) 我國實務:側重對權利人財產權之保障 相較於美、歐司法實務傾向於在競爭政策或著作權例外框架下進行權衡,我國司法實務現階段對於權利人利益之保障呈現更為嚴謹的審視態度,且在法律適用上展現出獨特的刑事定性。在國內有關網路資料爬取的指標性案例(法源與七法案)[19]中,法院認定即便爬取之資料本身不具著作權(例如法規內容),但若行為人明知網站已設有禁止規範,卻仍利用自動化程式大規模爬取資訊,且該利用行為具備直接商業競爭目的、實質損及原告之潛在市場,則此種行為除可能構成著作權侵害外,亦將涉及《刑法》第359條之無故取得他人電腦電磁紀錄罪。此見解凸顯出我國實務高度側重保護內容產製者對於電磁紀錄之支配權與商業投資成果之完整性,使得網路爬蟲行為在臺灣法制環境下,不僅面臨民事侵權責任,更具備顯著的刑事責任風險。 三、 我國現況與產業環境觀察 我國目前針對網路爬蟲之治理模式主要由司法實務主導,且現行法制環境對於權利人利益之保障維持一貫保守且嚴謹的認定態度。在法律層面,由於我國尚未引進類似歐盟之TDM法定例外制度,我國 AI開發者在進行大規模語料收集時,僅能仰賴《著作權法》中關於合理使用之不確定法律概念進行個案認定。此類高度依賴司法事後認定的現狀,使研發過程籠罩在法遵風險之下,對產業創新形成明顯的寒蟬效應。 在技術與商業實務層面,robots.txt 等傳統技術協定在生成式AI 時代,已顯現出語義表達能力不足之侷限,難以在機器語言中精準區分流量引導與資料訓練內化兩類本質差異甚廣的授權意願。觀察整體產業環境,內容產製者與AI開發者間的衝突核心,在於資料利用已具備高度商業替代性競爭意涵,且開發者無償利用巨量資料行為,與內容產製者要求合理對價之間產生巨大鴻溝,而非單純的技術存取議題。此外,《刑法》第359條無故取得電磁紀錄罪於網路爬蟲案件中適用邊界之不確定性,不僅加劇AI開發者對於技術行為入罪化的恐懼,更因缺乏明確的付費授權路徑或法定例外,成為我國AI生態系發展中難以跨越的法律屏障。 參、事件評析 綜觀國際趨勢,網路爬蟲治理的爭議已跨越單純的技術存取爭議,演進為在AI時代下治理路徑的策略選擇。 美國雖以合理使用作為事後裁決標準,但觀察其司法實務發展,實質上已有仰賴私法契約與其他多重法規構築防護網之傾向;相對於此,歐盟則採法定例外搭配權利保留(退出權),將治理重心提前至事前規範。兩種路徑雖規範密度有別,但均試圖在著作權人與利用人之間建構可資依循的權利義務框架。 歸結而言,我國現行網路爬蟲治理困境,似並非單純的法規空白問題,更涉及技術訊號與法律表述之結構性落差。首先,我國未引進類似歐盟法定例外制度,僅能仰賴具高度不確定性之合理使用概念;其次,即便欲從私法契約角度建立事前約束,仍面臨傳統技術協定因語義表達之侷限性,難以精確傳達權利人對於導流索引與AI訓練利用之差異化授權意願,其結果往往導致技術訊號與法律服務條款內容產生落差。 面對此困境,我國未來治理路徑首要之務,或可思考建構足以縮短技術訊號與法律意思表示落差的緩衝空間,調和當前導流互惠轉向替代競爭所引發的價值分配矛盾。 [1] Yichen Zhang, Kneschke v LAION: Are Text and Data Mining Exceptions a “Get-Out-of-Jail-Free Card” for AI Training?(2025),15, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5439454 (last visited Nov. 22, 2025). [2] Inbar Cohen, From Headlines to Al: Narrowing the Bargaining Gaps between News and AI Companies(2024), 9, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4878254 (last visited Nov. 22, 2025). [3] UK Dep’t for Sci., Innovation & Tech., International AI Safety Report 2025 (2025), 2.3.6. Risks of copyright infringement, https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025/international-ai-safety-report-2025 (last visited Sept. 29, 2025). [4] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 32-33,https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [5] United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version(2025) , 26-31,https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf (last visited Nov. 24, 2025). [6] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [7] Federal Trade Commission, “FTC Cracks Down on Mass Data