「液態高效價大麻二酚」（CBD）是否具備美國專利法上之新穎性？
所謂「大麻」實為大麻屬植物，其中除了較常耳聞的娛樂用大麻外，尚包含工業用大麻（俗稱火麻，hemp），兩者區分標準在於四輕大麻酚（THC）成分高低，後者THC成分小於0.3%，難以做為娛樂用，由於大麻於過去曾有相當時間遭各國所禁止，因此與其有關之研究、專利申請案之數量可謂罕有。然而，近年來隨著各國逐漸放寬對大麻的限制，諸多藥商陸續投入以大麻為成分之藥品開發中，並執此取得專利申請，從而引發相關人士提出此種專利究竟是否具備新穎性之疑問。
日前於2018年7月間，美國即有藥商對此提出專利訴訟，全案大致背景如下：United Cannabis Corp.（下同UCANN）對Pure Hemp Collective Inc.（下同Pure Hemp）提出專利侵權訴訟，指稱Pure Hemp所研發之多款含CBD成分之藥物均侵害其編號9,730,911之專利（下同911專利）。而Pure Hemp則反駁，並稱911專利其中第1、5、16、20、25項聲明將此一專利範圍擴張至所有以液體型態存在之高效價大麻二酚（liquid form of high-potency cannabis），因此若其他藥品商以此一成分生產其他藥物，不論作用、成效是否相同，均可能侵害UCANN之專利權。
本案爭點在於：「以大麻中，早已廣泛流通於市面之大麻二酚（CBD）製成之藥品，是否具備專利法上之新穎性？」。對於系爭專利成分「液態高效價大麻二酚」，事實上已於美國銷售多時，從而此一成分是否具備「新穎性」即容有疑問。業界相關人士指出，美國專利及商標局（U.S. Patent and Trademark Office，下同當局）未審酌上開涵蓋過廣之專利聲明以及未顧及系爭專利成分已於市場流通多年此二種情況，即核發專利許可證，可以說是一種行政怠惰。同時間，也有論者較為持平的認為這可能得肇因於大麻專利申請案之前例過少，使得當局專職審核是否具備新穎性要件之相關人員要難查知。此種說法雖然稍有為當局開脫之嫌，但實際上也間接彰顯了專利審查人員於核發此種專利時，有判斷不周的情形。無論如何，目前全案尚在審判中，詳細結果，均有待判決做成後方知一二。
- Highly patentable
- CBD-enriched medical cannabis for intractable pediatric epilepsy: The current Israeli experience
- Effects of cannabidiol in the treatment of patients with Parkinson
- Have the Cannabis Patent Wars Begun?
- Cannabis Extract Patent Assertion Underscores Issue of Limited Prior Art for Marijuana Inventions
高子絜
專案經理 編譯整理
Highly patentable, available at https://graphics.reuters.com/USA-MARIJUANA-PATENT/010081FS2MW/index.html (last visited 01/14/2019)
CBD-enriched medical cannabis for intractable pediatric epilepsy: The current Israeli experience, available at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26800377 (last visited 01/14/2019)
Effects of cannabidiol in the treatment of patients with Parkinson's disease: an exploratory double-blind trial, available at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25237116 (last visited 01/14/2019)
Have the Cannabis Patent Wars Begun?, https://www.cannabislawadvisor.com/2018/08/09/cannabis-patent-wars-begun/# (last visited 01/15/2019)
Cannabis Extract Patent Assertion Underscores Issue of Limited Prior Art for Marijuana Inventions, https://www.ipwatchdog.com/2018/08/07/cannabis-patent-assertion-underscores-issue-limited-prior-art-marijuana-inventions/id=99980/ (last visited 01/15/2019)
IBM送大禮給開放原始碼軟體開發商，全美專利龍頭IBM宣布，釋出500項專利供軟體開發業者使用。此舉顯示IBM的智慧財產權策略有重大改變，而高科技產業同時將面臨挑戰。 IBM有意藉此在開放原始碼軟體開發業間建立專利共享的風氣，IBM資深副總凱利（John E. Kelly）表示，此舉是跨出一大步，希望其他人能追隨IBM做法，讓共享的專利能愈來愈多。另一位副總史托凌（Jim Stallings）指出，此舉是美國史上截至目前最大宗的專利開放案，意在鼓勵其它公司釋出專利以刺激科技創新。與此同時，美國專利商標局公布了去年度專利核發紀錄，IBM以獲得3248項專利勇冠全美，並將連霸紀錄推向連續12年，IBM去年度新添專利數量硬是比第二名的松下電器多出1314項。 IBM這次釋出的五百項專利，其領域涵蓋儲存管理、模擬多重處理、影像處理、資料庫管理、網路連結和電子商務。該公司希望透過此一開放授權計畫帶動開放原始碼軟體開發業的合作風氣，這有利將問題轉化成一個交流平台，也有助改良IBM的發明。 過去，IBM曉得利用專利授權創造更大利潤，這十年來IBM靠專利賺來的錢一直是勇冠全球，即使這次開放五百項專利，仍有數以千計的專利繼續為IBM賺取大筆佣金。大量開放專利的舉動造就IBM以較寬鬆定義重新詮釋專利法的先驅地位，評論家認為，這十年來的專利法改革侷限了軟體開發者的創新自由度，不再像促成個人電腦革新和網路革命的時空背景那般自由。IBM表示，該公司仍是專利的所有人，依舊保留運用專利對抗商用軟體製造商的權利。
美司法部對Google書籍搜尋和解方案是否涉嫌壟斷展開美司法部於2008年介入Google與Yahoo網站上進行的搜尋動作提供相關廣告的合作案後，再次針對Google公司的網路版圖擴張動作，是否造成阻礙公平競爭採取調查行動，這次的目標是Google與書籍作者與出版商之間的圖書、文章數位化和解協議。 事實上Google 去年已與美國書籍作者與出版協會取得和解共識，前者願支付 1.25 億美元和解金，後者則撤銷其違反著作權的指控。但「無主」(orphan)的著作物，像是絕版書或不明著作的書籍作者必須在5月5日最後期限前選擇退出Google的計畫，否則就會被納入和解案。 不過，有七位作者上周向法院要求把5月5日截止期限再延長四個月，理由之一是提議的和解案太複雜。為讓Google有更多的時間，與其它作者商議和解協議，美國紐約聯邦法庭已將和解的期限延至 9 月4 日。Google表示會再花六十天的時間找到作者，並說服他們就Google線上書籍搜尋服務一案達成和解。如果Google的和解計畫順利完成，在其「Google Book Search service」搜尋服務中，將可找到數百萬件的作品。
法商Parrot商標侵權及商業秘密洩漏案對外商於中國大陸規範人員管理的啟發 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。