何謂美國專利審查之「Track One程序」？
美國專利審查中之所謂「Track One程序」，是指美國在2011年所通過的〈美國發明法〉( Leahy-Smith American Invention Act, AIA)中建立的一套快速審查專利的審查程序。
〈美國發明法〉第11條(h)項中要求，申請人繳交優先審查費用(Prioritized Examination Fee)後，美國專利審查主管機關，美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)應提供優先審查服務。因此在Track One程序中，專利申請人僅需要付出4800美元的優先審查費，就可以獲得美國專利商標局的優先審查服務。
在此之前，美國專利商標局也曾經推出過類似的快速審查程序，亦即「加速審查」(Accelerated Examination, AE)程序，但在該加速審查程序中，申請人必須要自行執行對既有技術的檢索，並且提供輔助文件來解釋其請求項在既有技術下之可專利性。而相比之下，申請人在Track One程序中，僅需要負擔4800美金就可以與加速審查程序中相同，在12月內完成審查，且不需要負擔自行檢索技術的義務。也因此在Track One程序推出之後，加速審查程序的申請案件數量也受到影響，日前美國專利商標局即曾經徵詢公眾意見，評估是否仍需保留加速審查之程序。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
美國國家創新與創業諮詢委員會（National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship, NACIE）於2024年2月8日發布「透過創業提高競爭力：美國創新策略」（Competitiveness Through Entrepreneurship: A Strategy For U.S. Innovation）報告，其確定改善與協助美國創業精神之三大關鍵領域，並提出十項建議，敦促政府消除創業活動障礙，增加新創公司獲得人才、資金之機會。 NACIE由企業家、創新者、投資人、學者與經濟發展領導者組成。由商務部長責成其確定如何使美國繼續成為改變典範之創新來源、以及將創新推向市場之泉源。NACIE於此報告中所確認之三大關鍵領域與十項建議之內涵簡述如下： （1）關鍵領域1：發展未來產業（Growing the Industries of the Future） 美國雖於能源、自動化、人工智慧、量子科學與生物科技等創新領域取得商業上之成功，但對於產業創新仍存有四大威脅，包括國家機關間之協調、研發投資之持續減少、大學研發產品商業化受阻與境外製造之風險。 建議1： 成立國家創新委員會（National Innovation Council），由科學技術政策辦公室主任（Director of the Office of Science & Technology Policy）擔任主席，成員包括相關內閣秘書、國家科學基金會（NSF）主任、美國專利商標局（USPTO）局長與美國首席技術長（Chief Technology Officer, CTO），倡導全國創新與創業並協調相關聯邦政府活動。 建議2： 恢復與擴大國家投資，使創新登月計畫成為可能—大幅增加聯邦對關鍵技術之研發投資，使美國在未來成長產業中發揮領導作用。 建議3： 啟動國家創新加速器網路（National Innovation Accelerator Network, NIAN）—一個由加速器、輔導、投資計畫與創業支持組織組成之虛擬“網路中之網路”（“network of networks”），旨在大規模增強社會各方面之包容性創業能力。 建議4： 為聯邦資助之研究與開發提供智慧財產權激勵措施；制定政策與激勵措施，促進聯邦政府資助之創新廣泛傳播與商業化；並促進將聯邦資助創新進行國內製造。 建議5： 積極與創新者、企業家與資助者合作，確保其擁有足夠之智慧財產權與網路安全教育與資源來保護其之想法與業務，並接受培訓以能夠識別與防止外國公司或國家潛在之智慧財產權盜竊。 （2）關鍵領域2：獲取資本（Accessing Capital） 美國前七大上市公司全部皆由創投所支持，於1990至2020年間，相較於私部門之雇用率上升40%，同一時期由創投支持之公司雇用率成長達960%；美國創投規模亦居於全球之冠，甚至某些城市之創投規模已超過其他國家，如2021年紐約之創投規模即相當於印度全國之規模。惟美國創投之問題在於投資機會未能平等，如女性、有色人種、非都會區較難獲得創投投資。 建議6： 透過制定新聯邦計畫，擴大企業家之成長資金管道，以支持各地更多企業家，特別是通常未受足夠服務之企業家。 建議7： 透過擴大直接資助與基於激勵（incentive-based）之聯邦計畫，增加資金並為新興基金經理提供機會，以便於全國更多處皆能有更多具有各種人口背景與專業之投資人。 建議8： 向投資於研發、種子輪或A 輪融資新創公司、女性與少數族群擁有之新創公司、以及保護與授權智慧財產權之公司與個人提供年度稅收抵免與激勵措施。 （3）關鍵領域3：培養創業人才（Developing Entrepreneurial Talent） 人才對於創業生態系之完整建構至為重要，美國一半以上之10億美元公司由移民創辦，三分之二之獨角獸公司由移民創辦或共同創辦，這些公司之創辦人中有25%是國際學生。 建議9： 透過提供導師、支持服務資金以及幫助吸引與培養關鍵人才，全面支持新高潛力企業家，旨在增加美國新創公司之數量與影響力。 建議10： 有系統地提供支持創業之工具與資源，打破任何人、任何地方之障礙，為新創業企業做出貢獻，以便美國未來能更快地創新。
歐盟啟用半導體供應鏈示警系統，監測各成員國半導體供應鏈狀況歐盟執委會（European Commission, EC）於2023年5月10日宣布啟用《歐盟晶片法案》（EU Chips Act）三支柱之一的半導體供應鏈示警系統（Semiconductor Alert System），其目的在於監測半導體供應鏈短缺之問題。 根據《歐盟晶片法案》，歐盟各成員國的半導體供應鏈主管機關須定期執行半導體供應鏈的觀測任務，以隨時確認半導體供應鏈之狀況。然而，由於歐盟係由眾多不同的國家所組成，各成員國間訊息的流通相比於其他單一國家可能較為緩慢，故EC決定創建半導體供應鏈示警系統，交換半導體供應鏈資訊以解決上述問題。在此系統中，私人企業得單獨對所處產業中的早期半導體短缺進行回報，惟個別產業常常單獨誇大或高估危機的發生可能性，對此，EC成立了歐盟半導體專家小組（European Semiconductor Expert Group, ESEG），協助收集各半導體產業與成員國所回報之訊息，除將其用於建立風險評估外，亦彙整並分析成有價值的資訊後再分享給各成員國。 若資訊收集完成後，ESEG或EC察覺歐盟確實有發生半導體供應鏈崩潰的危險，EC將召開特別委員會會議（extraordinary board meeting），共同尋求解決方案，包含聯合政府採購（joint procurement），或與第三國進行合作，以合力解決半導體供應鏈之危機。
食品標示 美國新制上路隨著食物過敏與過胖等健康問題愈來愈受重視，美國FDA（Food and Drug Administration， 食品暨藥物管理局）規定從2006年1月1日起，食品製造商必須在食品標示上揭示產品中八種主要過敏原與反式脂肪（trans fat）含量，並且必須加強揭示卡路里含量、說明整個包裝所含的養分。 依據此項新規定，廠商必須在食品標籤上以簡易的文字，標示八種容易造成過敏的過敏原，包括核果（杏仁、胡桃、大胡桃）、牛奶、蛋類、魚類、甲殼綱蝦蟹、花生、大豆與小麥。至於反式脂肪，又稱為轉化脂肪或反脂肪，是不飽和脂肪酸的一種，它會刺激人體內低密度脂蛋白（LDL）的增加，進而使低密度蛋白膽固醇（LDL-C）的量增加。LDL-C又被稱為『壞膽固醇』或『不好的膽固醇』，它會間接刺激膽固醇升高，增加罹患心臟血管疾病的風險。過去一直沒有決定每人每天攝取量標準，因此在商品包裝上的營養成分表（Nutrition Facts Table）一直都沒有列出反式脂肪含量，但是新制上路後，在包裝標籤上面也必須列出反式脂肪含量。 在消費者越來越重視健康問題之趨勢下，未來如何製造反型脂肪低或零含量的食用加工油脂產品，相信會是相關業者所面臨的新挑戰。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。