當被授權人挑戰授權專利之有效性--美國法院對上訴條件「受有損害」的認定標準
2021年4月7日美國聯邦巡迴上訴法院（United States Court of Appeals for the Federal Circuit，下稱CAFC）發布了關於Apple Inc. v. Qualcomm Inc.的裁決，指出因Apple Inc.（下稱Apple）未能滿足提起上訴的資格「證明授權專利的有效性會對授權協議義務產生具體的損害影響」，故駁回其對於專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board ，下稱PTAB）做出之US7,844,037與US8,683,362專利（下稱爭議專利）有效性決定的上訴。
此案爭議專利是由Qualcomm Inc.（下稱Qualcomm）持有，Qualcomm曾以Apple侵犯爭議專利提起侵權訴訟，Apple隨後在PTAB對爭議專利提出多方複審程序（Inter partes review,下稱IPR），以挑戰爭議專利的有效性，但最後沒有成功。隨後，Apple與Qualcomm達成專利侵權和解協議並簽署了授權契約，授權的專利組合中也包含爭議專利。
在專利侵權和解協議後，Apple還是針對IPR的結果向CAFC提起上訴。由於提起上訴條件之一是上訴人需有受到損害的事實，Apple以其需持續支付權利金的義務主張有受到損害的事實。但CAFC認為，Apple並沒有證明若爭議專利被視為無效，則根據其與Qualcomm授權契約所應承擔的付款義務會發生改變。因此，法院裁定Apple不符合對IPR的結果提起上訴的資格。
由上述可知，作為專利被授權人，若要在授權契約條件下對爭議專利有效性決定提上訴，需要設法證明爭議專利的有效性會對授權協議義務產生具體的影響，否則被授權人將難以因其具有實質的損害從而讓法院啟動上訴作業。
林柳岑
專案經理 編譯整理
Mintz-Intellectual Property Viewpoints, The Federal Circuit Provides New Guidance for Patent Licensees Wishing to Challenge the Licensed Patent’s Validity (April 21, 2021), https://www.jdsupra.com/legalnews/the-federal-circuit-provides-new-4295823/ (last visited April 23, 2021).
Apple Inc. v. Qualcomm Inc., No. 20-1561 (Fed. Cir. April 7, 2021), available at http://www.cafc.uscourts.gov/sites/default/files/opinions-orders/20-1561.OPINION.4-7-2021_1759839.pdf (last visited April 23, 2021).
日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議（AIネットワーク社会推進会議），該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」（報告書2018－AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて－），提出「AI應用原則草案」（AI利活用原則案）。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用，藉由AI聯網環境健全發展，實現以人為中心之「智連社會」（Wisdom Network Society：WINS），其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者（以利用AI系統和服務為業）、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者；草案內並根據上開規範對象間關係，整理各種AI運用情境，最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節，以「利用手冊」等形式公布，提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」，將整合5+2創新產業方案，由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案，日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則，或可作為我國未來推動AI發展之參考。
美國國會通過700MHz D區段頻譜之規範為實施公共安全網路計畫，美國國會在2012年二月通過「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012)，將700MHz頻段中既有存在之公共安全寬帶頻譜(763-769 MHz/793-799 MHz)與相鄰的D block的頻段(758-763MHz與788-793MHz)規劃成 「互通公共安全寬頻網路」(interopertable public safety broadband network)，進行頻譜拍賣。 雖FCC經本法案授權執行D Block頻段的拍賣，但也限縮其職權規定FCC不得限制任何特定業者參與競標。針對FCC職權受到限制，業者認為可避免FCC在拍賣期間逕自訂定特別規則之情形。但法案仍保留FCC執行「普遍適用性的規定」(rules of general applicability)之權利，以頻譜聚合(spectrum aggregation)的規定促進市場競爭。對此，主導業者擔心FCC可能藉採取「頻譜上限」 (spectrum cap)的管制手段來限制其獲得大量頻譜的機會。 另外，面對全國性公共安全寬頻網路部署之需要，國會將授權行政部門建立「緊急救難管理局」(First Network Authority, FirstNet)來進行整體網路之開發規劃。在FirstNet尚未成立之前，FCC將暫時承擔此一過渡期間管理全國公共安全寬頻網路之責任。但FirstNet在未來是否能依照國會所期待順利掌管整體公共安全寬頻網路之運作，並達成建構一跨機關、部會以及區域的無縫互通寬頻網路平台(a nationwide interoperable public safety broadband network)之期望，FCC認為該局所任命之委員會委員所具備之專業度，以及各聯邦機構是否充分的支持將是成功之關鍵。
因應美國華盛頓州《我的健康我的資料法》施行，受監管對象隱私權政策應更新美國華盛頓州《我的健康我的資料法》（My Health, My Data，以下簡稱該法）於2024年3月31日生效，該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料，特別是生殖健康相關資料（data related to reproductive healthcare）。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內，包括穿戴式裝置（wearables）、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務（telehealth services）所蒐集之資料。 該法最繁瑣合規要求之一為，受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策（下統稱隱私權政策）連結，連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業，則設有三個月之緩衝時間，即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。 隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容： 1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的，包括將如何使用這些資料； 2. 所蒐集健康資料來源及類別； 3. 共享之健康資料類別； 4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別；以及 5. 消費者如何行使該法所賦予之權利，包括撤銷同意和要求刪除之權利。 最重要的是，除特殊情形外（即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意），受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的，蒐集、使用或共享消費者健康資料。 若違反該法相關規定，即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》（the Washington Consumer Protection Act），可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律，顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議： （一）關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 （二）未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。 （三）關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考： (1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。