美國專利法上的「銷售阻卻」（On-Sale Bar）
美國專利制度中的「銷售阻卻」(On-Sale Bar)係指：發明銷售超過一年以上便喪失新穎性，不授予專利。
「新穎性」為美國專利法上可專利性要件之一。35 USC §102(a)(1)說明新穎性先前技術的例外(Novelty; Prior Art)：「專利申請應被核准，除非該發明已申請專利、曾在紙本文件敘述、公開使用(In public use)、販售(On sale)、或以其他方式公開(Or otherwise available to the public)。」35 USC §102(b)(1)則給予專利發明人和申請人1年新穎性優惠期(Grace Period)。將前後兩個條文合併來看－－假設該發明銷售超過一年以上便不得再授予專利。
「銷售阻卻」的立法意旨在於：避免發明人或其權利受讓人先將發明商業化並獲利，待競爭者進入市場後才提出專利申請，藉此有效地延長專利保護的期間，進而產生獨占(Monopoly)。
1998年，美國最高法院於Pfaff v. Wells Electronics (1998)一案，揭示銷售阻卻的要件：（1）該產品必須是商業上販售的標的；（2）該發明必須已經準備好要進行專利申請。唯有這兩個要件成就，才開始計算「一年」。
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
何謂專利適格（Patent Eligibility）的兩階段標準（Two-Step Test）？ https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=5&i=4&d=8171
歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果，針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書（Statement of Objections, SO），認定Amazon使用大量非公開賣家資料，減少自身作為零售商之競爭風險，相關可能違反歐盟運作條約（TFEU）第102條禁止濫用市場主導地位。 歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台，具有雙重身分，第一個身分是作為零售商，在網站上銷售商品；第二個身分是作為平台商，提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料，將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中，是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料？以及第三方賣家使用「黃金購物車」（Buy Box）的機制為何？ 歐盟執委會調查說明，Amazon作為平台，可以大量使用第三方賣家資料，例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統，使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料，以調整自身產品零售報價和業務決策，降低自身作為零售商的市場競爭風險。 此外，歐盟執委會認為，Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制，使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務（Fulfillment by Amazon, FBA），才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章，才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率，進而提高銷售量（據統計，Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成）。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家，形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查，且未言明結束調查時間。
美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月10日 美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau, CFPB）於2024年10月22日發布最終規則以落實2010年《消費者金融保護法》（Consumer Financial Protection Act, CFPA）第1033條規定之個人金融資料權利[1]，該規則即通常所稱之「開放銀行」（Open Banking）規則。 壹、事件摘要 本次CFPB頒布最終規則旨在賦予消費者對其個人金融資料更大的權利、隱私與安全性。透過開放消費者金融資料，消費者得更自由地更換金融服務提供者以尋求最佳交易，從而促進市場競爭，並激勵金融機構精進其產品與服務[2]。 貳、重點說明 最終規則要求資料提供者在消費者及授權第三方之請求下，提供消費者金融產品或服務相關資料，並應以消費者及授權第三方可使用之電子形式提供。最終規則亦制定標準，以促進資料標準化格式（standardized formats）之發展和使用，同時規範第三方近用消費者資料義務，包括對資料之蒐集、利用及保留限制。相關重點如下： 一、受規範機構主體 最終規則規範對象為資料提供者（data provider），包含銀行、信用合作社等存款機構（depository institution）；發行信用卡、持有交易帳戶、發行用於近用帳戶設備或提供支付促進服務（payment facilitation service）等非存款機構[3]。值得注意者，最終規則將數位錢包（digital wallet）及支付應用程式（payment app）業者納入資料提供者範圍，亦即被廣泛使用的金融科技服務亦將受到開放銀行規範體系之約束。此外，資料提供者不得向消費者或第三方收取資料近用之費用。 二、受規範資料範圍 最終規則規範之資料範圍涵蓋：資料提供者控制或擁有之24個月內之歷史交易資訊、帳戶餘額、付款資訊、契約條款與條件、即將到期之帳單、以及基本帳戶驗證資訊（Basic account verification information）等[4]，消費者得授權第三方近用此類資料。