防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型,主要以抵制NPE侵擾為出發點,防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買,加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢,成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。
NPE中屬於防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)者,RPX(Rational Patent)之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司,其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費,而各會員可取得RPX所有專利之「授權」,而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤,以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時,RPX本身也不會對他人起訴。
RPX所提供的防禦性聯盟策略,先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利,甚至有可能向NPE取得專利,必要時,直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外,如其他非會員向會員起訴,會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。
目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間,依照會員本身營運規模之不同定之,但「會費等級」(rate card)會自加入之初鎖定不再更動,實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外,RPX也運用其廣泛取得專利之經驗,提供個別企業服務服務,得以較低的躉售價格取得專利(Syndicated Acquisitions),反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格
RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢:第一,減少「專利蟑螂」可取得的專利數量;其次,因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光,主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權,北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求,之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。 大立光未能主張直接侵權,因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠,鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠,最後由系統組裝廠整機出售給蘋果,再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商,大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。 法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據,但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任,因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為,故不構成直接侵權,而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權,但主張並非是引誘侵權人。 大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡,因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例,等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例,進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張,沒有提出來自供應鏈的相關證據,所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國著作權局拒絕人工智慧創作品之著作權申請2022年2月14日,美國著作權局(US Copyright Office)所屬之著作權審查委員會(Copyright Review Board),做出一件人工智慧(AI)創作作品不得申請著作權登記之決定,並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。 本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記,Stephen將Creativity Machine列為作者,並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條(b)項的受雇著作原則(work for hire)取得前述作品之所有權,且得為此作品申請著作權登記。然而,Stephen提出的申請沒有成功,著作權局認為依著作權法及相關判例,非出自於人類所作之作品不應受著作權保障,而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後,著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定,除重申僅人類之作品得受著作權保障以外,更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約,故無受雇著作原則適用之可能。此外,著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權,並非作品是否得以受著作權保障之指標。 Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護,除上述著作權外,其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人,並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利,而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。