德國新營業秘密保護法(The new German Trade Secrets Act, TSA)其中一個亮點即為:除非有明確契約或其他法規要求,逆向工程是合法的,其規範於該法第3條第1款,德國以往舊法(不正競爭防止法)並未特別明文,我國營業秘密法亦同。現今企業應盡快透過調整契約內容、保密政策或保密技術來防止該類法所「允許」之情形發生[1],以避免供應鏈間之風險。德國法律專家提出有關「制定合作契約」建議供參:
[1]Dr. Henrik Holzapfel,New german law on the protection of trade secrets, https://www.mwe.com/insights/new-german-law-protection-trade-secrets/ (last visisted Sep.25,2019).
為展現對高科技產業的重視,即將於4月1日舉行之行政院科技顧問會議年度會議,會議重點將鎖定「科技人才發展」與「下世代網路環境建構」。在「科技人才發展」方面,林政委逢慶表示,科技人才發展攸關台灣科技核心競爭力,政府必須進行中、長期人才資源規劃運用,放眼到2015年,政府將持續積極推展延攬海外科技人才的計畫;在替代役條例修正納入研發替代役後,未來投入科技的役男員額,將從目前國防訓儲每年3,500名逐年放寬到1萬人。 另外,政府將在五年內提撥近320億元,發展軟性電子、RFID(無線射頻)、奈米科技、智慧型機器人、智慧化車輛、智慧化居住空間等六大策略性生活科技產業,今年將先提撥58億元投資這些策略性產業上。此外 行政院科技顧問對於發展台灣成為全球奈米研發中心有高度期許,近日亦在行政院科技會報中確認,今年起到2010年的五年內,將投入200億元於奈米科技生活化相關產業上。這是行政院產業科技策略會議所訂六大策略性科技產業中,編列預算最大的一筆。
何謂專利適格(Patent Eligibility)的兩階段標準(Two-Step Test)?「專利適格」(Patent Subject Matter Eligibility)用淺白的文字解釋,就是成取得專利的基礎門檻、資格。專利適格的司法排除事項(Judicial Exception)為:「自然法則、自然現象、抽象概念」。而「兩階段標準」的導入,是給司法排除事項「敗部復活」的機會。 可取得專利適格的標的於35 U.S.C. §101有明文:「任何人發明或發現新穎而有用之程序(Process)、機器(Machine)、製品(Manufacture)或物之組合(Composition of Matter),或其新穎而有用之改良,皆得依據本法所定規定及要件就其取得專利權利。」但符合§101的敘述,不必然具專利適格。最高法院表示:「自然法則、自然現象、抽象概念是科學與科技成品的基礎,不可被獨佔。」然而,隨愈來愈多的發明與發現推出、電腦文明的發展,司法排除事項亦受挑戰,在 Mayo v. Prometheus,最高法院首次針對自然法則和自然現象提出「兩階段標準」。基此,美國專利與商標局(USPTO)2012年發表專利審查綱要。後續,Alice v. CLS Bank中,引「兩階段標準」將兩階段標準應用在「電腦應用過程、電腦系統、減免交割風險的電腦可讀媒介」的抽象概念。USPTO也將「兩階段標準」編入專利審查手冊(Manual of Patent Examining Procedure)。 USPTO專利審查手冊公布的「兩階段標準」: 第1步:四種可取得專利適格的標的(35 U.S.C. §101) 程序、機器、製品、物之組合。 第2A步:司法排除事項 假設不是「自然法則、自然現象、抽象概念」三種司法排除事項,則具專利適格;若是司法排除事項,則進入第2B步。 第2B步:是否「更具意義」(Significantly More)? 這一個步驟是「敗部復活」。如果該發明存在「發明概念」(Inventive Concept),則符合「更具意義」,可取得專利適格;反之,則無專利適格。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)