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。
歐洲專利局於2019年12月20日,拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請,並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。 系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott(下稱:專利申請人)的團隊申請,並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類,而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧,由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請,再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請(Successor in Title)。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明,且DABUS在人類判定前,即自我判定其想法具新穎性(identified the novelty of its own idea before a natural person did)。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人,而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨,給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調:承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。 在經過2019年11月25日的聽證程序(Oral Proceedings)後,歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》(European Patent Convention)Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調,發明人必須是自然人(Natural Persons)是國際間的標準,且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者,專利申請必須強制指定發明人,因為發明人需要承擔許多法律責任與義務,諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後,雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址,但單純幫一個機器取名字,並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調,從立法理由即可知道,《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人(Legal Persons)、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示,目前AI系統或者機器不具有權利,因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格(Legal Personality)。自然人因為生命而擁有人格,而法人的法人格來自於法律擬制(Legal Fiction)。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進,而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟發布《營業秘密訴訟趨勢報告》指出,企業應明確界定營業秘密範圍與強化保密措施之落實歐盟智慧財產局(EUIPO)於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》(Trade Secrets Litigation Trends in the EU),本報告包含三大部分,分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要,內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間,27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下: 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係(但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業,原告以該離職員工及該公司為被告的情況)。 二、案件涉及之營業秘密標的分析(同一訴訟案件可能包含多個標的) 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路(distribution methods)、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」(downstream information)占31%最多;定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」,其中有19%與「製程」(manufacturing process)有關。 3、僅3%的標的為原型(prototypes)或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析(根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類) 整體來說,歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元,簡要說明如下: 1、排名第一的產業別為「製造業」(manufacturing),占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」(manufacture of machinery and equipment)及「化學製品製造業」(manufacture of chemicals and chemical products)。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業;汽機車維修業」(wholesale and retail trade;repair of motor vehicles and motorcycles)占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」(financial and insurance activities)及「專業、科學及技術服務業」(professional, scientific and technical activities),分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出,原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%,有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯,第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知(generally known),不具備秘密性;第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後,報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢,其中一項趨勢指出,營業秘密所有人若要強化契約措施(如保密協議)於訴訟中的證明力,應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此,企業應建立營業秘密管理的整體政策(譬如與員工簽訂之勞動契約中,應明確界定其保密義務範圍;員工離職時應落實離職面談,再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等),以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國商品期貨交易委員會發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》,闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》(Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts),闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素,旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化,以強化其透明度與流動性。本指引認為,決定進行上市交易前應先行考量下列因素: 1.透明度(Transparency):契約應公開碳額度方案(crediting program)與所認證減量專案活動之相關資訊。 2.外加性(Additionality):若無碳額度構成誘因,則其所代表之碳減量或移除將無從發生。 3.永久性與應對反轉風險(Permanence and Accounting for the Risk of Reversal):碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷,應具有充足緩衝儲備(buffer reserve)以替換品質相當之碳額度。 4.穩健量化(Robust Quantification):量化方法應穩健、保守且透明,以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。 5.治理(Governance):碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。 6.追蹤與避免重複計算(Tracking and No Double Counting):碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷,並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。 7.第三方確證及查證(Third-Party Validation and Verification):契約應明確記載第三方確證及查證程序,以確保碳額度實物交割符合品質要求,並與自願碳市場最新標準一致。