美國聯邦最高法院於2017年6月13日受理Oil States Energy Servs., LLC v Greene’s Energy Group, LLC案之上訴,並將針對美國發明法的專利複審程序是否有違憲之虞的爭點進行處理。事實上,自從2016年美國聯邦最高法院的Cuozzo Speed案認定專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之專利複審程序可適用最寬廣合理解釋原則(broadest reasonable interpretation standard,BRI)後,針對美國專利法第314條規定美國專利複審程序之最終裁決結果不可上訴條款,就已經突顯出可能違憲之問題。加以來自各界的法庭之友於MCM訴惠普專利侵權案中提交意見書,以促使法院審理美國發明法的專利複審程序究竟有無違反美國憲法第3條及修正法案第7條,而有法律條文賦予行政機關司法權力是否違憲之議題,也再一次突顯專利複審程序可能存在的違憲問題。
本案件聯邦最高法院將對PTAB的權限以及專利複審程序進行重新檢視。倘若專利複審程序中PTAB最終裁決結果不可上訴條款造成違憲,可能會影響到美國專利制度之運作,不僅是正在申請或是已獲證的專利都會受到影響。而曾經被PTAB裁決無效的專利,也可能產生尋求司法救濟的可能。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲專利局於2026年4月所生效的歐洲專利局審查指南(Guidelines for Examination in the European Patent Office,下稱審查指南),此次新增General Part, 5人工智慧使用部分,說明專利提交文件若包含人工智慧所產出的部分,仍由文件提交人對其內容進行負責,明確定義人工智慧只是輔助工具。 審查指南於2024年在Part G, Chapter II, 3.3.1人工智慧與機器學習部分,增加人工智慧工具達成效果之特徵需被揭露並具可被再現性之要求,於2025年進一步明確定義人工智慧工具之使用需對於技術具有貢獻才會被視為技術特徵,2026年另於Part F, Chapter III, 3公開揭露資訊不足(Insufficient disclosure)部分,說明若與人工智慧相關之專利,所揭露之數學方法、訓練集等資訊揭露不足會無法滿足可據以實施的要求,新增如申請範圍揭露內容未能使人相信可達成技術效果為例子,此次審查指南僅是針對專利文件揭露要求的補充,並未對於使用人工智慧工具所產出的技術內容認定增加著墨,顯見就人工智慧工具產出技術的專利要件在實務認定上已可被執行,此次修改在明定自然人/申請人使用人工智慧工具對於所提交文件內容仍應負起責任。 智財法規與相關審查實務可能會因應新興技術而有變動調整,故企業在建立內部智財管理制度後,亦應檢視制度得否因應外部變化而產生新的風險並評估制度是否調整。以前述歐洲專利局近年來持續因應人工智慧議題明確審查標準為例,建議企業可因應專利審查標準對於人工智慧相關技術之說明檢視現行機制是否需要調整,例如檢視現行研發紀錄得否區隔人員與人工智慧之產出紀錄或貢獻程度、專利提案審查是否確認運用人工智慧所揭露部分是否符合可再現性、可據以實施之要求等,以有系統的持續變化調整組織內部智財管理制度。企業可參考台灣智慧財產管理規範建立管理循環,落實管理制度的定期檢視,以系統化方式因應外部環境持續優化內部智財制度。 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/)
歐盟發布「人工智慧白皮書」以因應人工智慧未來可能的機遇與挑戰人工智慧目前正快速發展,不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上,均帶來了許多改變,然而在人工智慧應用之同時,其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。 歐盟為求在全球競爭激烈的背景下,維護其於人工智慧相關領域的領先地位,並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時,亦能尊重(respecting)人民權利,乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence),將採投資及監管併用之方式,促進人工智慧應用與解決其相關風險,其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決,計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。 在建立信任生態系統中,歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力,所以就信任的建立乃至關重要,未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範),對於高風險性之人工智慧應用,其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義,歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件: 考量人工智慧應用之一般活動特徵,其預計會有重大風險的發生,例如在醫療保健、運輸、能源和可能屬於高風險的公共領域;以及 在預期用途或應用上都可能對個人(individual)或企業(company)帶來重大的風險,特別是在安全性(safety)、消費者權益(consumer rights)與基本權利(fundamental rights)上。 歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告,將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究,協助大學衍生新創日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。