美國最高法院判決：向境外供應侵權產品若為單一元件不構成侵權行為
美國最高法院於2月22日針對Life Technologies Corp. v. Promega Corp.一案作出判決，對於向美國境外供應多元件侵權產品的其中單一元件，並不構成35 U.S.C. 271(f)（以下稱271(f)）的侵權責任。
美國醫療生技公司Promega控告同業LifeTech侵害其專利，指稱LifeTech所製造的基因檢測套件中之組裝元件中之DNA聚合酶元件（Taq polymerase）是由美國製造，運送到英國組裝後，再販售至世界各地。Promega認為LifeTech將單一元件輸出至英國組裝的行為，已違反271(f)(1)中的「境外組裝」規定。
該案爭點之一在271(f)(1)之詮釋及適用爭議：「一當事人未經授權自美國向境外供應專利中全部或相當部份（"all or a substantial portion"）之元件，若元件尚未組合，而在美國境外將主要部分加以組合，如同其在美國境內將該元件組合，應視為侵權者而負其責任。」
地院認為271(f)(1)中的"all or a substantial portion"不符合本案只提供單一元件之情形，判定侵權不成立。不過CAFC認為地院有不當解釋271(f)(1)，故認定LifeTech所販售的聚合酶元件符合271(f)(1)規定的"substantial portion"應解釋為"重要的部分"，故推翻一審判決，判定侵權成立。
最高法院解讀271(f)(1)時，將其中的"substantial portion"解釋為"大量"或"多的"，因此認定所述"單一元件"並不構成271(f)(1)中的"substantial portion"，原因為單一元件並非法條所指的"多量"。
最終，最高法院認為，本案被告僅供應"單一元件"在境外組合，因此並不構成35U.S.C.271(f)(1)法條所定義之侵權行為。
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- Supreme Court: supply of single component for manufacture abroad does not constitute patent infringement, Feb. 22, 2017
- Supreme Court: Supplying a Single Component of a Patented Invention from the U.S. Is Not Infringement Under Section 271(f)(1), Feb. 23, 2017
- "US Supreme Court Holds That Exporting One Component of Invention Abroad Does Not Suffice for Patent Infringement", Feb. 26, 2017
- Life Tech v. Promega: Supreme Court Limits Contributory Liability for Exports, Feb. 22, 2017
- Supreme Court Reigns in International Supplier Liability under U.S. Patent Law, Feb. 23, 2017
黃思穎
專案經理 編譯整理
Supreme Court: supply of single component for manufacture abroad does not constitute patent infringement, Feb. 22, 2017 http://www.jurist.org/paperchase/2017/02/supreme-court-supply-of-single-compenent-for-manufacture-abroad-does-not-constitute-patent-infringement.php (Last visited Mar. 01, 2017)
Supreme Court: Supplying a Single Component of a Patented Invention from the U.S. Is Not Infringement Under Section 271(f)(1), Feb. 23, 2017 http://www.jdsupra.com/legalnews/supreme-court-supplying-a-single-12467/ (Last visited Mar. 02, 2017)
"US Supreme Court Holds That Exporting One Component of Invention Abroad Does Not Suffice for Patent Infringement", Feb. 26, 2017 http://www.jdsupra.com/legalnews/us-supreme-court-holds-that-exporting-47090/ (Last visited Mar. 02, 2017)
Life Tech v. Promega: Supreme Court Limits Contributory Liability for Exports, Feb. 22, 2017 https://patentlyo.com/patent/2017/02/contributory-liability-exports.html (Last visited Mar. 03, 2017)
Supreme Court Reigns in International Supplier Liability under U.S. Patent Law, Feb. 23, 2017 http://www.natlawreview.com/article/supreme-court-reigns-international-supplier-liability-under-us-patent-law (Last visited Mar. 03, 2017)
於2017年11月17日，瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係，共同致力於創新與數位化轉型，尋求綠色解決方案，由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與，此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新，工作細項側重四大領域： (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案：以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標，瑞典希望相較於2010年，至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空)，法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車，兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟：朝向低(零)碳排放量的社會前進，並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司：兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流，致力於支持中小企業數位化轉型進程；除此之外，為了實現長期的共同利益，善用彼此的相關研究，研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作，包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新：確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的，兩國重視當前高齡化的社會照護，通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標，藉由以病人為中心的醫療體系，更新社會醫療保健模式。
半導體面板設備 進口將免關稅工業局預計明年和財政部研商修改海關進口稅則，給予廠商進口國內無產製的半導體、面板設備的關鍵零組件時，免課關稅的優惠，以提升國內兩兆產業自給率，在2008年分別提升至25%和50%的水準。包括奇美、彩晶、華映等面板廠都對提高設備自給率很有興趣。工業局指出，全球面板業市場，已成為我國和韓國互相較勁的局面，韓國目前設備自給率已達40%，並計畫在2008年達到80%水準，但我國面板設備自給率目前只有12%，不但主控權掌握在外國設備廠手裡，利潤也被賺走。如果國內面板廠可以提高設備自給率，可以節省成本30%至50%，獲利將可以大幅提高。 工業局表示，由於我國半導體與平面顯示器兩兆產業在晶圓代工帶動下及筆記型電腦與LCD顯示器的大量需求下持續成長，除產值大幅成長外，在設備需求上，台灣將分別占有15%及40%以上的全球市場，國內每年設備投資總額也將高達2,000億元以上，但是卻有九成以上仰賴進口。除了以租稅減免，提高國內面板及設備業者投入設備研發、生產的誘因外，工業局明年起每年也將投入近億元的經費，以科專計畫、主導性新產品研發補助等，協助國內設備業者提升研發及生產能力。 由於我國已成為全球半導體及面板的重要生產廠商，每年進口設備金額十分龐大，工業局也將運用此優勢，吸引國外大廠來台設立研發中心或與國內設備業者合作，投資生產製程設備。為鼓勵兩兆產業中心廠使用國產設備，對使用國產設備達一定比例之廠商，工業局也將研議相關的獎勵措施。
澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用2020年4月20日澳洲政府要求澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)草擬強制性行為準則，以解決澳洲新聞媒體業者與數位平台(特別是Google及Facebook)間不對等的議價地位問題，由於2019年ACCC曾嘗試讓Google、Facebook自願與業者議價，並訂定相關程序準則，但事後成效不彰。為因應政府要求，ACCC於同年7月31日公布一份行為準則草案，「2020年修正草案—新聞媒體與數位平台強制性議價守則」(TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020)。 此行為準則允許新聞媒體業者各自或集體向數位平台協議使用新聞內容的合理費用，請求費用的媒體公司至少須符合最低的編輯專業標準，並保持編輯獨立性，且每年營收須超過15萬澳元。雖然目前草案只適用於Google及Facebook，但未來也可能有其他數位平台列入適用範圍。 澳洲財政部長Josh Frydenberg表示，此準則設立的目的，是為了保護媒體公司著作內容的原創性，並確保業者能獲得合理的報酬，若Google及Facebook三個月內，無法與媒體公司達成報酬協議，將命仲裁員做出具有約束力的決定，違反規定者將會被裁處1000萬澳元的罰款。 此草案公布後，預計於8月28日完成磋商審議程序，並向議會提出最終草案版本，經議會通過後正式生效。由ACCC負責執行並管理該準則，而新聞媒體業者的資格則由澳洲通信媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。