美國專利多方複審程序與領證後複審程序之概述
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
.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} 美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於2025年1月2日發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈（Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Unmanned Aircraft Systems）之法規制定預告（advance notice of proposed rulemaking, ANPRM），其目的在於透過維護供應鏈安全，避免中俄等外國敵對勢力，藉由參與無人機系統（Unmanned Aircraft Systems, UAS）資通訊技術與服務（Information and Communications Technology and Services, ICTS）遠端存取和操縱UAS，提高美國敏感資訊暴露風險。本次ANPRM是BIS依據2019年5月15日川普總統簽署之確保ICTS供應鏈安全的第13873號行政命令所發布。 為確保UAS安全，BIS針對下列事項尋求公眾意見，包括但不限於： 1. 無人機系統及其零組件的定義： 針對BIS初步認定之下列UAS平台必要組成部分，評估其定義和標準功能：（1）機載電腦；（2）通訊系統；（3）飛行控制系統；（4）地面控制站或系統；（5）運作軟體；（6）任務規劃軟體；（7）智慧型電池電源系統；（8）本地和外部資料儲存設備和服務；及（9）人工智慧軟體或應用程式； 2. 評估是否有資料外洩和遠端存取控制以外的其他風險； 3. 評估不同外國敵對勢力帶來的風險，例如：是否應考慮與外國敵對勢力有關聯的特定個人或實體等； 4. 評估例外可允許交易的情形；及 5. 評估相關經濟性影響，例如：對美國企業或公眾資料隱私和保護、反競爭效應（Anticompetitive Effects）等，及其應有的相應措施。 BIS開放公眾得針對該ANPRM於2025年3月4日前提出意見，俾利後續發布法規。
美國眾議院法制委員會全體一致通過專利法2007年改革法案美國眾議院法制委員會於七月十八日全體一致通過「專利法2007年改革法案」( Patent Reform Act of 2007)，根據美國軟體與資訊工業協會( Software & Information Industry Association，簡稱SIIA)的總裁Ken Wasch表示，該修正案的通過是美國專利制度現代化的重要指標，而一個有效率且公正的專利制度對於繼續美國國內經濟發展並領導全世界經濟時具有舉足輕重的地位。眾議院的議員Howard Berman表示，對於美國專利核發品質低落、花費高昂及時間冗長的訴訟程序已經嚴重地阻礙到創新力與創造力。這次修法的目的在於改善專利的品質、嚇阻專利所有人權利的濫用、以異議專利的有效性的方式以提供更有意義且低花費的替代式專利訴訟、並讓美國專利法能與其他國家的專利法調合。 該法案除了通過的部分包括「不正當行為」(Inequitable Conduct )、「犯罪地的限制」(Restrictions on Venue)、「損害賠償的取得」(Awards of Damage)修正。最令人注意的是，刪除了最具爭議的「專利權核准後審查程序」( Posted- granted Review)，該程序並無時間的限制，而始得專利侵權訴訟中之被告能夠對專利之有效性向美國專利商標局提出再審的請求。法制委員會對此程序舉行多次公聽會，但修正案仍以增加現有「專利再審制度」( Reexamination)的方式取代之。 實務界認為，本修正案會使得專利的價值降低，而使得一些非以製造產品為公司營運目的，但專事經營擁有並實施專利權為主要歲收來源的「專利巨人」(Patent Tolls)公司生存困難。
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示，美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量，以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加，無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜，且2009年6月全美廣電數位化後(DSO)，一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space)，但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此，FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差，並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技，以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時，須設想頻譜供給不足，研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間，必須相互配合與協調（尤其是業者間的「不歧視原則」），方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」