標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制－以高通案為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
加拿大於2019年7月30日批准並正式加入國際智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，下稱WIPO）的《專利法條約》（Patent Law Treaty, PLT)。為加入《專利法條約》，加拿大智慧財產局2018年12月1日即公告新修正的專利法，而修正後的專利法和新的專利細則即將在2019年10月30日生效，而這些新修正的條文會確保加拿大落實《專利法條約》。專利權採屬地主義，亦即在一個國家授予的專利權，僅在該國法律管轄的範圍內有效，對其他國家沒有拘束力。原先，若在加拿大申請專利要再申請他國專利，僅有12個月的優先權（right of priority）；加入《專利法條約》後，在加拿大進行國際申請（international application），即可在其他會員國擁有國際申請期日（international filing date）起算至少30個月的優先權。 近年來，加拿大智慧財產權局積極規畫參與五項WIPO的智慧財產權條約，以減少繁瑣的行政負擔，包括：工業設計的《海牙協定》（Hague Agreement）、商標的《馬德里議定書》（Madrid Protocol）、《新加坡條約》（Singapore Treaty）、《尼斯協定》（Nice Agreement）和專利的《專利法條約》。《專利法條約》是加拿大計畫參與的WIPO智慧財產權條約中最晚完成的一項。加拿大希望透過加入《專利法條約》並修正國內專利行政流程以提升申請流程之效率，進而活絡商業活動；同時也確保《專利合作條約》（Patent Cooperation Treaty, PCT）締約國權利的完整性。2000年於日內瓦通過的《專利法條約》宗旨在於：協調並簡化國家和地區專利申請和專利維護的形式程序；1978年生效的《專利合作條約》則是提高締約國的專利申請程序一致性。儘管《專利法條約》締和《專利合作條約》是兩個獨立的條約，都是WIPO之協定，相輔相成，健全世界專利體系─《專利法條約》締約國在修改內國法規以符合要求後，會更趨近於《專利合作條約》改善專利申請程序的理想。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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://www.tips.org.tw）
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月，英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定，公布了細部指導文件（detailed guidance on automated decision-making and profiling），供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下，越來越多企業、組織透過完全自動化方式，廣泛蒐集個人資料並進行剖析，預測個人偏好或做出決策，使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由，GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策（a decision based solely on automated processing）之影響，包括對個人的資料剖析（profiling），僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策： 為簽訂或履行契約所必要； 歐盟或會員國法律所授權； 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法（Data Protection Act 2018）亦配合GDPR第22條規定，制定相應國內規範，改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件，企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有： 記錄資料處理活動，以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22（1）條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策，應進行資料保護影響評估（Data Protection Impact Assessment, DPIA），判斷是否有GDPR第22條之適用，並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊（privacy information），必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議，並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義，另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外，縱使符合例外情況得進行單純自動化決策，資料控制者（data controller）仍必須提供重要資訊（meaningful information）給資料當事人，包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。
美國食品藥物管理局(FDA)為落實食品安全現代法案公布食品安全查檢與風險管理相關規定