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)
根據迦納民航管理局（The Ghana Civil Aviation Authority, 以下簡稱GCAA）數據統計，使用無人機為商業或私人目的明顯增加，對迦納境內飛機之飛航安全構成威脅，為避免事故發生及確保飛航安全，GCAA針對遙控飛行器系統（remotely piloted aircraft systems, RPAS）即俗稱無人機，訂立新指令，以加強補充迦納民航安全條例（Ghana Civil Aviation Safety Regulations）相關規範，該指令預計於 2016年9月正式生效。 然而，依照新指令規定，不論個人或商業機構之無人機操作者，皆須向政府進行登記。任何人未經許可，不得於迦納境內操作或進口無人機，即使購買無人機作自用，亦須先獲得政府許可，以及依照規定進行登記，並取得飛行證明，以利GCAA有效控管國內無人機。除此之外，若要擔任遙控飛行器（remotely piloted aircraft, RPA）之觀察員，亦須取得主管機關認可之培訓機構所發放之認證。 GCAA局長Simon Allotey表示，該指令目的為確保無人機操作安全性，防止空域事故發生，違規使用無人機者，將視嚴重程度，可能處以罰款、吊銷無人機飛行證明或處5至30 年刑期，並強調當局將會確切執法，以達阻嚇作用。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
馬里蘭州去氧核醣核酸採集法（DNA Collection Act）引發隱私爭議2009年，馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸（下稱DNA）採集法（DNA Collection Act），允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本，其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題，美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案，例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而，該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。 此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案，案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊，且因此被警方採集DNA，而後又在經過DNA比對之後，發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合，並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後，高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對，已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待，屬於不合法的搜索，並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中，而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令，阻止了高等法院判決的生效，並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA；全案預計將在10月進行聽證，未來，最高法院將如何判決，值得吾人注意。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。