美國聯邦第三巡迴上訴法院於2014年時對於Takeda Pharmaceutical Co.(Takeda) v. Zydus Pharmaceuticals (Zydus) 一案判定:學名藥廠Zydus並無構成專利侵權,且原廠Takeda於本案的系爭專利並無失效[1]。惟本案的學名藥廠Zydus隨後向Takeda提起另一訴訟:Zydus聲稱該案的專利侵權訴訟是假訴訟(sham litigation)[2],亦即,Takeda 提起專利侵權訴訟之本意在於阻卻Zydus的學名藥參與市場競爭,而非旨在確認侵權事實或請求賠償。Takeda隨後提起反訴,主張美國The 1984 Hatch-Waxman Act[3]已明確賦予專利權人提起專利權侵權訴訟之權利,既有訴訟權,便無假訴訟之虞。
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)對於上述兩藥廠間的假訴訟爭議,在2018年6月時發布法庭之友意見書(amicus brief [4]),以5-0決議呼籲本案法院應對於假訴訟爭議進行審查。本意見書指出,The 1984 Hatch-Waxman Act、競爭法、專利法或其他醫藥法規,無任何關於藥品侵權訴訟得以免除假訴訟審查之規定。再者,FTC實有權限依據豁免原則(Noerr-Pennington Doctrine)及相關判例,就主觀與客觀要件,審查相關爭訟是否為假訴訟:(1)該爭訟程序客觀上是否無理由,提出爭訟者現實上是否不期待勝訴;(2)該爭訟程序當事人主觀上是否有意利用程序,直接地干擾競爭對手的商業關係。本意見書並進一步說明,原廠Takeda所提專利權侵權訴訟,即使學名藥廠Zydus之專利侵權事實為真,惟只要Takeda行為符合假訴訟主、客觀要件,仍有可能構成假訴訟;亦即,「是否侵權」與「是否該當假訴訟」兩者之判斷是分開的。
[1] 原廠藥之英文為branded drug,指一個藥廠自研發、生產、上市,而握有專利權之藥品,通常具有強大品牌名聲、價格通常也高;學名藥廠則是待原廠藥專利權屆滿後、或以侵權之方式,而製造與原廠藥相同或相似之藥物,學名藥價格相對較低,但在安全與效用上時常有疑慮。
[2] 美國競爭法豁免原則(Noerr Pennington Doctrine)下,私人爭訟方或單位,運用爭訟或政府程序等以促進法案的通過、增進法律執行等,免除競爭法之相關責任。但該責任免除之原則下,當事人若僅是利用政府或爭訟程序作為有害市場競爭的工具,並無合法地尋求正面結果; 或該爭訟僅是純粹的假訴訟,以干擾正當商業關係或市場競爭時,無該原則免除競爭法相關責任的適用,亦即,仍須受到競爭法的檢視與求責可能。
[3] The 1984 Hatch-Waxman Act 旨在促進學名藥參進市場競爭、兼顧學名藥與原廠藥間的利益保護,並明定原廠藥與學名藥廠均有權利提起專利權合法爭訟(validity),以避免學名藥進入市場的受阻、也欲杜絕學名藥廠進行藥品侵權行為。
[4] 此指法庭意見書,乃為了釐清法律爭議或協助解釋法律等所提之文書,供參考用、不具強制法律效力,我國翻譯則稱法庭之友。
美國華府行政管理與預算辦公室(Office of Management and Budget)頒布執行M-13-13 Open Data政策備忘錄之指導綱要(Supplemental Guidance on the Implementation of M-13-13 “Open Data Policy-Managing Information as an Asset”),目的在於澄清問題及提供執行細節以協助政府部門實施執行命令第13642號及M-13-13 Open Data政策備忘錄。透過實踐本指導綱要,各政府部門將能確保用以盤點、管理及開放資料的基礎設施之完備,進而開創因開放資料所產生之價值。 資料在依據本綱要進行盤點時,主管機關必須一併予以分級,其近用層級(Access Levels),區分為公開(Public)、限閱(Restricted Public)、非公開資料(Non-public)。資料公開前會經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,始釋出予大眾。 針對備忘錄之五項執行要求,本指導綱要即分為五項對應指導,介紹如下: 1.建立及維運大型資料盤點目錄:目的在使聯邦政府部門建立清楚且完整之資料資產目錄,而在製作盤點目錄後,必須持續改進、維護資料,並以擴展、豐富、開放三種面向來評估檢視盤點目錄之成熟度。 2.建立及維運公開資料清單:為增進資料查詢之容易度及可用性,各部門須篩選上述資料盤點目錄中屬於公開層級或可以被公開之資料,並建立及發布公開資料清單,作為盤點目錄之子目錄,使民眾得以知悉現有公開資料,及接續地將被公開之資料。各部門基於裁量權,亦可決定是否列入限閱或非公開資料資產,使民眾能知悉該筆資料之存在以及近用該資料之程序。 3.建立用戶參與資料釋出程序:此程序將提供資料用戶參與促進資料釋出及認定釋出之優先順序。由關鍵的資料用戶來幫助聯邦政府認定資料資產價值,而被認定最高價值之資料將優先、快速釋出。 4.當資料無法釋出時,須以文件證明:政府部門必須確認資料經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,才能公開資料。當認定資料涉及違反上述規範時,則須以文件證明其諮詢該政府部門中所設之法律顧問單位(Office of General Counsel)或同類單位後之決定,再依據三種資料近用資層級予以分類。 5.指導綱要中要求列出各部門應該負責管理資訊之窗口。 原定11月1日為完備上述基礎設施建置之最後期限,然為因應美國自10月1日起聯邦政府關門,特寬限延期至11月30日;在11月30日後,各部門將於每季報告執行進展,而部門開放資料之績效將被列為跨部門優先追蹤對象。
美國第七巡迴上訴法院於Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案認定GPL或自由軟體授權模式不違反聯邦反托拉斯法美國第七巡迴上訴法院( U.S. Court of Appeals (7thCir) )最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決,本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係,美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法,法院也同時明確表示,一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師,其欲販售由 BSD ( Berkeley Software Distribution )所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本,而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種,想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定,不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用,上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零,涉嫌以掠奪性定價( predatory pricing claim )方式削減作業系統市場之競爭,已違反反托拉斯法。 法院認為,本案並無法主張掠奪性定價,蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格,其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果,且消費者並未因此受到損害。其次,法院也指出,著作權法通常對他人之改作權加以限制,其目的是為了收取授權金,不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金,因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者,將會違反著作權法,即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
英國科學辦公室發布分佈式分類帳技術報告,提出八大建議2016年1月, 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills,BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術:區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology:beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成,主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域,並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用,並避免可能帶來的傷害。 該份研究報告認為,分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構,包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統,分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊,而且由於每個参與者都有一份帳簿副本,如果有惡意竄改的狀況,也可以輕易被發現,但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。 數位五國(Digital 5,D5)之一的愛沙尼亞,已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure,KSI)」,KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性,並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確,因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務,減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。 