精簡專利審查：加拿大專利法修正案即將生效
因應加拿大-美國-墨西哥協定(Canada-United States-Mexico Agreement, CUSMA)中關於專利期間調整及精簡專利審查程序，加拿大政府對加拿大專利法進行重大修改，新法於2022年10月3日生效，其主要修正重點如下：
1.初步審查報告後之繼續審查要求
如專利申請人欲於3份審查意見報告做成後申請繼續審查(Request for Continues Examination)，需支付816加幣之費用(小型企業之費用為408加幣)並可額外獲得最多2份審查意見，如專利仍未核准，申請人需另外再申請繼續審查。
2.超過20項專利請求項之超額費用
專利範圍中多於20項之專利請求項，每多1項專利請求項將被要求額外支付100加幣之超額費用(但小型企業僅需支付40加幣之超額費用)，該費用將於以下2個情形產生：
(1)當提出審查時，申請案中有超過20項之專利請求項；
(2)當支付授予專利的最終費用時，專利請求項在審查過程中超過20項。
3.附條件之專利核准通知
一旦專利申請已接近核准階段，僅剩下次要的手續問題時，加拿大專利局可核發附條件之核准，使申請人修正該問題並支付最終費用以獲取專利。
加拿大政府於2021年7月出版的法規影響聲明(Regulatory Impact Analysis Statement)闡述該法修正理由，並對加拿大專利局無法於合理時間內完成專利審查表示擔憂，於2020年至2021年，加拿大專利審查至授予專利平均時間為31個月，且於本修正案前，對於專利局在授予專利或放棄專利前之審查報告數量未有限制，且無論花費的資源多寡，所有專利之審查費均相同。
該法規影響聲明亦提到加拿大專利申請案包含平均多於其他國家的專利請求項，導致專利審查效率低下，並解釋政府不鼓勵專利申請案包含不必要、過多的專利請求項，確保更快地給予專利，並預計本修正案施行後將減少專利申請量並提高專利品質。
另有論者指出，此修正案可能導致專利申請成本提高，使申請人於加拿大申請專利之意願降低，並認為加拿大專利制度尚待解決的問題在於雙重專利制度(double patenting regime)及專利適格性(subject matter eligibility)，本法施行後的實務發展值得持續關注。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
陳佳妤
副法律研究員 編譯整理
Gurbir Sidhu, 〈Streamlining Patent Examination: Amendments to Canada’s Patent Rules Coming Into Effect Soon〉, IPWatchdog (2022/08/18, 07:15 AM), https://www.ipwatchdog.com/2022/08/18/streamlining-patent-examination-amendments-canadas-patent-rules-coming-effect-soon/id=150955/ ( last visited 2022/08/26).
美國舊金山監事會（San Francisco Board of Supervisors，編按：監事會是舊金山市的立法部門，性質類似議會）於2019年05月通過停止秘密監察條例（Stop Secret Surveillance Ordinance），並將其訂入行政法規（San Francisco Administrative Code）條文，包括增訂第19B章及修訂第2A.20節、第3.27節、第10.170-1節和第21.07節。根據行政法規第19B章，舊金山政府及執法機構未來將不能使用臉部辨識科技，也不能處理或利用任何自臉部辨識科技取得的資訊。 易言之，在公共場所安裝具備臉部辨識科技的監視器，或暗自使用臉部辨識科技尋找嫌疑犯都構成違法行為。然而，法規的修訂不代表舊金山內所有臉部辨識系統將全面停止。由於舊金山機場及港口屬美國聯邦政府管轄，不受地方政府法律所規範，仍可使用臉部辨識科技；而民眾及私人企業並非修訂條文的規範對象，亦可繼續採用。 此次法規的修訂引發高度關注，各界也熱烈討論。反對者表示，法規的修訂使執法機關打擊犯罪的努力付之一炬，危害民眾安全；贊成者則認為，臉部辨識科技過分侵害人民的隱私權和自由權，應對其有所限制。畢竟，臉部辨識科技並非萬無一失，尤其當受辨識者為女性或深膚色人種時，準確率往往下降許多，而有歧視的疑慮。舊金山首開先例立法，成為全美第一個限制政府使用臉部辨識科技的城市，其他城市或國家未來是否會仿效而相繼立法，值得繼續關注。
歐盟對製藥產業是否違反市場競爭展開調查製藥產業的競爭情勢越來越劇烈，藥商間為了求取最大的利益，在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間，衍生出新的競合模式，特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年，美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭，因而違反競爭法的精神，美國國會更在2003年底通過法律，對此類競爭予以規範。繼美國之後，歐盟也在2008年1月中，就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係，向境內的製藥產業發出產業調查，這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務，調查內容包括：（1）在專利的策略方面，藥廠對於專利的取得與執行法律保護，是為了要保護創新發明，還是為了阻擋或限制創新藥以及（或）學名藥競爭的目的；（2）藥商之間訴訟纏訟的情形如何；（3）關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據，但歐盟此次的調查舉動或許意味，歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式，對於是否有違反競爭之情事存疑。
德國向歐盟提交《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》意見德國聯邦政府於2020年6月29日，針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見，期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為，並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。 歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告，一方面可促進人工智慧使用，另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示，投資人工智慧為重要計畫之一，可確保未來的創新和競爭力，以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是，可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時，必須注意應促進技術發展而非抑制創新。 在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出，人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下，實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇，並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」（Ökosystem für Exzellenz），並建立適當獎勵機制，以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」（Ökosystem für Vertrauen），並確保其能遵守歐盟法規，包括保護基本權利和消費者權益，尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外，應使公民有信心接受AI，並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法，並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出，除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外，應特別注重保護人民之基本權，例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等，並呼籲國際間應密切合作，運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外，德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室（監理沙盒場域）相結合，以助於加速企業實際運用，也將帶頭促進AI在公部門之運用。 在《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出，歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者，將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰，包括明確的安全和責任框架，以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現，將對產品安全性和責任方面出現新挑戰，而在當前的產品安全法規上，缺乏相關規範，特別是在一般產品的安全指令，機械指令，無線電設備指令等，未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面，雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術，但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響，將可能增加對受害者提供賠償的困難度，導致不公平或效率低下的情形產生，為改善此一潛在不確定性，可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度，以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法，在創新與監管取得平衡，更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展，尤其是對重要特定產業的要求，甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定，加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外，應依照風險高低擬定分類方法，並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務，以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務，針對低風險AI應用則採自願認證制度。
促進頻譜使用效率－美國啟動獎勵拍賣機制