美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴
依據美國專利法第314（d）條，美國專利商標局（USPTO）作成多方複審程序（Inter Partes Review, IPR）是否立案（institute）之決定，不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決，認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）依據美國專利法第315（b）條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定，同樣屬於第314（d）條不得上訴之決定。
本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利（以下簡稱836號專利）向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟，Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請，PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR，並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服，認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起，即便後因雙方和解而撤回，Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315（b）條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限，進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。
本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院（CAFC）作成判決，認為PTAB依據第315（b）條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴，並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回，當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算，IPR申請期限應以訴狀是否送達（served with the complaint）為準，與訴訟後續是否撤回無關，PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定，顯然增加法律所無之規定。
不過在聯邦最高法院的判決中，以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解，聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解，認為依據第314（d）條是否立案IPR之決定為不可上訴，係立法者有意設計，使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315（b）條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費，若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al., 590 U.S. ___ (2020), available at https://www.supremecourt.gov/opinions/19pdf/18-916_f2ah.pdf (last visited May 5, 2020).
Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee, 579 U.S. ___ (2016), available at https://www.supremecourt.gov/opinions/15pdf/15-446_ihdk.pdf (last visited May 5, 2020).
美國聯邦最高法院認定多方複審程序並不違憲，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=92&d=8027&no=64 （最後瀏覽日：2020/05/05）。
何謂「美國專利審理暨訴願委員會（PTAB）」?，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8144&no=67 （最後瀏覽日：2020/05/05）。
日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」（安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス（大学・研究機関用））。該指引係依據外匯與外貿法（外国為替及び外国貿易法，下稱外為法）及其行政命令訂定，用以協助大學與研究機關，建立符合出口管制法規之內控制度，防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」（輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令），強化「視同出口」（みなし輸出）行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正，日本居民位於外國政府支配下，或其行動係經外國政府與組織指示，而受到外國政府與組織強烈影響之情形，視同非日本居民，向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容，重點如下： 針對如何認定是否該當「視同出口」要件，追加說明模擬事例與判斷方式，例如：日本大學教授同時在外國大學兼職，又取得敏感技術時，是否該當「視同出口」要件，應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序：就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下，被認定為非日本居民，建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時，掌握必要資訊；技術提供方在提供技術前，需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務：若需向直接取得敏感技術以外之人，獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊，應訂定程序依此進行判定；大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務，大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關：應留意透過線上會議「提供技術」之可能性；存在僱傭關係但未入境日本，經遠距工作提供勞務者，視為非日本居民；於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術，視同向境外出口技術而須申請許可。
歐盟消費契約管轄權規定介紹 強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。