歐盟單一專利法院((Unified Patent Court, UPC)預計於2023年6月1日正式運作,歷經英國脫歐等事件後,於去年(2021)12月2日奧地利批准單一專利法院協議暫行議定書(Protocol to the Agreement on a Unified Patent Court on provisional application, PAP-Protocol)並提交後,正式進入最後階段。
UPC為歐盟所設立之國際法院,對歐盟授予之專利具管轄權,負責審理歐洲專利的侵權與訴訟案。UPC之裁決結果將適用於所有UPC成員國,透過建立單一的審理制度,避免各國法院標準不一致的情形。截至目前(2022年12月20日),已有16個歐盟成員國批准單一專利法院協議(下稱協議)。
現有歐洲專利(EP)將直接適用UPC制度,為降低影響,協議給予專利權人申請退出單一專利制度(Unitary Patent, UP)的選擇權,若未於規定時間內提出申請,仍可於UPC啟用後7年內提出。其他針對UPC提出幾點說明:
一、UPC成員國之歐洲專利,皆受到UPC管轄。
二、UPC分為初審法院(Court of First Instance)與上訴法院(Court of Appeal),初審法院為UPC成員國之地方或區域法院並非單一法院。
三、訴訟期限於初審分為三階段,總時程約為12至14個月,上訴法院受理後原則不會再發回初審法院,審理過程約為12個月。
四、UPC管轄權僅限於專利事務,如侵權訴訟、專利撤銷、申請強制令等。
五、UPC受協議、歐洲專利公約及有關的國際協議、規範等約束。
美國專利法中,權利懈怠原則係指當事人構成怠於行使權利之情形時,可作為專利侵權之防禦抗辯事由。目前美國專利法282條(b)款(1)項已將權利懈怠抗辯成文法化,聯邦最高法院相關判決之見解認為權利懈怠原則之目的為填補法律缺陷(filling the gap),主要針對法律條文並未明確規範時效時之特殊情況,考量到專利法第286條之規定以及聯邦最高法院曾於2014年Petrella v. Metro-Goldwyn-Mayer一案中判決權利懈怠不得作為美國著作權法第507條(b)款訴訟時效限制之抗辯理由。因此美國專利法上的權利懈怠原則並非訴訟時效限制(statute of limitations),而是侵權賠償時效限制(damage limitations)。此外,不會產生類似衡平禁反言之誤導當事人及造成該方後續損失之結果,基於兩者此一性質不同,也不會直接排除當事人持續權利金之權利資格。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
網路線上廣播電視正方興未艾 全球四大晶片業者共同研發奈米蝕刻技術世界四大電腦晶片業者決定與紐約州合作,在今後五年內出資 5.8億美元,研究發展下一代電腦微晶片製造技術。紐約州預定出資1.8億美元,美國IBM、超微半導體(AMD)、美光科技(Micron)與德國英飛凌預定各出五千萬美元的現金與設備,另2億美元由多家提供物料與設備的廠商提供。惟世界最大晶片廠商英特爾(Intel)並未參與此計畫,英特爾目前在x86微處理器市場中,占有銷售量的80%、銷售額的90%。 此國際奈米蝕刻事業( International Venture for Nanolithography, INVENT)計畫的基地,預定設在奧伯尼紐約州立大學奈米科學與工程學院,預期共有500多位研究人員、工程師與其他人員,投入此計畫。 奈米科技是研究分子與原子級的科學,此一計畫研究重心是利用光線,蝕刻大約頭髮直徑十萬分之一大小的電路,讓參與公司及早取得與學習應用研究出來的蝕刻工具。由於近年半導體速度與複雜性快速提高,晶片業者製造更小、更快晶片的難度增加,研究發展成本飛躍上升,業界體認到必須合作,才能負擔。一具蝕刻工具成本可能高達 2500萬美元,蝕刻工具進步攸關晶片廠商繼續縮小晶片規模,使每個晶片具有更多運算與儲存能力。目前生產的最先進晶片運用90奈米科技,晶片廠商希望從2006或2007年起,生產65奈米晶片。