何謂「專利審查高速公路」?
「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署，當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後，申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間，參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料，降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。
台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫，日後專利申請人得利用此機制，縮短取得專利之時程，專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計，至2016年6月底，平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天，平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
美國為鼓勵與促進企業進行再生能源之研發，能源部(Department of Energy，DOE)規劃協助企業投入再生能源研發，並期加速商業化應用。為此，能源部將推出協助措施及推動計畫，其計畫經費一部分由美國復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)出資，另一部分來自於今年度的預算撥款。其中，三十億美元資金協助計畫將建置將近五千項涵蓋生質能、太陽能、風力發電以及其他再生能源之生產設備，另一項七億五千萬美元資金協助將改善電力傳輸系統。能源部期盼這兩項資金協助計畫，將帶動再生能源之研發，並促進新興能源科技的商業化應用。 有關美國協助民間發展再生能源計畫，今(2009)年七月底，美國能源部已公佈相關資金協助申請作業程序，預計每項提出申請計畫平均約可獲得六十萬美元額度，目前尚未對一家公司的申請額度設有上限，也並未對其可動用之資金額度設有總額限制，預計這些計畫將鼓勵私人投資再生能源，創造未來就業機會，協助帶動美國經濟。 能源部部長Steven Chu表示，這些協助計畫將激發綠色能源科技的創新，確保未來再生能源的輸送更為安全有效率，並將帶來相關就業機會。政府方面已設定目標，預計未來三年內將增加再生能源生產至目前的雙倍。為達成此一目標，必須確保有效地資金挹注才能加速再生能源的發展，同時設置完備的電力傳輸系統，整合各類型的再生能源，如太陽能與風力發電，便於日後將所生產的能源傳送至各地。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
歐盟如何打擊「非現金支付」詐欺？有鑑於「非現金支付」（non-cash payment）──包含信用卡、電子錢包、行動支付和虛擬貨幣──之詐欺犯罪率有增加之趨勢，歐洲議會公民、司法與內政委員會 （Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs）於2018年9月3日批准一修正草案，更新2001年通過之理事會框架決定（Council Framework Decision）2001/413/JHA，提高非現金支付詐欺之刑責，同時強化被害人保護。此一修正草案旨在消弭歐盟成員國間之法律落差，以強化對非現金支付詐欺之預防、偵查及懲罰。 此一草案最重要者為將虛擬貨幣交易納入犯罪之構成要件，並提高刑責。如法官認定犯罪情節該當國內非現金支付詐欺最重之罪，則最低應處以三至五年之有期徒刑。而其他新增及修正之內容包含： 改善歐盟區域內之合作，以利跨境詐欺之訴追。 強化對犯罪被害人之援助，如心理支持、財務及法律問題之諮詢，並對缺乏足夠資源者提供免費法律扶助。 透過宣導、教育與網路資源（如詐欺之實際案例）提供，提升民眾認知及預防之意識。 於委員會投票批准修正草案後，其後將待歐洲議會通過，並與歐盟理事會開啟非正式對談。
美國商務部產業安全局對半導體成熟節點晶片的使用進行評估調查美國產業安全局（Bureau of Industry and Security，下稱BIS）於2024年1月18日，針對直接或間接支持美國國家安全和關鍵基礎設施，全面評估供應鏈中成熟節點半導體設備的使用情況。本次調查將根據《1950年國防生產法》（Defense Production Act of 1950）第705條進行，以評估在美國關鍵產業（如電信、汽車、醫療設備和國防工業基地）的供應鏈中使用由中國公司生產的成熟節點晶片的程度和影響力。 BIS同時提供常見問答予各界參考，主要包括如下內容： （1）本次評估調查為一次性的資訊蒐集；不排除未來也可能依指示再次進行類似的評估。 （2）本次評估將提供後續政策制定的參考，以加強半導體供應鏈，促進傳統晶片生產的公平競爭，並降低中國對美國帶來的國家安全風險。 （3）自1986年以來，BIS已就造船、戰略性材料、太空和航空、火箭推進、彈藥和半導體等廣泛項目進行過約60多項評估以及150多項調查。 （4）商務部可能會公開一份主要調查結果的摘要說明。 （5）本次評估並非根據《2021年國防授權法案》（National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2021，即俗稱之《晶片法》）第9902節規定進行。個別對調查的答覆不會影響申請《晶片法》或其他政府資助的資格或考量。 （6）本次評估並非BIS對於高階運算晶片規範的一部分，而是著重成熟節點或傳統晶片的舊技術。