歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年2月18日向中國大陸提起諮商請求(request for consultation),此係世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)爭端解決機制(Dispute Settlement Mechanism, DSM)之一環,並依照「爭端解決程序與規則瞭解書」(Understanding on Rules and Procedures Governing the Settlement of Disputes, DSU)第4.4條之規定,副知WTO的爭端解決機構(Dispute Settlement Body, DSB)。
EU於此諮商請求中指出,自2020年8月中國大陸最高人民法院就Huawei對 Conversant案此一涉及標準必要專利(Standards-Essential Patents, SEP)之訴訟核發禁訴令(Anti-Suit Injunction, ASI),並裁定違反者將被處以每日100萬人民幣之罰款後,中國大陸各法院即頻以此方式禁止外國專利權人於中國大陸以外之法院提起或續行專利訴訟(例如:Xiaomi對Interdigital案、ZTE對Conversant案、OPPO對Sharp案、Samsung對Ericsson案等)。中國大陸法院此等措施(measures)限制歐盟會員國公司行使專利權,違反「與貿易有關的智慧財產權協定」(The Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights, TRIPS);關於此,EU先前已多次與中國大陸政府交涉,例如曾在2021年7月依據TRIPS第63.3條(會員國法律文件透明化要求),發函請求中國大陸公開專利相關判決之進一步資訊,然均未果。故EU此次提出與中國大陸政府諮商之請求。
EU此諮商請求是DSM的第一步;如雙方未能於中國大陸政府收到諮商請求之60日内解決爭端,依照DSU第4.7條,EU得要求DSB組成一專門小組,就此事進行審理,以認定中國大陸多數法院頻發ASI一事是否違反TRIPS第1.1條、第28.1條、第28.2條及第41.1條、第44.1條及第63.1條等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦第二上訴巡迴法院於去年12月9日做出判決,維持先前佛羅里達州南區地方法院對於 Perfect Web Tech. 公司之專利第6,631,400號(以下簡稱專利400號)做出該專利無效之簡易裁決。第二上訴巡迴法院在 Perfect Web Technologies Inc. v. InfoUSA Inc. 一案中對於判斷一項專利的顯而易見性 (obviousness) 上,“常識”(common sense)所代表的意義做出解釋。 此案最初係由 Perfect Web Tech 控訴InfoUSA 侵害其所持專利400號,該專利為 “一種管理大批 (bulk) 電子郵件傳送到各不同鎖定目標的方法”。專利400號包含了4道程序,第一至第三道程序包含將大批的電子郵件寄送到一鎖定目標對象的群組,並計算當中寄送成功的數量。第四道程序則為重覆程序一至三,直到寄送成功的數量超過原設定的最低成功數量。對此InfoUSA向法院提出裁定專利400號無效的簡易裁決,而地方法院以 “程序一至三為先前技術 (prior art),程序四則僅為合乎邏輯的常識做法”而准予該請求並裁定專利400號無效。 第二上訴巡迴法院維持原判的理由在於專利400號不符合於KSR案中關於 “顯而易見性”的判斷原則。訴訟雙方皆同意程序一至三為先前技術,而法院認為程序四是 “常識”下的產物, “是一般人都顯然會去嘗試的結果”。Linn 法官更進一步指出像這樣的案子根本不需要專家證詞,只需用一般人的常識判斷即可。但是判決中亦同時聲明,若要援用 “常識”來判斷一項專利的顯而易見性,地院或專利審查官必須要能將判斷的依據解釋清楚以受公評。此判決結果意味著如果係爭的專利技術較為複雜,被告將必須要依賴有利的專家證詞以成功證實爭論的要點僅止於常識運用且具有顯而易見性。
科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較 加拿大反垃圾郵件法的施行可能衝擊電子商務產業加拿大政府於2010年12月通過反垃圾郵件法,並將於2011年底前生效,加國訂定此法律目的在於藉由遏止垃圾郵件、身分盜用、網路釣魚、間諜軟體、病毒、殭屍網路及誤導性的商業表示等行為,建立新的規範機制與罰則,解決此類線上威脅,從而促進電子商務發展。 目前引發兩派看法,自電子商務角度以觀,企業經營者倚賴電子郵件與消費者互動,而新法要求企業經營者在發商業行銷郵件前須先獲得同意,且必須有明確的取消訂閱機制供收信人選擇。雖在交易過程中獲得的電子郵件地址,將被視為已默示同意發送信息,但只能於最後一次購買日期後兩年內發信,如此企業必須另外建立符合法令規定的郵件清單並加以管理,對企業經營者而言著實是一種負擔。且因為新法定有罰則,若違反法令,加拿大廣播及電訊管理委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC)有權對個人處以最高100萬元的行政罰款,對公司最高罰款可達1,000萬元,如此使因業務需要而發送大量電子郵件的公司,包括電信公司、銀行等感到惶惶不安。同時另一方面有論者質疑此法律的執行成效,因大部分的垃圾郵件非自加拿大當地所發出,要如何達到減少並遏止前述線上威脅,效果存疑。 另一派見解則認為,在此法案通過前,加拿大是八大工業國中,唯一没有具體的垃圾郵件管理辦法的國家。雖然此法影響電子商務產業,然而知名企業也可能會濫發商業郵件,且縱使發送郵件公司並非在加拿大本地發送垃圾郵件,其未必在加拿大無分支機構,垃圾郵件確實對加拿大人民造成損害,因此制定並施行反垃圾郵件法是必要的。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。