所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知,認為NPE係指不從事任何商品生產,亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上,其可包含兩種類型,其一,為大學和研究機構(例如:公、私立實驗室),其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究,並將研究成果授權予其他個人或組織來運用,其本身並不從事任何商品生產者;其二,係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權,並藉由專利權本質上的排他性特徵,以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者,英文稱其為『Patent Troll』,中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項,首先,此類NPE係藉由專利取得的方式,向潛在或可能的專利侵權者(alleged infringers)收取專利授權金;第二,此類NPE並不進行任何研發活動,其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術;第三,此類NPE投機性地等待商品製造者(industry participants)在投入不可回復鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年6月19日,英國《2025年資料(使用與存取)法》(Data(Use and Access)Act 2025,下簡稱DUA法)正式生效。DUA法的宗旨是在《英國一般資料保護規則》(United Kingdom General Data Protection Regulation, UK GDPR)的基礎上,放寬在特定情形下執法機關、企業與個人使用資料的限制,以提升資料管理及使用的便利性。 DUA法預計將於2025年8月開始分階段實施,重點如下: (1) 放寬自動化決策(Automated Decision-Making, ADM)條件:依據UK GDPR規定,個人有不受純粹基於自動化處理且產生法律效果或類似重大影響之決策所拘束之權利。此項規範確立自動化決策之原則性禁止,僅於符合特定例外事由時始得為之。DUA法則放寬此一限制,未來企業只要確保有向當事人提供自動化決策的資訊、決策結果申訴的管道,以及得人為干預設計之保障措施以後,即可做出對個人有重大影響的自動化決策。 (2) 資料主體存取請求權(Subject Access Request, SAR)規範明確化:當事人有權向持有自身個資的單位請求查閱,DUA法明訂組織在收到請求後應回應的時間,而當事人請求的範圍也應合理且合於比例,避免組織浪費人力搜索不重要的資訊。 (3) 建立有效申訴管道:規定任何使用個人資料的組織都必須設立有效的申訴機制、提供電子化申訴管道、並回報處理結果,若訴求未獲得解決,當事人即可向英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)提出申訴。 (4) 科學研究得採概括同意機制,商業研究亦屬適用範疇:DUA法明確指出,基於科學研究目的,研究人員於確保適當個人資料保護措施之前提下,得以概括同意(broad consent)方式取得當事人之同意,以利進行科學研究活動。DUA法並明確界定科學研究之範疇可涵蓋商業研究(commercial research),擴大其適用領域。 (5) 允許網站直接使用Cookie:網站與應用程式的儲存與存取技術(Storage and Access Technologies)在低風險情況下,可不取得使用者事前同意,即紀錄使用者瀏覽紀錄。 DUA法將於2025年8月開始分階段實施。如何在科技發展的便利性與個人資料的安全性間取得平衡,是當代社會不容忽視的議題,可持續觀察追蹤英國施行DUA法的成效供我國參考。
歐盟通過網路與資訊系統安全指令歐盟於2016年7月6日公布了網路與資訊系統安全指令(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive),該指令目的是希望歐盟內之關鍵基礎服務營運商及數位服務提供者就資訊交換、合作及共通安全要求上有建立及規劃之基本能力,以提高歐盟內部市場之功能。 故至2018年11月前,各會員國須確認境內的關鍵基礎服務營運商並建立一份清單,包含能源、運輸、銀行、金融市場基礎建設、衛生部門、飲水供應及分配、數位基礎設施等部分,其判斷標準為(a)提供維持社會重要或經濟活動之服務;(b)倚賴網路或資訊系統供應之服務;(c)該服務之提供易受顯著破壞影響者。該指令之適用範圍亦納入數位服務,如線上市場、搜尋引擎及雲端服務之數位服務提供者,而上述兩者所適用之規範略有不同,如數位服務提供者在規劃資訊安全措施及資安事件發生之通知義務時,另需將其系統及設施之安全性、事件處理、業務管理之持續性、監測、稽核及測試、符合國際標準等因素列入考量。 此外,為了促進會員國間之策略合作及資訊交換,歐盟將會設立一個合作小組,亦將建立電腦安全事件因應小組(Computer Security Incident Response Teams, CSIRTs),主要負責監測國家資安事件、並對資安風險為預警、因應及分析等,另為確保各會員國彼此間在運作上之迅速與效率,並建立電腦安全事件因應小組網路(CSIRTs network),提供各會員國交換資安風險或事件相關資訊之平台。 該指令於今年8月生效,會員國須於指令生效後21個月內即2018年5月,將指令之內容適用至本國法並公布之,該指令之內容可做為我國訂定資安法規之參考。
美國最高法院判決診斷方法不具可專利性美國最高法院近日在Mayo Collaborative Services與Prometheus Laboratories一案中判決2項與免疫疾病有關的診斷方法專利無效,業界擔憂該判決將對處於新興發展階段的個人化醫療領域的研發投入與創新有著負面影響。 本案源於Prometheus所擁有的在不同劑量下thiopurine藥物代謝情況的診斷方法專利(由於病患的藥物代謝率不同,因此醫生在判斷特定病患的藥物劑量高低有相當的困難度),Mayo購買使用Prometheus的診斷方法後, 2004年Mayo開始對外販售自己的診斷方法。Prometheus主張Mayo侵害其專利,聯邦地方法院認為該專利建構於自然法則與現象上,因此不具可專利性,但聯邦巡迴上訴法院則有不同的看法,本案因此一路爭執至最高法院。 對於自然法則、現象以及抽象的概念,基於其作為科技發展的基礎工具,為避免妨礙創新發展,一直以來法院都持不具可專利性的看法。在相關的前案中,唯有在自然法則之外,包含創新概念的元素,才能超越自然法則本身而成為專利。本案中最高法院表示,本案專利方法步驟,不符合前述基於創新概念而授與專利的條件,且該方法步驟為該領域人所熟知、常用,授與專利將導致既有的自然法則被不當的受限而影響後續進一步的發現。 評論者表示儘管該判決並未提供一個清楚的判斷標準,但並不因此讓下級法院對這類的個人化醫療專利全數否決。然本案對於可專利性客體的判斷,影響將不僅止於生命科學,進而包括所有涉及可專利性客體的軟體、商業方法類型專利,後續影響值得持續關注。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}