德國專利商標局加入全球專利審查高速公路(GPPH)

  德國專利商標局(DPMA)於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路(Global Patent Prosecution Highway,簡稱GPPH),基於此,德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。

  PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理,一方面維持專利審查的品質,同時形成有效率的專利審查程序。

  從2015年7月6日起,一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局,即:中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局,還可以在下述12個國家或地區試行,即:澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局(包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局)。

  對申請人來說這個制度的優點是,未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性,那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序,以獲得加速審查。

相關連結
※ 德國專利商標局加入全球專利審查高速公路(GPPH), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6983&no=65&tp=1 (最後瀏覽日:2025/04/09)
引註此篇文章
你可能還會想看
醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議

醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去,醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案,近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品,而轉變成資料平台公司,而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML),相較傳統上研發成果多為硬體設備,現今則轉變成出現大量軟體解決方案,保護研發成果之方式將發生改變,如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題,此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略,因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司,特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護,該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利,因為發明需透過專利以清楚的方式概述,並明確定義專利內容,並向公眾揭露,以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同,建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定,如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年]),使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國,專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利,即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明,此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙,可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性,文章作者建議,如裝置(device)、該裝置使用之軟體,對於從事新藥開發之藥廠,於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密,且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的,任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於),要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如:針對職務不同/所從事不同工作之員工,保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如:執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如:是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如:是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國,傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成,除了紐約州及北卡羅萊納州以外,所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年,國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》,該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利,且只要促進犯罪行為之行為發生於美國,當事人即可於國外進行訴訟,此外,《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA),營業秘密可為任何形式,無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇,因此,營業秘密之適用範圍較廣,於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別,如欲獲得營業秘密之保護,僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值,該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限,亦即,只要該資訊仍為秘密,即受到營業秘密之保護。如:可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊),就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性,諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如:會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如:不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定,如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護,而非專利。例如:網路安全公司可能傾向於營業秘密保護,因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下,製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護,製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言,是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項,將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性,故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性,亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險,故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言,其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新,如:專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊,可能較適合用營業秘密保護,同時該技術的其他方面,如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護,企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估,避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.

聯合國科研創新推動永續發展(STI for SDGs)

  2015年9月25日,聯合國發布「2030永續發展議程(2030 Agenda for Sustainable Development)」,強調科研創新是推動永續發展願景的核心關鍵(STI for SDGs),透過科學(Science)、技術(Technology)、創新(Innovation)三項STI指標以落實各國永續發展目標(Sustainable Development Goals,簡稱SDGs)。又為達成科研創新推動永續發展目標,必須建立技術促進機制(Technology Facilitation Mechanism, TFM), TFM主要透過聯合國成員國、民間社會、私營部門、科學界及其他利益相關方間的經驗分享與合作,由三部分組成包括:聯合國跨機構任務小組(Inter-Agency Task Team, IATT),科學、技術、創新促進永續發展目標多方利害關係人論壇(Multi-stakeholder Forum on science, technology and innovation for the sustainable development Goals, STI Forum),線上平台(online platform)。   其中,聯合國跨機構任務小組(IATT)於2019年6月擬定的「科學、技術和創新促進永續發展目標路線圖(Science, Technology and Innovation for SDGs Roadmaps, STI for SDG Roadmap)」,邀請各國參與試點計畫,協助國家檢視現有科研創新政策需求、掌握未來科研發展趨勢與可能面臨的挑戰與機會,乃協助政府決策的科技前瞻支援工具,藉此達成STI for SDGs科研創新政策與永續發展目標間之平衡。關於國家科研創新路線圖規畫方法論,可以區分為基礎(Foundation)、調適(Adaptation)、整合(Integration)三部分:盤點各國現有科研創新政策需求,歸納與SDGs間落差;嘗試將SDGs理念注入政策目標,建構符合SDGs的科研創新規範與政策監管標準;運用科技前瞻方法掌握未來發展趨勢,研擬對策並面對挑戰。

歐盟2020年人工智慧白皮書

  歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust),以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力,均不應脫離歐盟以人為本的最高價值,包含:開放(open)、公平(fair)、多元(diverse)、民主(democratic)與信任(confident),因此在人工智慧的發展上,除了追求技術的持續精進與卓越外,打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。   歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標,提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面,執委會建議的措施包含:建立人工智慧與機器人領域的公私協力;強化人工智慧研究中心的發展與聯繫;每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心;歐盟執委會與歐洲投資基金(European Investment Fund)將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資;運用人工智慧提高政府採購流程效率;支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」(Horizon Europe)科研計畫密切結合。   而在建立對人工智慧的信賴方面,執委會建議的措施則包含:建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規;具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制;政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具;應確保所使用的資料不帶有偏見;廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見,並據以在2020年底前提出成員國協力計畫(Coordinated Plan)之建議。

FCC將電力線寬頻上網(BPL, Broadband over Power Line)服務分類為資訊服務

  FCC經過討論與投票,正式發佈命令將電力線寬頻上網服務分類為跨州資訊服務(interstate information service),而非電信服務,其他寬頻上網科技包括DSL、有線電纜線數據機寬頻上網亦被FCC分類為資訊服務。   過去幾年來,FCC一直大力支持電力線寬頻上網服務,期望電力線寬頻上網服務可以進入寬頻服務市場,與DSL和有線電視纜線數據機寬頻上網服務競爭,以增加寬頻服務市場之競爭,提高美國之寬頻普及率。而就此次所發佈之命令,FCC認為,將電力線寬頻上網分類為資訊服務將可使電力線寬頻上網服務受到較低的管制,有助於達成隨時隨地提供所有美國民眾寬頻接取之目標。其次,FCC在數位匯流時代之管制乃是期望能對於各種不同技術之寬頻接取平台給予一致的管制措施,並且對於相同之服務採取相同的管制方式。基於上述原因,FCC此次將電力線寬頻上網分類為資訊服務並不讓人感到意外。   FCC主席Kevin J. Martin進一步在其聲明中表示,雖然目前電力線寬頻上網人口並不多,然在2005年其成長率卻將近200%,顯見電力線寬頻上網服務之市場潛力不容忽視,將可幫助達成美國總統定下於2007年底前隨時隨地提供全國民眾寬頻網路接取之目標。

TOP