Collectors: A Closer Look at Avast x-Mode,” Technology Blog, Mar. 15, 2024, https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2024/03/ftc-cracks-down-mass-data-collectors-closer-look-avast-x-mode-inmarket (last visited Nov. 24, 2025). [8] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 35-36, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [9] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 120, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [10] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [11] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 128-129, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [12] Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data. OECD Artificial Intelligence Papers No. 33, February 2025, 10, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/02/intellectual-property-issues-in-artificial-intelligence-trained-on-scraped-data_a07f010b/d5241a23-en.pdf (last visited Nov. 19, 2025). [13] IETF, Progress on AI Preferences(2025), https://www.ietf.org/blog/ai-pref-progress/ (last visited Nov. 26, 2025). [14] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [15] hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., 31 F.4th 1180 (9th Cir. 2022). [16] Meta Platforms, Inc. v. Bright Data Ltd., 661 F. Supp. 3d 1086 (N.D. Cal. 2023). [17] Kneschke v. LAION, e.V., Case No. 310 O 227/23, Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Sept. 27 2024. Available at: https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/2381 (last visited Oct. 7, 2025). [18] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [19] 臺灣新北地方法院 114 年 6 月 24 日 111 年度智訴字第 8 號刑事判決。
專利連結/專利扣合機制:國際新藥研發成果保護法制之新興討論議題我國藥廠普遍以產製學名藥為主,而新藥研發風險高且非一蹴可及,故當前藥品科專的研發重點以發展類新藥(redesign drugs)主軸,希冀透過類新藥研發的「成功經驗」,引導業界走出學名藥,投入更高層次藥品領域,推動產業發展。鑑於製藥產業乃是高度規管的產業,除了技術研發以外,也必須切實掌握相關的法規議題,避免因不諳法規致使研發投資錯置或浪費。 觀察國際新藥研發成果保護法制之發展趨勢,藥品查驗登記程序與專利有效性相互扣合的機制(patent-registration linkage),極可能在可預見的未來成為國際間討論的重要議題,鑑於藥品科專之研發補助方向已由學名藥延伸至新藥技術能量,實有必要瞭解政府投入資源鼓勵研發的類新藥,未來由業界承接後是否可能受到此一機制的影響。 藥品查驗登記程序與專利有效性相互扣合機制一般被簡稱為「專利連結」(patent linkage),「專利連結」亦有稱為「專利扣合」,概念上係指將學名藥(generic drug)的上市審查程序,與原開發藥廠之參考藥品(the originator reference product)的專利權利狀態連結在一起;進一步而言,一旦新藥通過主管機關的審查上市後,只要在該新藥相關的專利有效期間,主管機關即不應核准該新藥之仿製藥品上市。 專利連結乃是美國藥品法規與專利法交錯下特有之產物,然美國透過不斷地對其貿易伙伴訴求專利連結的重要性,在美國以外,已有多個國家於其藥品審查程序中建立與專利之連結關係,例如:加拿大、新加坡、澳洲等國。在藥品上市審查之過程中予以專利連結之目的,係為透過機制設計,確保主管機關不得在原開發藥廠之專利到期前核准學名藥上市。