除此之外,分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分,從礦產、切割到銷售,可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。 簡而言之,分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架,並透過資訊分享、公開透明以及信任,具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性,報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」,可增加信任度並提高效率。據此,本報告針對政府部門提出八大建議: (1) 應成立專責部門,並與產業、學界緊密合作,並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。 (2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。 (3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者,匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。 (4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。 (5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。 (6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用,這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。 (7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗,以評估該項技術在公領域的可行性。 (8) 建議成立跨部門的利益群體,結合分析以及政策群體,以生成並發展潛在使用案例,並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。 除了八大建議,管理與法制上,本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範:法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範,法律規範可能會被違反,緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範,假如違反技術規範,「錯誤(error)」產生無法運作,因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說,技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面,分佈式分類帳技術為去中心化技術,如果要以法制管理,也只能在参與者身上施加法律義務,例如Bitcoin,只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此,基於去中心化的特性,報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定,並且配合技術標準制定相關法律,法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。
日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢,經濟與社會產生重大變革,手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料,似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素,在國際上已出現如歐洲共同資料空間(Common European Data Space)等先進的資料運用案例,日本亦開始推動企業跨領域資料運用,藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳(デジタル庁)於2025年6月20日發布資料治理指引(データガバナンス・ガイドライン),以企業經營者為適用對象,歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法,與實踐治理過程中應留意之要點,協助企業推動數位轉型,發揮資料最大效用,持續提升企業價值,並進一步實現超智慧社會[2](Society 5.0)願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱,概述如下: 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值,因此,運用跨境資料時,需要調查當地國家或地區法規,釐清國際規範,並預測後續法規動向,克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險,則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控,採取適當風險因應措施。為明確責任,須事先與資料共享之利害關係人,將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時,亦須與相關組織及利害關係人共享資訊,確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全(データセキュリティ) 以資料生命週期為基礎,掌握運用跨境資料可能產生之風險,並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度,進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料,應限制在資料產生者允許之範圍內,始得進行運用,以維護資料使用正當性。此外,亦須特別留意資料完整性,確保資料來源值得信賴且未受到偽冒,以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度(データマチュリティ) 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針,持續改善流程,將資料價值最大化,並將風險最小化,提升企業綜合能力。資料長(Chief Data Officer, CDO)須發揮領導能力,建立能迅速因應變化的體制,明確各組織相關負責人與其角色,並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益,向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外,亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此,公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人,並向社會公開公司目前資料成熟度水準,持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量,並降低對社會與個人可能造成的負面影響,企業應參考經濟產業省(経済産業省)於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8](AI事業者ガイドライン第1.1版),並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素,針對涉及資料運用的各種實務運用場景,由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針(AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針),並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時,不僅會成為企業和產業發展之阻礙,也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型,提升企業價值之目標,除了需要企業管理階層主導,亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作,積極參與資料治理,提高產品與服務價值及企業聲譽,進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例,我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展,日本推動企業跨領域運用資料之做法,亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉,デジタル庁,頁2-3,https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [2]〈Society 5.0〉,内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [3]前揭註1。 [4]同前註,頁13。 [5]同前註,頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求,有效運用資料的能力。可參閱同前註,頁5。 [7]同前註,頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [9]前揭註1,頁20-23。 [10]同前註,頁24-25。