可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）有何不同？
可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）常被混用，但實際上兩者並不可以畫上等號。
具專利適格不等於可專利一事，在指標判例In re Bilski可窺知端倪：「新穎性（Novelty）、進步性（Non-obviousness，或稱非顯而易見性）的分析，和35 U.S.C. §101（專利適格的法源）無關，而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性（Utility，或稱「產業利用性」）、新穎性、進步性，互不隸屬。梳理美國專利法教課書（Casebook）和判決內容，可知：「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格，具專利適格，並不必然可專利，還須符合實用性、新穎性、可進步性，才是一個「可專利」的發明。另應強調，「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外，還需要滿足美國專利與商標局（USPTO）的兩階段標準（Two-Step Test）審查。
綜上，可整理出這個公式：
可專利性=專利適格（§101+兩階段標準）+實用性（§101）+新穎性（§102）+進步性（§103)
觀察美國專利法教科書的編排方式，亦可了解思考脈絡：先介紹專利適格，再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另，「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字，而非“Usefulness”，這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的（Beneficial）」之意涵，也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」（Useful）經常被援引的解釋：「要能在社會中做出有價值的（Beneficial）應用，不可以是對道德、健康、社會秩序有害（Injurious）的發明，也不可以是瑣碎（Frivolous）或不重要的（Insignificant）。」
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
美國眾議員Anna Eschoo提出了新的「下世代無線揭露法案（Next Generation Wireless Disclosure Act）」，要求行動網路營運商必須在提供4G服務時，向既有及潛在客戶揭露最低保障資料傳輸速度，以及網路運作的平均表現統計資訊。 根據該眾議員提出之法案內容，該法案旨在確保消費者在有關4G網路服務傳輸速度以及營運商所承諾之最低保障傳輸速度等事項上，擁有有完整和準確的資訊。該法案還可以幫助消費者了解業者網路運作的可靠性、服務覆蓋區域和價格資訊。 Eshoo眾議員表示：「當消費者申請了一個4G傳輸服務方案時，消費者有權知道他們所支付的金錢與所得到的實質服務內容。當無線服務產業投資數十億美元，用以改善服務覆蓋範圍、增進網路可靠性以及提供更高的傳輸速度，而同時消費者對於4G服務的需求也如期望的出現大幅成長。在這樣的情況下，消費者需要知道他們由營運商實際得到的服務速度。」 該法案期望建立準則，使消費者正確理解4G服務資訊（例如該速度是指平均速度或尖峰速度、在什麼情況下速度可能下降等），確保消費者在申請服務之潛能獲得足夠的資訊。 舉例而言，該法案要求營運商說明服務之內容包含： - 保證最低資料傳輸速度； - 網路的可靠性； - 提供服務以及訊號之覆蓋範圍； - 定價； - 業者用於提供4G服務之技術（WiMax or LTE）
日本人工智慧(AI)發展與著作權法制互動課題之探討日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中，創作性之表現必須為具有個人個性之表現，日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物，多數意見認定此種產品無個性之表現，非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上，難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」，有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討，一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制，使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通，在未知著作權人之情況下，可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代，面對人工智慧的浪潮，日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範，對於爾後之發展值得參酌借鏡。
英國無線電頻譜管理改革政策（上）－政策源起與目標 德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」（Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence），係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部，與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針，並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下： 1. 研究能量：必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處：各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎：資料是人工智慧發展的重要關鍵，德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施：人工智慧中重要的技術「深度學習」，不僅需要大量資料，同時還需要強大的計算能力，德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用：德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術，尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制：人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題，德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作：德國作為歐盟會員國之一，未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言，德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統，並強調人與機器之間的合作關係，為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略，並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。