美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2020年2月14日,發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明,其包括:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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」。
世界智慧財產權組織(WIPO)2005年之國際專利申請量再創新高根據WIPO之統計,去年(2005年)國際專利之申請件數再創新高,共有134,000件PCT申請案,較上一年增加9.4%。其中,相較於2004年,前五大國際專利申請國仍為美國、日本、德國、法國以及英國。值得注意的是,韓國超越荷蘭,成為WIPO的第六大國際專利申請國;而中國大陸則是擠下加拿大、義大利以及澳大利亞成為第十大PCT申請國。 此外,成長速度最顯著的國家連續兩年都來自東北亞,分別為日本(18.8%)、韓國(3.5%)以及中國大陸(1.8%),該三國共佔WIPO國際專利申請件數之24.1%。而歐洲專利公約(European Patent Convention)締約國之申請件數則佔34.6%,位居第一位的美國申請件數則佔33.6%。 “日本、韓國、中國大陸之成長速度極為突出,顯示這些國家的技術強度正快速擴張。自2000年以來,日本、韓國、中國大陸的申請量分別成長了162%、200%以及212%”,於WIPO中掌管PCT工作之副主任Francis Gurry表示。 其他排名國際專利申請案前五大之國家於2005年申請案件成長率分別為美國的3.8%;德國的4%;法國的6.6%;英國的1.5%。而排名前十五大的國家中,成長率達到二位數的有澳大利亞(排名第十三)的10.%以及芬蘭(排名第十四)的11.6%。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
CRTC以違反加拿大「反垃圾郵件法」對波特航空開罰加拿大之地區航空公司-波特航空(Porter Airlines),因違反當地「反垃圾郵件法」(Anti-Spam Law),於2015年6月29日被加拿大廣播電視及通訊委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission,簡稱CRTC)裁罰150,000美元。 2014年7月1日施行之反垃圾郵件法,係為杜絕因濫發郵件而對資料當事人造成困擾所制定。在該法中,針對寄送商業電子訊息要求需符合「獲得當事人同意」、「識別發送人之資訊」、「取消訂閱功能設計」等三項條件。然而,波特航空所寄出之商業電子訊息,卻:(1)未設計退訂機制供資料當事人選擇退訂;(2)未提供法規要求之發送人完整聯絡訊息;(3)資料當事人提出取消商業電子郵件訂閱之請求,未於法定之10個工作日內執行;(4)自2014年7月至2015年2月寄出之每一封商業電子郵件,波特航空無法證明其已獲當事人之同意而為之。 CRTC法遵暨執行部門主席Manon Bombardier認為,在過去,企業都習慣依照一般商業慣例或內部政策執行相關工作,透過此一個案,希望能對其他企業產生警示作用。企業應針對發送電子商業訊息之部分,重新檢視並審查其內部相關程序及步驟,是否確實符合當地法規要求及條件,以免類似觸法事件再度發生。