美國司法部(United States Department of Justice)、美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office)、美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)於2021年12月6日共同發布「修改『標準必要專利』授權協議及司法救濟方法之政策宣言草案」(Draft Policy Statement On Licensing Negotiations And Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2021政策宣言草案),並徵集公眾意見,截止時間為2022年2月4日。2021政策宣言草案係在回應2021年7月9日「促進美國經濟體競爭性行政命令」(Executive Order on Promoting Competition in the American Economy)關於檢討2019年「有關『標準必要專利』司法救濟方法之政策宣言」(Policy Statement On Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2019政策宣言)之要求。
2021政策宣言草案揭示了兩大重點:
(一)改變SEP被侵害時,對禁制令(injunction)之核發態度
2021政策宣言草案對於「SEP被侵害時,是否核發禁制令」一事,擬回歸適用聯邦最高法院自eBay Inc. v. MercExchange, L.L.C., 547 U.S. 388 (2006)案以來,就禁制令之核發所設立之原則—(1)原告(專利權人)會因專利侵權而遭受無法填補(irreparable)的損害;(2)目前法律上之其他救濟方法,是不足以賠償專利權人所受的損害;(3)衡量專利權人及被授權人可能遭遇之困難,足認有必要進行衡平法上的救濟;(4)核發禁制令不會傷害到任何公共利益。
(二)揭示何謂符合「誠信原則」(good-faith)授權協議的指導原則
(1)雙方應以合宜態度推進授權協議:
以SEP專利權人而言,其應向潛在被授權人告知可能侵害該SEP的行為態樣;其並以「公平、合理及無歧視」(fair, reasonable, and non-discriminatory, FRAND)原則進行授權。
以SEP被授權人而言,其應於知悉以上資訊後,於商業上得被認為合理的時間內,以合宜態度推進該協議,或逕自接受該授權協議,或拒絕原要約而反向提出一合於FRAND原則之新要約(counteroffer)。其他合宜態度例如:就SEP專利權人提出進一步探詢(例如:詢問該SEP目前之專利有效性及有無侵權情形)或請求提供更具體的資訊,或建議目前雙方所遇到的授權上爭議可透過公正第三方解決。
茲有附言者,SEP專利權人在收到以上回應後,亦應「於合理的時間以合宜態度」推進授權協議,例如接受被授權人反向提出之新要約,或為使原授權協議較可被接受,再行提出一合於FRAND原則之授權條款,或回應被授權人想得知更多資訊之請求,或亦提出「可透過公正第三方解決雙方所遇到之授權紛爭」的方案等。
(2)雙方應合宜妥善解決紛爭:
如雙方因授權而生紛爭,建議尋求替代爭議解決方式(alternative dispute resolution);如仍欲透過司法解決,建議雙方就管轄法院達成合意,而非單方面擇定法院而提起訴訟。
此次徵求公眾意見的主要議題如下:
(1)2021政策宣言草案是否較可適當平衡SEP專利權人及被授權人之利益?
(2)「可申請核發禁制令」一事是否為SEP專利權人願意遵守FRAND原則的重要因素?
(3)如何提升SEP授權協議之效率及透明度?
(4)2021政策宣言草案所揭示對於SEP授權時之「誠信原則」之指導原則,可否為SEP授權協議建構良好架構?
(5)是否有潛在SEP被授權人願意及不願意接受FRAND授權協議之情形?
(6)有關單位是否曾經或應就SEP授權協議提供其他參考資訊?
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
於平台上販賣盜版商品,長期困擾著許多電子商務平台。做為美國電子商務龍頭之一的亞馬遜,近年也遭受外界指責未盡防止盜版的責任。儘管亞馬遜聲稱已盡力處理廠商的盜版申訴,但外界對於亞馬遜怠於處理甚至靠盜版牟利的譴責,卻未見停歇。 為解決盜版猖獗的問題,亞馬遜於2019年年初推出了以「零計劃」(Project Zero)為名的免費品牌服務,這項計畫包含了幾個項目,其一是透過機器學習掃描平台中可能的仿冒商品,並依據廠商提供的品牌資料主動移除可疑的盜版項目;其二,提供廠商自行移除仿冒商品的工具,廠商無須向亞馬遜提出申訴即可自行下架盜版商品;第三,透過廠商在商品上放置特殊編碼,讓亞馬遜可以在出貨時就檢驗其是否為正版,以即時遏止盜版商品的送到消費者手中。「零計劃」目前僅提供部分受邀品牌參與,同時,即使亞馬遜宣稱會採取適當檢驗程序,但該計劃是否會賦予大品牌過多權力,壓迫小廠商或二手商品的發展,導致不公平競爭的問題,仍有待觀察。 除「零計劃」之外,今年(2019)年初 亞馬遜也擴大了自2017年開始運作的「透明度」(Transparency)的付費計劃。該計劃的運作,是由亞馬遜給予註冊品牌廠商一個或數個由亞馬遜研發的二維條碼,廠商有責任將其施用在其指定的商品上,以一方面讓亞馬遜在出貨該商品時透過該條碼來驗證商品來源與真實性 ,二方面買家也可透過亞馬遜提供的APP掃描條碼來確認其商品是否為正品(此為零計劃中所未包含的功能)。目前該計劃已在北美、德國、法國、英國、義大利、西班牙與印度等國實施。
ECODIR之線上爭端解決機制介紹 歐盟發布數位身分皮夾信賴方登錄實施規則,健全數位信任生態系歐盟執委會於2025年5月6日發布《數位身分皮夾信賴方登錄實施規則》(Commission Implementing Regulation (EU) 2025/848 Laying down Rules for the Application of Regulation (EU) No 910/2024 of the European Parliament and of the Council as regards the Registration of Wallet-Relying Parties)(下稱實施規則),旨在幫助數位身分皮夾(Digital Identity Wallet)用戶確保其身分資料傳輸至可信賴對象,且傳輸之資料並未超過預期用途。 實施規則規範重點如下: (1)建置及維運登錄資料庫:會員國應建置皮夾信賴方(wallet-relying party)登錄資料庫,並指定登錄管理員負責管理及維運。 (2)訂定登錄政策及程序:會員國應訂定登錄政策,內容須涵蓋皮夾信賴方註冊時之身分識別及核實程序、登錄程序所需配套文件及佐證資料、用以確認皮夾信賴方提供資訊正確之真實來源、皮夾信賴方之救濟機制、驗證已註冊信賴方身分之規則及程序,並盡可能採自動化流程。 (3)申請登錄所需資訊:皮夾信賴方申請登錄時應提供之資訊,包括與官方身分紀錄一致之姓名或組織名稱、身分識別資料(如國民身分識別碼、商業登記號碼、加值營業稅號、歐盟經濟營運者註冊及識別碼(Economic Operator Registration and Identification Number))、地址、聯絡資訊、服務類型描述、針對各項預期用途擬請求之資料清單、是否為公務機關等。 (4)簽發相關憑證:會員國應授權至少1家憑證機構簽發皮夾信賴方存取憑證(access certificate),以確認皮夾信賴方之身分。會員國另得授權憑證機構簽發皮夾信賴方登錄憑證(registration certificate),以證明皮夾信賴方所取得之資料未超過預期用途。 (5)暫停或取消登錄資格事由:若有登錄資訊不實、違反登錄政策、請求資料超過預期用途等情事,將暫停或取消皮夾信賴方登錄資格。 (6)紀錄保存年限:登錄及憑證簽發紀錄應保存10年。 此實施規則已於2025年5月27日生效,將於2026年12月24日施行。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)