美國最高法院明確放寬專利權耗盡原則之適用範圍
美國最高法院於2017年5月30日針對Impression Products v. Lexmark International作出最終裁決，說明當專利權人銷售專利產品時，無論在美國境內或境外，專利權人不能再以美國專利法來限制該專利產品，一經銷售後該產品專利權已經耗盡。
本案起因為美國印表機研發製造大廠Lexmark推出兩項碳粉匣方案：原價碳粉匣，無任何轉售限制；以及優惠碳粉匣，並附帶「一次性使用」（single use）及「不得轉售」（no resale）限制條款，消費者不得自行填充再利用、再轉售或轉讓給原廠以外的第三方。本案專利權人Lexmark控告同業Impression侵害其權利（違反一次性使用及不得轉售），被告Impression則主張兩項碳粉匣產品的專利權在美國境內的首次銷售後就已耗盡了。該案爭點包含：（一）專利產品在境外首次授權或銷售，是否導致專利權耗盡；（二）專利權人訂立售後限制條款，可否用以追究當事人違反限制條款責任？
地院引述最高法院過去兩個判例（Quanta案及Kirtsaeng案），裁定Lexmark專利產品因首次授權銷售情形而權利耗盡。原告Lexmark提出上訴，CAFC則認為專利產品在境外銷售情形，不會導致專利權人在境內專利權耗盡，且在首次銷售時給的授權，已經合法限制再銷售或再使用，故Impression仍構成專利侵權。
最終，最高法院推翻CAFC見解，認為無論是專利權人直接銷售，或是對專利產品加諸任何限制，專利權人決定銷售產品時，該產品相關的專利權就會耗盡。另外最高法院亦指出，當專利權人透過契約與購買者約定，限制其使用或轉售的權利，其在契約法上或許有效，但在專利侵權訴訟中則沒有用。本案後，最高法院確立採國際耗盡原則，說明專利權人在全球任何地方，產品經銷售後即權利耗盡，無論專利權人是否有任何售後限制。
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黃思穎
專案經理 編譯整理
Impression Products, Inc. v. Lexmark International, Inc., Jun. 01, 2017 https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=02c59eef-acb9-4235-a9d1-eae3c26b2d5c (Last visited Dec. 04, 2017)
Impression Products, Inc. v. Lexmark International, Inc.: Doctrine of Patent Exhaustion Limits Restraints on Alienation of Goods, Aug. 04, 2017 https://www.morganlewis.com/blogs/sourcingatmorganlewis/2017/08/doctrine-of-patent-exhaustion-limits-restraints-on-alienation-of-goods (Last visited Dec. 04, 2017)
Impression Products, Inc. v. Lexmark International, Inc., May. 30, 2017 http://caselaw.findlaw.com/us-supreme-court/15-1189.html (Last visited Dec. 04, 2017)
在電腦與網際網路普及與便利的今日，只要上網搜尋一些特定軟體，非常容易就能下載侵害智慧財產權的音樂或是影片，這樣的行為當然是非法的，但在美國出現爭議，若未成年人利用電腦非法下載，可否用「不知道這是犯罪行為」來抗辯侵權呢？ 美國就發生了這樣的案例，現年22歲Whitney Harper，於2004年被美國唱片業協會（The Recording Industry Association of America，RIAA）控告其使用Kazaa分享軟體，下載阿姆（Eminem）、瑪麗亞凱莉（Mariah Carey）等37首歌曲，並將該37首歌曲透過線上分享軟體讓其他使用者亦得下載，RIAA認為此行為侵害了這些歌曲的智慧財產權，要求Whitney Harper每首歌曲需付750美元懲罰性賠償。 在訴訟中，唱片公司主張，其已於每張CD上貼上警示標籤；而Whitney Harper則抗辯自己不應該負擔如此高的罰款，係因當時她只有16歲，沒有意識到未經授權下載歌曲是違法行為，且認為下載就像利用網路聽收音機節目一樣，應該是免費的，認為自己無罪。 雖然有一些法官支持Whitney Harper的爭辯，不過第五巡迴上訴法院認為，無論Whitney Harper是否知悉其下載音樂之行為係屬違法，只要唱片公司有公告未經授權之重製行為即侵害著作權，與被告Whitney Harper之主觀意識無關。最後第五巡迴上訴法院確認Whitney Harper有罪，並判定 Whitney Harper共需賠償27,750美元。 Whitney Harper不滿其判決結果，向美國最高法院提起上訴，但法院拒絕其上訴。
新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
社群網站平台的商標爭議-Twitter v. TwitpicTwitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司，於2008年成立，2009年起，提供Twitter(微博)社群網站平台使用者，透過運用Twitpic的即時圖像分享功能，將照片及影像同時上傳至微博的服務；截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日，以公司名稱「TWITPIC」為名稱，向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案，並於2014年6月24日核准公告。 微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後，除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外，並威脅Twitpic公司放棄商標申請，否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。 同時，微博公司發言人表示，為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化，故除了對於Twitpic公司提出商標異議外，並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務，將由微博平台自行提供相關功能，以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。 因此，Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布，在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下，被迫於9月底關閉Twitpic服務。 依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示，Twitpic已被其他買家收購，將持續經營，但有關商標爭議案之後續發展，將持續觀察。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件，提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」（AI戦略会議），並公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理）。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益，考量生成式AI甫問世，社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮，內閣府遂以生成式AI為核心，延續先前已公布之「AI戰略2022」（AI 戦略 2022）、「以人為中心的AI社會原則」（人間中心の AI 社会原則），以「G7廣島峰會」（G7広島サミット）所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標，提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點，供政府有關部門參考之同時，並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論： 一、風險因應：AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引；政府則應針對風險應對框架進行檢討，對於已知的風險，應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理，假如現有法制等無法完全因應這些風險，則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等，就能針對使用目的選擇適合的AI，也較易因應發生之問題，並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此，本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊，政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討，並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發：本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上，找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法，並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式，以培養民眾AI相關技能與素養，藉以更進一步建構AI應用與開發之框架，如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。