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」
美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」(Helping Angels Lead Our Startups Act,以下簡稱HALOS Act)。HALOS法案在上個會期胎死腹中,此次重新提出,旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性,Murphy表示:「我們應該尋求更便利的管道,讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人(knowledgeable investors of any financial status)都能投資新創公司,利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」,是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人(Angel Investors)連結的方式。在「Demo Days」此種場合,創業家通常僅向與會者展示其產品或服務,而不主動進行籌資,避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合,其主要目的則為發掘潛在投資人,進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」(Jumpstart Our Business Startups Act,以下簡稱JOBS法)的規範,也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」(general solicitation)、參與者是否為「合格投資人」(accredited investor)等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力,JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金,也因此無法創造更多就業機會,因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司,甚至是活動策展人,往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯,嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人,特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議,主張法規對於這些天使投資人團體(Angel Investor Group)應該有不一樣的規範方式,因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。
美國廢止FCC對ISP之隱私權規則2016年10月27日,FCC依據傳播法案(Communication Act)第222條通過《寬頻用戶隱私保護規則》(Rules to Protect Broadband Consumer Privacy, 下稱2016 Privacy Order)。2016 Privacy Order主要包含以下三點: 選擇加入(Opt-in):當使用或分享消費者之「敏感資訊」,須事先取得消費者明確之同意。「敏感資訊」包括精確的地理定位資訊、財務資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全號碼(Social Security Number, SSN)、網站瀏覽與應用程式使用紀錄,以及通訊內容。 選擇退出(Opt-out):對於符合消費者期待的「非敏感資訊」,除非客戶Opt-out,ISP業者皆能在未取得消費者事先同意之情況下自由使用與分享。例如電子郵件位址與服務介面資訊(service tier information)。 例外:推定客戶會同意之資訊,例如在客戶與ISP業者建立關係後,不須額外取得寬頻服務或計費之同意。 2016 Privacy Order通過後受到ISP業者大力抨擊,尤其是網站瀏覽與應用程式使用紀錄亦須取得消費者事先同意之部分,其認為如此可能扼殺電子商務發展,消費者亦可能被不必要的警示轟炸。由於2016 Privacy Order引起諸多不平,因此通過後半年,美國參議院與眾議院分別於2017年3月投票廢止,總統並於4月3日正式簽署此份國會審查法案(Congressional Review Act)。 廢止《寬頻用戶隱私保護規則》之原因為,消費者之個人資料雖可受到保護,但該規則僅適用於寬頻服務提供者與其他電信供應商,並不包含網站與前端服務(edge services)。是以僅ISP業者受到較嚴厲之管制,其餘網路服務則由FTC管轄,而FTC對隱私權之規範較為寬鬆,因此可能發生提供不同服務的兩家業者使用同一份客戶資料,受到的管制程度卻不同之情形。 贊成2016 Privacy Order之議員與消費者自助組織(consumer-advocacy groups)表示ISP業者應受到較嚴厲之規範,因消費者能輕易在網站間轉換,卻不能輕易更換ISP,且ISP得以取得消費者在所有網站上之瀏覽資料,但如Google與Facebook等大廠雖非ISP業者,卻亦能取得不限於自身網站的客戶瀏覽資料。 由於《寬頻用戶隱私保護規則》已正式廢止,FCC將不得再通過其他相同或實質上相同之規範,對ISP業者之管制回歸《傳播法案》第222條,亦即,對於網站瀏覽與應用程式使用紀錄之使用或分享,不須取得客戶之事先同意。
OECD啟動全球首創的《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。