無線網路溢波盜用之法律議題初探

刊登期別
2006年09月
 

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美國司法部和專利商標局發表聯合聲明呼籲法官應謹慎核發禁售令

  美國司法部和專利商標局於今年(2013)1月9日發表聯合聲明,呼籲法官應謹慎對待「標準關鍵專利」(Standard Essential Patent)產品的禁售問題。   在該項聯合聲明發表前,美國聯邦貿易委員會 (Federal Trade Commission, FTC) 亦曾主張除少數特定情況外,侵犯標準關鍵專利的產品應處以賠償金,而非核發禁售令(Sales Bans)。該項聯合聲明要點歸納如下:   1.以公眾利益為最高優先考量,謹慎核發禁售令   聲明呼籲美國國際貿易委員會(United States International Trade Commission, ITC) 決定是否禁止使用關鍵專利的產品進口時,應以公眾利益為最高優先考量,此舉將增加持有「標準關鍵專利」的公司獲得禁售令之困難度,未來擁有「標準關鍵專利」的公司僅在極少數特殊的情況下獲得禁售令。   2.未具強制拘束力   聯合聲明僅代表司法部和專利商標局相關當局對專利問題的看法,雖可能影響法官心證,但聲明不具強制拘束力。   近來,美國各地方法院與ITC皆有未准核發禁售令之實際案例。例如:去年(2012)6月美國芝加哥法官Richard Posner駁回 Google 因部分標準關鍵專利有侵權疑慮申請禁售 iPhone;ITC在Apple Inc. 與Samsung Electronics 的專利訴訟中,認定Apple Inc. 未侵犯 Samsung Electronics的標準關鍵專利,並拒絕核發禁售令。

美國專利商標局公布2019年專利適格性審查指南

  美國專利商標局在2019年1月4日公布專利適格性審查指南(2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance, 下稱新審查指南)。新審查指南對於如何使用美國最高法院Alice/Mayo測試法第一步驟(步驟2A),判斷專利請求項是否指向司法排除事項(judicial exception),做了兩個主要修改:   (1)明確屬於「抽象概念」的排除事項包括:數學概念、組織人類活動的特定方法與心智活動。新審查指南並舉例說明數學概念包括數學關係、公式或方程式;組織人類活動的方法包括基本經濟原則或實踐、商業或法律互動關係,或管理個人行為或人與人之間的關係或互動;心智活動包括人類在心中執行的思想,例如觀察、評估、判斷或意見。根據新審查指南,審查委員不再需要將專利請求項與過去的判例比較來判斷專利標的是否屬於抽象概念。   (2)將判斷請求項是否指向司法排除事項的第一步驟(步驟2A)改為兩階段測試。首先,審查委員評估請求項是否屬於司法排除事項(自然法則、自然現象、抽象概念),若是,要進一步評估請求項是否有其他要素(element)可將該司法排除事項結合到「實際應用」中。若可,則不屬於司法排除事項。若無法將其結合到「實際應用」中,才須進行Alice/Mayo測試法第二步驟(步驟2B)的審查。新審查指南也對其他要素結合司法排除事項的「實際應用」提供例示,包括:反映電腦功能或其他技術的改進、應用該司法排除事項使特定疾病或醫療狀況的治療或預防產生效果、將該司法排除事項用在特定機器或製品中且在請求項中限定使用的機器或製品、使特定物品轉換到另一種狀態或成為另一種物品。   此修改將增加審查委員以抽象概念核駁專利請求項的舉證負擔,審查委員必須闡明為何發明不構成步驟2A中的「實際應用」,還要在步驟2B證明為何該元素屬於已熟知、常規或習知的行為。因此,新審查指南將使審查委員要以抽象概念核駁發明,特別是軟體相關發明的難度變高。   新審查指南已於2019年1月7日生效並徵求公眾意見,後續還可能會發生變化。此外,由於該指南不具有法律約束力,因此法院將如何根據新審查指南評估核准專利之有效性仍有待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

調和國際標準!美國食藥署提出醫療器材品質系統規則修正草案

  美國食藥署(US Food and Drug Administration, FDA)於2022年2月23日提出「醫療器材品質系統規則修正草案(Medical Devices; Quality System Regulation Amendments proposed rule)」。本次修正旨在釐清現行條文與國際標準ISO13485醫療器材品質管理系統之異同,並進行適度調和。   根據修正說明,草案就現行條文與ISO13485一致之處將予保留,不一致者若屬落實授權母法「美國聯邦食品藥粧法(US Federal Food, Drug and Cosmetics Act, FD&C Act)」之必要內容,將斟酌條文用詞明確性調整後予以保留,其餘將予刪除。此外,草案也透過名詞解釋界定不同用語之定義範疇,嫁接現行條文與ISO13485落差處。對於現行條文中,與ISO13485性質相同但內容產生衝突之條文,基於依授權母法意旨,以現行條文為準。   FDA注意到,部分FD&C Act所重視的品質管理系統要求,在ISO13485中並未被重點凸顯,如記錄控管(control of records)、醫材標示(device labeling)及包裝控管(packaging controls)。本次修正特別針對此三部分保留並增補較ISO13485要求更為詳細的規範內容。在記錄控管部分,除依照ISO13485要求,記錄標的應為日期及簽署確認外,進一步依據FD&C Act規定,要求特定的服務及執行紀錄應予以紀錄,以作為醫材報告之內容。此外,也規定應詳實記錄醫療器材單一識別碼(Unique Device Identification, UDI)。在醫材標示及包裝控管部分,由於ISO13485僅指出產品應標示及包裝,但未詳述細節要求。因此,本次修正保留現行條文對於標示及包裝的細節性規定,以確保產品安全性及有效性。   本草案目前進入意見徵集期間,時間自2022年3月25日起至2022年5月24日止。後續FDA將視所徵集之意見,決定是否調整草案內容或公告施行。本次修定將使醫療器材品質系統規則與ISO13485趨於一致,預計可減輕廠商行政作業及支出負擔。

日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架

2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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