從Advantek 與Walk-Long寵物屋之爭了解美國聯邦巡迴上訴法院之設計專利禁反言判斷原則

  一般實務上較熟悉發明或新型專利在申請過程中,調修權利範圍與其後訴訟禁反言之關聯性,然而在設計專利申請過程中,圖式的調修或圖式組合的選取對往後訴訟在權利範圍主張所造成的影響,在實務上則相對不明確。而美國聯邦巡迴上訴法院(the United States Court of Appeals for the Federal Circuit, 簡稱CAFC)在2018年8月1日對「Advantek Mktg., Inc. v. Shanghai Walk-Long Tools Co., Ltd.」一案作出判決,依循了設計專利禁反言之判斷原則,這也是CAFC根據此判斷原則所作出的第二個判決。

  Advantek Mktg., Inc.(後稱Advantek)擁有「寵物屋(Gazebo)」美國設計專利(D715,006,後稱系爭專利),其認為Walk-Long Tool Co., Ltd.(後稱Walk-Long)之「有蓋寵物屋」產品(後稱系爭產品)侵權,因此在2016年提出專利侵權訴訟。一審中,Walk-Long指出Advantek在專利審查過程中選擇放棄「附蓋寵物屋」之圖式,是故意放棄專利範圍(intentionally surrendered patent claim scope)以取得專利,而根據禁反言原則認為Advantek申請階段已放棄附蓋之設計態樣因此無法主張權利,地方法院認同Walk-Long。

  Advantek提起上訴,CAFC根據其於2014年判決中所提出之設計專利禁反言判斷原則:(1)是否有放棄專利範圍;(2) 該放棄是否以專利性為由而提出;(3)被控侵權產品是否落入該放棄之範圍中,認為系爭產品並不符合第三點,即未落入所放棄之圖式範圍,亦即系爭專利之範圍為寵物屋骨架結構(skeletal structure),不論系爭產品是否有其他特徵(是否附有蓋)皆落入系爭專利之權利範圍;此外,根據2016年最高法院在「Samsung v. Apple」案中針對複數構件之產品認定專利侵權範圍時,是以部分構件而非完整產品進行檢視,亦即系爭產品僅須一部分與系爭專利一致便落入專利範圍,而非以產品整體視之,並據此兩觀點駁回地院判決。

  本案重點在於,專利申請過程中審查委員發現一案多實施例的情況提出選取要求(restriction requirement),當申請人選取部分圖式為產品之核心設計形成較大的專利範圍(如本案選擇的寵物屋骨架結構),並不會造成禁反言,當禁反言在調修或選取時限縮專利範圍才會成立。此外,建議設計專利之申請範圍係以核心設計或主要設計特徵而非納入產品之整體設計,如此未來主張權利範圍將相對寬廣。

「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

相關連結
你可能會想參加
※ 從Advantek 與Walk-Long寵物屋之爭了解美國聯邦巡迴上訴法院之設計專利禁反言判斷原則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8099&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國與愛爾蘭對於個人資料處理是否須明示同意之見解不同

  德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料(以下簡稱個資)的處理(process),是否須取得資料當事人明示同意,表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識(預設加入)選擇退出(opt out consent)的設定,並不符合資料保護指令(Data Protection Directive)對於同意(consent)的規範,且有違資訊自主權(self-determination);然而,愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。   德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示,預設同意蒐集、使用與揭露,再讓資料當事人可選擇取消預設的作法,其實已經違反資訊自主權(self-determination)。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時,必須取得資料當事人對其個資處理(processing)之明示同意(explicit consent)。對於部長理事會(Council of Ministers)認同倘資料當事人未表達歧見(unambiguous),則企業或組織即可處理其個人資料的見解,Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議,不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符,更是有違現行個資保護指令的規定。   有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念,但也不是絕對客觀的概念,尤其是將「同意」單獨分開來看的時候,結果可能不太一樣;對於「同意」的理解,可能受到其他因素,特別文化和社會整體,的影響,上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。   對於同意(consent)的落實是否總是須由資料當事人之明示同意,為近來資料保護規則草案(The Proposed EU General Data Protection Regulation)增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則,應減少分歧,然而對於企業來說,仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況,這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。

Google否認其核心網絡搜索技術涉及侵權

  針對Google 於去年11月被美國東北大學(Northeastern University)向德州東區聯邦法院馬歇爾分院 (the US District Court for the Eastern District of Texas in Marshall) 所提出之專利侵權訴訟案,指控Google的核心網絡搜索系統所使用的搜索技術涉嫌侵害東北大學所擁有的專利, Google 於日前指稱該訴訟無任何法律依據, 指出其搜索核心技術是由Google自行研發並主張東北大學的專利為無效之專利且即使東北大學的專利為有效,因原告於發現其所稱被告可能侵權之事實後,從未告知Google並已拖延太久時間(約兩年半)才提出訴訟,原告已喪失請求賠償的權利。Google請求法院駁回原告之訴,並宣告原告的專利為無效。如上述請求不被法院接受,Google 則請求陪審團審判 (由此可看出Google 不怕輸的決心)。   此案的原告為美國東北大學和Jarg公司。Kenneth Baclawski (前東北大學教授及Jarg公司創始人) 於1997年取得了編號為5,694,593之搜索技術相關的專利, 比Google公司的成立早了一年。原告訴請法院除去被告之侵害、並請求損害賠償及支付訴訟費用等。 對於Google的回應,Michael Belanger, Jarg公司的另一名創始人兼總裁Michael Belanger表示,由於全案已進入訴訟程序,不便加以評論。

德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現

研究顯示:主管機關審查是否核發奈米專利的時間越來越長

  專研奈米科技領域的美國顧問諮詢公司 Lux Research and Foley & Lardner LLP 最近公布的一份報告( Nanotech IP Battles Worth Fighting )指出,美國商標專利局( US PTO )在去( 2005 )年共核發 4,996 個奈米技術領域的專利,雖然這個數字挺嚇人的,不過報告中也發現,過去一年取得奈米專利的成長率只有 4 %,比起更前一年( 2004 )的 20 %的成長率,少了許多。然報告指出, 取得奈米專利保護的成長趨緩並不表示投入這個領域的研究不夠,相反地,若從專利申請案的數字來看, 2005 年的申請案數字其實成長了 52 %。而 US PTO 奈米專利的核發率成長有限的原因,主要是因為申請人所主張的保護範圍交疊重複( overlapping claims ),使 US PTO 審查奈米專利所需的時間,相較於其他技術領域來得更長,平均而言,目前 US PTO 核發一項奈米專利所需的審查時間竟高達四年。   這項報告總共檢視了 2,738 個專利,涵蓋七類申請領域共計 52,148 個權利範圍的主張。報告總結,在電子領域中有關 carbon nanotube 及 quantum dot 之專利申請案,多數為脆弱的專利主張,有面臨法律訴訟的高度風險,若發生侵權訴訟,被告應該勇於進行訴訟防禦;而奈米材料由於市場潛力極大,故報告建議投入於專利搜尋或佈局之檢視,乃必要之成本。此外,報告也認為陶瓷奈米元件( ceramic nanoparticles )於能源領域的應用也極具發展潛力,並預期奈米電線( Nanowires )於電 子領域之應用將越來越受到重視。   不過,報告最後警告, patent trolls 的問題將會出現在奈米技術市場。所謂的 patent trolls 是指企業寧願花錢收購專利並透過授權收取權利金,也不願意自行投入研發的一種決策模式,此類企業通常是不負責實際商品交易的控股公司。

TOP