在專利領域,歐盟層級目前尚未有任何整合全體會員國內國專利法之有效法規, 1973 年訂定之歐洲專利公約( European Patent Convention, EPC )並非歐盟層級的法律,且 EPC 僅就歐洲專利的申請、審核及取得予以規定,至於專利權之保護,專利權人仍必須在受侵害國家自行尋求救濟,故自 1972 年起,歐盟即一直試圖整合共同體之專利規定,持續催生「共同專利規則」(草案)( Proposal for a Council Regulation on the Community Patent ),目的是希望在歐洲層級,除了可以有統一受理及發給共同體專利之機制外,關於涉及共同體專利實體法上之解釋,亦能予以統一審理、解釋。
目前歐盟各國紛歧的專利制度,使產業維護與保護其專利權益之成本極高,且受到嚴重影響的往往是那些中小型的新創與研發行公司,若再加上其他必要費用及語言隔閡(當前翻譯費用占歐洲專利的所有申請成本的比率可能高達 20 %)等因素一起比較,即可發現歐洲中小型企業處於競爭劣勢;相較於此,美國對雇用員工少於 300 人的企業的專利申請費用,提供高達 80 %的補助。
由於生技產業多為中小型規模的企業,為確保這些企業的競爭力,歐洲生技產業協會( EuropaBio )建議歐盟參考去( 2005 )年 12 月 15 日 通過的「歐盟醫藥品管理局協助中小型公司發展之規則」( Commission Regulation (EC) No 2049/2005 )減免中小型生技製藥公司新藥上市申請規費的方式,對中小型企業之專利申請費用,亦給予折扣。
這項建議獲得歐盟執委會的支持,執委會並打算在 10 月重新提出的共同體專利規則( Regulation on Community Patent - London Protocol )中納入考量根據 London Protocol ,未來歐洲專利得僅以三種語言(英文、德文及法文)提出,該 Protocol 必須至少有八個國家簽署,包括法國、德國及英國,始能生效 截至目前為止,已經有十個國家(包括德國及英國)的國會同意接受該協議,其中七國並已經相關文件交存,因此一般認為 London Protocol 通過的機率極大。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本特許廳公開表示,從本年度11月27日起,將開始提供日本商標公報訊給世界智慧財產權機構(WIPO)所建置的世界最大規模之商標資料庫「Global Brand Database」,今後民眾將可以在前述資料庫中搜尋到登載有日本商標註冊資訊的商標公報。如此一來,日本廠商將可以在一個資料庫中完整搜尋到包含日本商標在內的商標資訊,對於日本廠商擬定全球品牌策略將可以提供許多便利。 「Global Brand Database」是WIPO所免費提供的資訊供應服務,在這個資料庫上,一般民眾可以公開使用,進行商標申請案或已註冊商標的檢索,及查照詳細資訊。在2011年3月WIPO啟動這項服務時,當時還只有累積國際註冊商標、依里斯本條約登記的原產地名稱及依巴黎公約登記的國家徽章等,從2013年2月開始,也陸續放入世界各國商標申請案或已註冊商標的資訊。如今,在「Global Brand Database」上已經可以查到16個國家商標主管單位的商標資訊。在2014年11月20日的時間點上,該資料庫約存放有1400萬筆的資訊,而從2014年5月起也開提供了上傳圖片檔案檢索類似圖形商標的圖像檢索功能。 目前參加「Global Brand Database」資料庫資訊提供服務的國家包括美國、澳州、加拿大、新加坡、紐西蘭、瑞士、菲律賓、丹麥、以色列、蒙古、埃及、柬埔寨、愛沙尼亞、阿聯酋、阿曼、阿爾及利亞等16個國家,中國、韓國並未參加。
營業秘密與競業禁止-簡評臺灣高等法院台南分院102年度上易字第212號判決 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
美國著作權局拒絕人工智慧創作品之著作權申請2022年2月14日,美國著作權局(US Copyright Office)所屬之著作權審查委員會(Copyright Review Board),做出一件人工智慧(AI)創作作品不得申請著作權登記之決定,並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。 本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記,Stephen將Creativity Machine列為作者,並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條(b)項的受雇著作原則(work for hire)取得前述作品之所有權,且得為此作品申請著作權登記。然而,Stephen提出的申請沒有成功,著作權局認為依著作權法及相關判例,非出自於人類所作之作品不應受著作權保障,而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後,著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定,除重申僅人類之作品得受著作權保障以外,更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約,故無受雇著作原則適用之可能。此外,著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權,並非作品是否得以受著作權保障之指標。 Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護,除上述著作權外,其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人,並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利,而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。