至於機密商業資訊、蒐集資料僅用於防止詐欺、洗錢，或為偵測或報告其他非法及潛在非法行為，又或基於其他法律要求保密之資訊，以及在正常業務過程中無法檢索之資料，則豁免最終規則之適用[5]。 三、消費者與開發者介面 根據最終規則，資料提供者須建立及維護兩個獨立的介面以利資料之近用，包含：消費者介面，例如提供消費者近用其資料之入口網站，以及授權第三方之開發者介面（developer interface），例如應用程式介面（Application Programming Interface, API），雖最終規則不要求使用任何特定技術，然仍要求資料提供者須以標準化機器可讀格式（Standardized and Machine-Readable Format）提供資料，介面功能要求須達每月最低99.5%之回應率（response rate）[6]。此類資訊須在每月最末日前揭露於資料提供者網站上。此外，介面之設計須遵守《美國金融服務業現代化法》(The Gramm-Leach-Bliley Act, GLBA)」及聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）之《消費者資訊保障標準》(Standards for Safeguarding Customer Information)等消費者資料保護法規義務[7]。 四、授權第三方之行為義務 授權第三方（authorized third party）為代表消費者向資料提供者請求近用資料，藉以提供消費者產品或服務者。為解決隱私與資料安全問題，該規則對尋求近用消費者資料之第三方提出數項要求[8]，包含但不限於： （一）知情同意之取得 第三方須取得消費者明確知情同意（express informed consent），以便代表消費者近用資料。 （二）資料利用之限制 第三方須確保將其資料之蒐集、利用及保留限制在提供消費者所請求的產品或服務之合理必要範圍內。就此部分，精準廣告（targeted advertising）、交叉銷售（Cross-selling），以及銷售資料並非提供產品或服務之合理必要範圍。 （三）遵守聯邦法規 第三方須依GLBA第501條規定或FTC之《消費者資訊保障標準》確保在其系統中採用「資訊安全計畫」（information security program）。 （四）政策與程序文件要求 第三方應擁有合理書面政策和程序，以確保從資料提供者處準確接收資料，並提供於其他第三方，即資料正確性之確保。 （五）資料撤回權之確保 第三方應向消費者提供撤回第三方授權之方法，撤回過程須簡易明瞭。在第三方收到消費者撤回授權之請求時，應通知資料提供者以及已向其提供消費者資料之其他第三方。 （六）第三方監督義務 第三方應透過契約要求其他第三方在向其提供消費者資料前遵守特定第三方法定義務。 （七）資料保存期限 消費者資料之保存期限最長為一年。若繼續蒐集，第三方應取得消費者重新授權。若消費者不提供重新授權或撤回授權，第三方應停止資料之蒐集，並停止利用與保留先前蒐集之資料。 五、實施日期 最終規則將依機構資產規模分階段實施[9]，最大規模之機構（資產總額為2500億美元以上之存款機構資料提供者，以及在2023年或2024年任一年中，總收入達到100億美元以上之非存款機構資料提供者）須在2026年4月1日前遵守最終規則。對於規模最小之機構（資產總額低於15億美元但高於8.5億美元之存款機構資料提供者）須於2030年4月1日前遵守該規則。另總資產低於8.5億美元之存款機構不受該規則限制，以減輕小型銀行及信用合作社合規負擔。 參、事件評析 CFPB之CFPA第1033條最終規則將重塑美國金融市場之監理格局，由市場驅動之開放銀行框架走向由政府透過法規實質監理之管制措施，要求業者開放消費者資料。值得留意者，歐盟執委會（European Commission）2023年6月推出之「金融資料近用」（Financial Data Access, FiDA）草案[10]亦基於消費者賦權理念，強化消費者對其資料權利之控制權。由此可觀察國際間金融資料利用與監理規範逐漸走向以消費者資料自主為中心之法制架構，當代金融資料監理趨勢或值得我國主管機關及業者留意關注，除可作為我國金融資料法制與政策制定之參考，亦供我國企業布局全球化金融服務提前作好準備。 [1]Required Rulemaking on Personal Financial Data Rights, 89 Fed. Reg. 90838. [2]Consumer Financial Protection Bureau, CFPB Finalizes Personal Financial Data Rights Rule to Boost Competition, Protect Privacy, and Give Families More Choice in Financial Services, available at https://www.consumerfinance.gov/about-us/newsroom/cfpb-finalizes-personal-financial-data-rights-rule-to-boost-competition-protect-privacy-and-give-families-more-choice-in-financial-services/(last visited Dec. 5, 2024). [3]12 C.F.R. § 1033.111. [4]12 C.F.R. § 1033.211. [5]12 C.F.R. § 1033.221. [6]12 C.F.R. § 1033.311. [7]See id. [8]12 C.F.R. § 1033.421. [9]12 C.F.R. § 1033.121. [10]Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on a framework for Financial Data Access and amending Regulations (EU) No 1093/2010, (EU) No 1094/2010, (EU) No 1095/2010 and (EU) 2022/2554.
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。