歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋

  大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的,歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents,下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal,簡稱EBA)決定不一致而造成爭議,EBA於2020年5月做出的新決定,對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。

  在歐洲專利公約(European Patent Convention,簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利,並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成,僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利,這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致,在2015年的決定中提到,運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受,因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。

  於2019年,技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題,並提到EBA討論,EBA表示,考慮到法條涵義可能因時間產生變化,需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation),實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾,而是進一步擴展為,僅通過基本生物學過程,或是由基本生物學方法界定動植物之情況,皆屬於不可授予專利之情況,而推翻之前的決定。而為維持法律安定性,本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。

「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

相關連結
※ 歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8514&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/06)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國數位文化媒體暨體育部發布數位身分之公眾諮詢,發布法制政策回應並揭示相關原則

  英國數位文化媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS)2020年9月1日發布「數位身分:政府諮詢回應」(Digital Identity: Call for Evidence Response)文件,以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果,英國政府計畫調修現行法規,使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用,並發展有關數位身分之消費者保護立法;立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害,以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會(Digital Identity Strategy Board)並提出六項原則,以加強英國之數位身分布建與政策: 隱私:當個人資料被使用時,應確保具備相關措施以保障其保密性與隱私; 透明性:當個人身分資訊於使用數位身分產品而被利用時,必須確保使用者可了解其個資被誰、因何原因,以及在何時被利用; 包容性:當人們希望或需要數位身分時即可取得。例如不備有護照或駕照等紙本文件時,對於其取得數位身分不應產生障礙; 互通性(interoperability):應設定英國之技術與運作標準,使國際與國內之使用上可互通; 比例性:使用者需求與其他因素(如隱私與安全)之考量應可平衡,使數位身分之使用可被信賴; 良好監理:數位身分標準將與政府政策與法令連結,未來之相關規範將更加明確、一致並可配合政府對於數位管制之整體策略。

歐洲議會通過《關鍵原物料法案》強化供應鏈韌性及提升戰略自主權

歐盟執委會(European Commission)於2023年3月16日提出《確立關鍵原物料安全及永續供應框架規則草案》(Proposal for a regulation of establishing a framework for ensuring a secure and sustainable supply of critical raw materials,以下簡稱關鍵原物料法案),歐盟理事會和歐洲議會於2023年11月13日就草案內容達成政治協議,歐洲議會於2023年12月12日通過草案,有望於2024年完成立法。 《關鍵原物料法案》設有「關鍵原物料清單」(List of critical raw materials)和「戰略性原物料清單」(List of strategic raw materials),前者包含34種對歐盟經濟至關重要之關鍵原物料,而其中17種關鍵原物料又因具戰略重要性且預期將有全球供需失衡問題,而被劃分至「戰略性原物料清單」。為確保上述關鍵原物料之永續供應,《關鍵原物料法案》採取以下措施: (1)強化歐盟關鍵原物料價值鏈,制定2030年戰略性原物料基準:於2030年前,每年消費之戰略性原物料,至少10%於歐盟境內開採、40%於歐盟境內加工製造、25%於歐盟境內回收再利用。 (2)確保戰略性原物料供應多元化:未來加工階段使用之戰略性原物料,來自單一第三方國家之比例,不得超過總需求量65%。 (3)強化供應鏈韌性:提高歐盟監控和減輕關鍵原物料供應鏈風險之能力。 (4)關鍵原物料循環利用:確保關鍵原物料和含有關鍵原物料的產品在歐盟市場內能自由流通,並透過提高循環性和永續性,落實高水準環境保護政策。 歐盟期望透過上開目標之落實,並配合法案中之簡化開採許可程序及優惠融資管道等經濟鼓勵措施,促進關鍵原物料研發及供應鏈多元化,以落實綠色和數位轉型,並提升歐盟及其會員國之戰略自主權(strategic autonomy)。

德國新修正稅法將加重電子商務營運商之責任

  德國政府於2018年8月1日通過「2018年稅法」(Jahressteuergesetzes 2018),新規範將於2019年生效。「2018年稅法」修正內容包括所得稅、公司稅、貿易稅及增值稅等多項稅收法規。其中增值稅(Umsatzsteuer)之修正主要目的係為了避免德國境外之電子商務業者在與德國民眾進行電子商務交易時,未繳增值稅(Umsatzsteuerausfällen)之情況發生,為了確保相關之稅收繳納,透過本次修法加強了電子商務平台營運商之管理義務,平台營運商將有義務提供德國政府在其平台交易之賣家(包括企業與個人)相關資訊並確保其支付相關稅負。   德國增值稅(英文為:Value Added Tax)適用對象為德國境內所發生的進口、商業及服務交易行為,從歐盟以外地區進口到德國的貨物或向德國消費者提供跨境銷售皆需要繳納19%的增值稅。但據德國稅務局的資料顯示,德國的跨境電子商務交易每年約有5億歐元的增值稅未能被徵收。因此,德國政府修正的稅法中,大幅增加了平台營運商之義務(第22f款UStG)及實際責任(第25e款UStG)。修正之稅法要求平台營運商必須記錄下列事項,且若利用該平台之賣家未繳稅款,其平台營運商則須為該賣家繳交必要的增值稅: 賣家的全名和地址; 企業賣家之德國稅號及增值稅識別號碼;(個人賣家則為含有生日的身分證件) 上述稅務證明之有效日期; 每筆交易的發貨地址及收貨地址; 銷售時間及銷售額。   新修正稅法可大幅避免跨境電商逃漏稅收,同時也保護了德國境內的零售商。因為過去若國外電子商務賣家逃漏增值稅,則會與德國境內零售商所賣之貨物產生約兩成價差(稅率為19%),進而形成不公平競爭,而新法旨在消弭這樣不公平的情況。但這樣的方式對於平台營運商之責任及營運成本皆加重,故新法對於電子商務平台方的影響,有待未來進一步觀察。

英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會

英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}

TOP