在美國法制下,專利連結的運作植基於四大核心概念:(一)新藥相關之專利資訊應於上市後系統化公開;(二)新藥專利有效期間內,主管機關不應核可後續申請者之上市申請;(三)盡可能於許可學名藥上市前解決專利有效性爭議;(四)鼓勵未涉及專利侵權之學名藥及早上市。 值得注意的是,美國專利連結法制所講的學名藥,包括狹義及廣義的學名藥,前者是指具有相同的活性成分、相同的劑型、治療相同適應症的藥品;後者則是指對已上市新藥的改良藥品,可見其概念上涵蓋我國當前鼓勵研發的類新藥。專利連結對於類新藥之影響,需視其如何上市而定,若類新藥是以NDA方式申請上市,雖然上市成本高,但其研發成果卻可以因為實施專利連結制度,享有更進一步的保護;另一方面,若廠商基於成本考量不願自行或委託他人進行臨床試驗,因而無法提出完整之NDA申請資料者,則專利連結將會對其產生衝擊。 綜上所述,雖然專利連結制度具有鼓勵新藥研發的作用,但由於我國當前製藥產業結構仍以中小型規模的學名藥為主,加上我國藥品專利之申請及取得者,90%以上為外國藥廠,故若實施專利連結,短期內勢將衝擊我國製藥產業,且美國、加拿大的實務運作經驗顯示,專利連結制度容易被藥廠濫用,因此我國在考慮是否建立此一制度之前,必須先就我國製藥產業的競爭情勢有所瞭解,並充分掌握我國產業結構與先進國家製藥產業之根本性差異,始能根據我國國情制訂權衡原開發藥廠與學名藥廠雙方利益,並保障公眾健康權益之法制。 當前最重要者仍是要提醒廠商尊重智慧財產之重要性,既然學名藥是要在專利到期後上市,則學名藥廠商在進行其新藥開發時,自應有完整規劃與佈局。開發狹義學名藥,其幾乎等同原開發藥廠的品牌藥,對於我國廠商技術能力之提升有限,故應鼓勵廠商投入廣義之學名藥(類新藥)之研發,如此不但有迴避專利之可能,亦可逐步累積我國產業之研發能量,則專利連結將不會成為其研發與競爭之阻力。
英國Ofcom公佈光纖網路備援電池之管制指引因預期超高速網路在英國將被廣泛佈建,Ofcom於2011年6月啟動諮詢程序,徵詢各界光纖網路備援電池的管制指引,以確保消費者的緊急電話服務;並於同年12月公佈諮詢結果與更新管制指引。 英國境內光纖到終端(FTTP)服務的覆蓋率已達到58%,雖得以提供消費者更高速的上網與影音內容,但卻有停電時無法運作的先天缺陷。由於傳統電話運作所需的電力係經由業者機房透過銅絞線供應,故即便消費者終端停電,仍能緊急電話。因此Ofcom曾於2009年要求公眾電話業者(PATS)確保消費者終端有維持供電4小時以上的備援電池,以保障民眾的身家安全。而此項管制則是納入ECN/ECS業者之第3項一般條件的管制中,業者有因而有遵守的義務。 此次徵詢結果,Ofcom確立了以下兩點管制指引: 1. PATS必須確保提供備援電池:PATS若由消費者選擇是否安裝備援電池,將被認為不符義務。若PATS選擇由消費者負擔更換電池之責任,應提供適切指引並確保易於取得電池;若責任由PATS承擔,則應建立適切處理程序。 2. 備援電池最低供電時數降為1小時:主要理由為英國大部分的斷電事件都不超過1小時;且行動電話相當普及,增加了安全保障。而備援電力降為1小時後,將使其電池更輕便和更易分離,因而更易於產製購買、取得與安裝。不過對於歷史上曾發生斷電超過1小時的家戶,PATS仍有義務確保較長時間的備援電力。
歐洲生技產業協會促請降低中小型生技產業之專利申請費用在專利領域,歐盟層級目前尚未有任何整合全體會員國內國專利法之有效法規, 1973 年訂定之歐洲專利公約( European Patent Convention, EPC )並非歐盟層級的法律,且 EPC 僅就歐洲專利的申請、審核及取得予以規定,至於專利權之保護,專利權人仍必須在受侵害國家自行尋求救濟,故自 1972 年起,歐盟即一直試圖整合共同體之專利規定,持續催生「共同專利規則」(草案)( Proposal for a Council Regulation on the Community Patent ),目的是希望在歐洲層級,除了可以有統一受理及發給共同體專利之機制外,關於涉及共同體專利實體法上之解釋,亦能予以統一審理、解釋。 目前歐盟各國紛歧的專利制度,使產業維護與保護其專利權益之成本極高,且受到嚴重影響的往往是那些中小型的新創與研發行公司,若再加上其他必要費用及語言隔閡(當前翻譯費用占歐洲專利的所有申請成本的比率可能高達 20 %)等因素一起比較,即可發現歐洲中小型企業處於競爭劣勢;相較於此,美國對雇用員工少於 300 人的企業的專利申請費用,提供高達 80 %的補助。 由於生技產業多為中小型規模的企業,為確保這些企業的競爭力,歐洲生技產業協會( EuropaBio )建議歐盟參考去( 2005 )年 12 月 15 日 通過的「歐盟醫藥品管理局協助中小型公司發展之規則」( Commission Regulation (EC) No 2049/2005 )減免中小型生技製藥公司新藥上市申請規費的方式,對中小型企業之專利申請費用,亦給予折扣。 這項建議獲得歐盟執委會的支持,執委會並打算在 10 月重新提出的共同體專利規則( Regulation on Community Patent - London Protocol )中納入考量根據 London Protocol ,未來歐洲專利得僅以三種語言(英文、德文及法文)提出,該 Protocol 必須至少有八個國家簽署,包括法國、德國及英國,始能生效 截至目前為止,已經有十個國家(包括德國及英國)的國會同意接受該協議,其中七國並已經相關文件交存,因此一般認為 London Protocol 通過的機率極大。