美國專利及商標局（USPTO）因應COVID-19提出相關救濟措施
今年全球受到新型冠狀病毒（下稱COVID-19）影響，許多產業遭受嚴重衝擊。美國政府於2020年3月27日頒佈「新冠病毒援助紓困經濟安全法（簡稱CARES）」，對此專利及商標局（USPTO）也針對受COVID-19影響之專利或商標申請案，給予延長申請期限、付款等寬限措施。
由於寬限措施將於今年5月31日到期，USPTO認為COVID-19爆發的影響可視為37 CFR 1.183所指的特殊情況。因此，USPTO將允許專利權人通過EFS-Web或專利中心，提交符合某些條件之專利及商標救濟申請。
商標救濟措施部分，因COVID-19影響商標審判與上訴委員會之訴訟，可提出延長或新時間之申請。其他未能即時對主管機關的訴訟提出答覆，致使放棄商標申請案，得提出恢復請求；未能於法定使用期限36個月內或維護申請截止日前申請，致使放棄商標申請或商標註冊被取消或期滿，得提出請願書。上述請願書中若附有COVID-19聲明，USPTO除免除相關費用，並可延續救濟措施至6月30日。
專利救濟措施部分，針對小型和微型企業（small and micro entities）之專利申請提交期限，由原先6月1日延長至7月1日；大型企業（large entities）於5月31日後，依個案申請提供延期，包含請願書及所需費用；對於所有企業，USPTO將免除6月30日及先前因COVID-19影響所提出審查、請願書等費用收取。
- United States Patent And Trademark Office Announces Continuing Relief Measures In Light of Expiration of Most Extensions on May 31
- Expiration and Extension of USPTO Relief During COVID-19
- USPTO to allow filing of initial patent term extension applications via patent electronic filing systems in response to the COVID-19 outbreak
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
United States Patent And Trademark Office Announces Continuing Relief Measures In Light of Expiration of Most Extensions on May 31, 2020, JD Supra, https://www.jdsupra.com/legalnews/united-states-patent-and-trademark-52972/ (last visited June 1, 2020)
Expiration and Extension of USPTO Relief During COVID-19, Winterfeldt IP group, https://www.winterfeldt.law/publications/expiration-and-extension-of-uspto-relief-during-covid-19 (last visited June 1, 2020)
USPTO to allow filing of initial patent term extension applications via patent electronic filing systems in response to the COVID-19 outbreak, USPTO, https://www.uspto.gov/about-us/news-updates/uspto-allow-filing-initial-patent-term-extension-applications-patent (last visited June 1, 2020)
近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技，PPP故名思義，係指結合公私部門之力量，以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質，使其服務更有效率，私部門也可得到政府與政策之支持。 如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力，惟科技研發需投入大量成本，因此各國多有針對科研補助之相關政策，從早年的單方補助，到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位，藉競爭給予補助的方式，促成該地區產官之緊密合作。
國際推動綠色科技發展重要法制政策研析 國際能源總署發布「2026年能源政策現況」報告，說明全球能源安全、政府支出與減碳政策趨勢國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2026年4月發布「2026年能源政策現況」（State of Energy Policy 2026）報告，盤點2025年全球能源政策發展。報告涵蓋84個國家，約占全球能源需求與排放量逾90%，並以IEA全球能源政策資料庫逾6,500項政策措施為基礎，分析能源安全、政府能源支出、能源效率規範、氣候承諾及各部門政策變化。 報告指出，近年全球供應鏈中斷、俄烏戰爭、關鍵礦物出口管制、極端高溫及中東衝突等因素，使能源再次成為國家安全與經濟安全核心議題。各國除持續強化石油及天然氣儲備制度外，也開始重視關鍵礦物、太陽能板、電池、變壓器及其他潔淨能源設備之供應鏈韌性。2025年已有19國採行35項關鍵礦物相關政策，主要聚焦於生產、精煉及回收之財務支持。 在政府支出方面，IEA估計2025年全球能源相關政府支出達4,050億美元，約占政府總支出1.4%，仍高於疫情前水準。惟部分國家已調整能源補助與稅額抵減制度，包括美國削減部分潔淨能源稅額抵減、歐盟復甦與韌性基金逐步屆期、中國降低再生能源補貼等，使2025年至2030年預估能源支出較先前預期下降約四分之一。 在能源效率與氣候政策方面，2025年部分國家放寬、延後或撤回能源效率標準，使全球約30%受管制能源消費受到影響；相較之下，僅約17%能源消費適用更嚴格標準。IEA並指出，2025年提交之氣候承諾整體上未顯示能源部門減排速度將明顯加快。 能源政策現狀報告顯示，各國能源政策正同時面對能源安全、物價負擔、產業競爭力、財政限制及淨零轉型等多重壓力，後續政策設計將更重視供應鏈韌性、財政可持續性及市場化支持機制。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。