澳洲政府2024年5月23日公布「國家電池戰略」(National Battery Strategy),這是澳洲政府推動「澳洲未來製造」(Future Made in Australia)政策計畫重要的一環。該戰略概述政府將如何擴大澳洲電池製造能力和發展專業技術,提升澳洲的經濟韌性和安全性。
戰略文件中,主要行動分為五項:
一、建立電池製造能力,增強經濟韌性,利用優勢促進國家經濟增長:
以2024年4月公布的《澳洲未來製造法》(Future Made in Australia Act)作為支持電池行業的法源。政府未來10年會提供227億澳元,投資包括再生氫、綠色金屬、低碳液體燃料、關鍵礦產精煉和清潔能源製造技術。
二、培養人才知識和技能,創造澳洲本土工作機會:
建立電池製造園區,結合企業和研究機構,將電池研究集中在有顯著需求和具市場潛力的領域。
三、確保澳洲在全球電池供應鏈中的地位:
重點支持構建供應鏈韌性的製造業,透過國際合作,應對氣候挑戰,支持電力轉型,創造清潔能源貿易機會,推廣高ESG標準。
四、在永續、標準和循環經濟方面引領世界
支持澳洲各地建立電池回收設施,補助電池回收技術的研究和測試,同時要求電池產業採取嚴格和有效的ESG措施。
五、促進各級政府合作
與各級政府合作,採取一致的標準和方法發展電池技術。透過聯合採購推動電池產業,並集中管理和輔導澳洲電池製造商。
澳洲擁有豐富的礦物資源,供應全球一半的鋰,但是其所製造的加工電池元件占全球不到1%;「國家電池戰略」的發布顯示澳洲政府希望利用自身優勢,在全球能源轉型中佔有一席之地的企圖心。
莫德納公司(Moderna)於2022年8月26日對輝瑞(Pfizer)/BNT公司提出專利侵權訴訟,主張輝瑞之Comirnaty疫苗侵害其RNA平台技術,引發各界關注,因此舉不僅為兩大COVID-19疫苗藥廠之間之專利戰爭,同時可能引發莫德納違反其專利承諾(Patent Pledge)之疑慮,從而衍生專利承諾效力問題之爭議。 莫德納曾於2020年10月8日於該公司官網上自願承諾:「於大流行繼續的同時,莫德納不會針對那些旨在製造對抗大流行疫苗的公司,主張我們與COVID-19相關之專利」(第一次專利承諾),而後於2022年3月7日,莫德納更改其承諾(第二次專利承諾),永遠不會針對在Gavi COVAX預先市場承諾(Advance Market Commitment, AMC)中之92個中低收入國家、或為這些國家生產疫苗之公司主張莫德納之COVID-19疫苗專利,且前提是生產之疫苗僅用於AMC之92個國家。莫德納對於輝瑞侵權訴訟之聲明亦與更新後之承諾一致,其僅請求2022年3月8日後輝瑞COVID-19疫苗侵害莫德納專利之損害賠償,而未請求2022年3月7日前之損害賠償責任。 惟莫德納單方面更改其專利承諾並提起訴訟之行為仍引發眾多爭議,主要包括莫德納第一次專利承諾是否有法律上之拘束力、後續更改其專利承諾之行為是否有效、這些行為之影響為何等問題。就第一次專利承諾而言,目前有認為其具有法律上之拘束力,其可能可被視為一種「公共授權」(public license)行為,為專利權之書面授權且適用於任何希望接受授權者;退步言之,即使該授權未成立,莫德納基於「承諾禁反言」(promissory estoppel)之法理,亦不能隨意撤回該承諾或追溯撤銷其已授予之權利;且由於第一次承諾中所述之「大流行繼續(while the pandemic continues)」之條件在世界衛生組織未宣告疫情結束之前仍然存續,該承諾應仍繼續有效。惟亦有認為莫德納應得以第二次專利承諾可取代第一次專利承諾,而自2022年3月起主張其專利權者。 本案針對專利承諾之效力引發許多討論,未來於此訴訟案件中法院如何評價莫德納之專利承諾以及對於其效力之認定,亦可能影響現有之專利承諾生態:若企業可任意收回、更改其承諾,並於後續得以訴訟手段提告運用其專利之第三人,或有可能影響公眾對於專利承諾信任或利用意願;而若專利承諾不能任意修改,企業須受自身之承諾嚴格拘束,則未來或許即使社會遭遇危機,企業亦不敢貿然發布專利承諾應對危難。因此,此案後續發展將對整體專利承諾與授權影響重大,值得持續進行關注及了解。
美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴依據美國專利法第314(d)條,美國專利商標局(USPTO)作成多方複審程序(Inter Partes Review, IPR)是否立案(institute)之決定,不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決,認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)依據美國專利法第315(b)條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定,同樣屬於第314(d)條不得上訴之決定。 本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利(以下簡稱836號專利)向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟,Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請,PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR,並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服,認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起,即便後因雙方和解而撤回,Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315(b)條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限,進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。 本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院(CAFC)作成判決,認為PTAB依據第315(b)條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴,並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回,當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算,IPR申請期限應以訴狀是否送達(served with the complaint)為準,與訴訟後續是否撤回無關,PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定,顯然增加法律所無之規定。 不過在聯邦最高法院的判決中,以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解,聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解,認為依據第314(d)條是否立案IPR之決定為不可上訴,係立法者有意設計,使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315(b)條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費,若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」