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
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
日本印章制度與電子署名法修正日本國會於2021年2月9日正式提出「數位社會形成基本法草案」（デジタル社会形成基本法案），立法目的為提升國家競爭力、國民生活便利性，以建置一個「數位社會」，基本原則為降低數位落差，而降低數位落差之重要手段即包括日本印章制度之改革。 日本政府對印章制度之改革，可分為「取消蓋章制度」及「增加電子簽章使用率」二條路線。由於新冠疫情（COVID-19）影響全球工作型態，日本政府為推動電子化服務，考慮取消印章使用，因為其徒增商業活動成本，亦可能提升染疫風險。日本行政改革大臣河野太郎在2020年11月13日內閣會議後之記者會上即表示，約1萬5000種需要使用印章的行政服務中，絕大多數將取消蓋章制度。「數位社會形成基本法草案」亦預告將修改48部要求使用印章之法律，本草案及相關修法將於2021年9月正式通過施行。 電子簽章使用方面，日本在野黨聯盟於2020年6月提出「電子署名及認證業務法一部修正草案」（電子署名及び認証業務に関する法律の一部を改正する法律案）。依照現行規定，電子簽章須本人以一定方式簽署始可推定為真正，推定真正之條件過度嚴苛，便利性未優於實體蓋章，致使電子簽章使用普及度低落。本草案則降低推定門檻，僅須以特定電子方式簽署即有推定真正效力，使電子簽章簽署人身分驗證更為容易。目前法案仍在眾議院提案階段，尚未經國會表決通過，後續發展值得關注。
歐盟支付服務指令修正案(PSD2)於2016年1月12日生效2012年歐洲議會發表的綠皮書「邁向信用卡、網路以及手機支付的整合歐洲市場(Towards an integrated European market for card, internet and mobile payments)」，並進行廣泛的公眾意見徵詢，舉辦公聽會，最後決議進行現有歐洲支付法制架構的修正。歐盟支付服務指令修正案(revised Payment Service Directives, PSD2)於2013年7月由執委會提出，2015年10月歐洲議會通過，今年1月12日生效，預期英國、保加利亞、丹麥、德國、奧地利以及法國將會率先修正原有的支付服務法制完成轉換。產業界一致對於修正案表示歡迎，因為本次修正將會大幅提升支付創新應用的發展可能，尤其是行動支付。 PSD2之重大修正包含針對支付服務的內容作出修正，新增第三方支付服務提供人(third party payment service provider，簡稱TPP)為支付服務之內容(附件一第7項)。TPP的內涵為透過對於其它支付服務提供者的支付帳戶的存取，提供包含支付發動服務(payment initiation services)以及帳戶資訊服務(account information services)。依照第58條規定，TPP服務提供者具備下列義務： 1.確保支付服務使用者的個人化安全資訊不會被其它人取得。 2.以明確的方式向帳戶之支付服務提供者認證自己的身分。 3.不儲存支付服務使用者的敏感支付資訊或個人化安全憑證。 除此之外，PSD2明確將純粹的技術服務提供者排除於支付機構之範圍，無需適用支付服務指令。 PSD2亦授權EBA發布相關規定制定技術門檻，包含強力的客戶身分認證以及通訊資訊標準。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}