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」
美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日,對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等,宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器,嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向,與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司,翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理,能製造更小且性能更高的感測器,並取得多項專利。 在2017年,原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由,提起告訴。經過兩次搜查,檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據,故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序,同樣適用民事上營業秘密法定構成要件,然而本案涉及的技術資訊,屬於工程上一般性、抽象性資訊,不符合秘密性要件。此外,法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級,在書面資料上標示「機密」外;且在保密期限屆滿後,亦未與生產商再簽署保密契約,難認為已採取合理保密措施,故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為,且法院對於刑事訴訟的舉證程度,要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷,避免因不當提起訴訟,造成科學技術發展的負面影響。但在本案中,法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高,為避免因營業秘密侵害行為,致損害企業競爭力,故採取刑事保護的必要性,越發提高。綜上所述,若企業欲透過刑事罰,保護營業秘密,須採取更嚴謹的管理措施,始能確保藉由刑事訴訟程序,主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟網路接取與互連之規範現況與發展 日本內閣通過AI研發及活用推進法草案日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案,以下簡稱日本AI法),旨在兼顧促進創新及風險管理,打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下: 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務:為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則,同法第4至第9條規定,中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策,研發法人或其他進行AI相關研發之機構(以下簡稱研究機構)、提供AI產品或服務之業者(以下簡稱AI業者)及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能:依據日本AI法第15條及第17至第28條規定,日本內閣下應設置「AI戰略本部」,由首相擔任本部長,負責制定及推動AI基本計畫,統籌推動AI技術開發與應用相關政策,並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制:為有效掌握AI開發、提供及應用狀況,防止AI應用侵害民眾權益,日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢,並得基於上述結果,對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。