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」
加州環保署下的加州空氣資源委員會(California Air Resource Board),在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫(Climate Change Scoping Plan),目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準,本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月,所簽署的2006全球暖化解決法(the Global Warming Solutions Act of 2006)之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。 氣候變遷計畫的原則是,找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放,同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易(Cap-and Trade),加州將和「西部氣候行動」聯盟(Western Climate Initiative)合作,此組織包括美國七個州及加拿大四個省份,共同承諾去管制它們的碳排放,並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了,執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。 加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出,本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南,它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源,使加州對石油的依賴降低,並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州,加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位,取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節,依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。
區塊鏈技術運用於智財保護區塊鏈技術具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵,可加密記錄該系統上所有使用者之行為資訊,並使該資訊不易篡改。其最初被運用在虛擬貨幣比特幣(Bitcoin)的建構,發展至今應用已拓展至諸多領域,包括對智慧財產權的保護。美國的blockai網站即是將區塊鏈技術運用於智財保護的實例之一,美國過去由國會圖書館負責著作權之管理之作法,在程序上曠日費時且效率不彰,故blockai於2015年創立於美國舊金山,旨在提供著作人更簡單有效的選擇。其作法係由著作人於blockai註冊帳號後進行作品之註冊並取得一相應之著作權證書,並由blockai以區塊鏈技術建立公眾資料庫,透過區塊鏈不可篡改、透明開放等技術特徵來證明作品確由著作人創作,利於後續舉證維權。現階段blockai開立之證書雖未被授與法律上地位,但依區塊鏈的技術特徵,可望成為法庭攻防上著作人有力之科學證據。 揆諸我國相關法律,我國非採著作登記制,著作人為維護自身權利需先證明系爭著作為自己所創作,惟訴訟實務上著作人多半舉證不易。若參考美國作法導入區塊鏈技術落實著作權保障,或可作為科技整合法律之新標竿。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)提出自駕車試點計畫,允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車,此次計畫包含兩個試點項目,將於5月被五人委員會審核,並決定是否批准。 第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試,並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內,以應付隨時的突發狀況;第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試,惟在無人類駕駛隨車之情況,必須符合加州機動車輛管理局(Department of Motor Vehicles, DMV)之規定,如遠端監控車輛狀態及操作,以保障乘客安全。 參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告,包含測試期間車輛碰撞(collision)及解除自動駕駛(disengagement)次數。 此次試點計畫已開放廠商申請,科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過,CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法,使自駕車測試之法制更臻完善。
關於軟體產品的智慧財產權保護建議近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)