USPTO日前針對「第三人先前技術意見書提呈制度」,於7月17日發布最終規則( Final Rules)。此項規則的頒佈,主要是因應2011年9月「Leahy-Smith 美國發明法案」(Leahy-Smith America Invents Act,簡稱AIA)的修法,所為的配套措施。
所謂「第三人先前技術意見書提呈制度」是指:賦予第三人權利,得於專利審查程序中提供專利審查員相關先前技術文獻,作為審查核駁之參考。美國在2011年討論AIA修法之際,大多肯定此制度可提升專利審查之品質,因而修法放寬了第三人可提呈的文獻類型、期限。而本次USPTO發布的最終規則,便以此修正為背景,進一步具體說明相關程序適用規則,主要包括:
(1)可提呈的文獻包含專利案、已公開的專利申請案、及其他與審查核駁相關並已公開之文獻;但不包含法院機密文件、商業機密文件及其他內部未公開之訊息;(2)第三人得利用USPTO現有的電子申請系統(EFS-Web)申請;(3)第三人得保持匿名,例如透過律師提呈文獻;(4)縱使USPTO駁回其申請,第三人仍可在法定期限內重新提交新的申請;(5)提呈之文獻如為外文文獻,第三人須提供英文翻譯本。
如同2011年修訂通過的「Leahy-Smith 美國發明法案」,此次USPTO所頒布的最終規則亦將於2012年9月16日起施行。預計將擴大第三人提呈先前技術意見書之比例,但對於專利申請人將造成甚麼影響,值得持續觀察。
中國大陸於四月一日頒布實施「電子簽名法」後,將為電子交易、信用管理、安全認證、線上支付、稅收、以及隱私權保障等議題拉開序幕。雖然中國大陸對「公司法」、「票據法」、「證券法」與「拍賣法」均進行修訂並頒布新版本,然而卻未與「電子簽名法」銜接,也因此勢必進行後續修訂工作。 此外,為了加速立法進度,國務院辦公廳與國家發改會前後發布「關於加快電子商務發展的若干意見」與「電子商務專項通知」,信產部等部委的專項扶持基金並已開始接受電子商務企業的申請。同時,中國民生醫藥商務網的 CEO 表示,隨著中國大陸逐步開放外資進入電子商務、物流與線上支付等領域,中國電子商務企業必須盡快跨越誠信、支付、物流、稅收、盈利等五大面向,以贏得二次發展之歷史契機。
新加坡個人資料保護委員會針對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(NRIC)號碼提出新的諮詢指引考量各行各業的從業習慣及民眾對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(National Registration Identification Card, NRIC)號碼之看法,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年11月提議修改個人資料保護法的諮詢指引(Advisory Guidelines on the Personal Data Protection Act ),明確界定企業蒐集、使用、揭露NRIC及其號碼之範圍。 依據舊的諮詢指引,新加坡個人資料保護法允許企業在基於合理特定目的並依法獲得當事人有效同意之情況下,蒐集、使用或揭露NRIC號碼。因此,不少企業活動習慣蒐集利用民眾的NRIC號碼,包括零售商店所舉辦的抽獎活動。然而,在PDPC提出新的諮詢指引後,企業可蒐集利用NRIC號碼的情況受到大幅限縮。 由於NRIC號碼與個人資訊息息相關且具不可取代性,無差別地蒐集利用將增加資料被用以從事非法活動之風險,故新的諮詢指引闡明,原則上企業不應蒐集、使用或揭露個人NRIC號碼或複印NRIC,除非有下列兩種例外情況之一:(一)法律要求;(二)為確實證明當事人身分所必要。第一種例外情況,雖因法律要求無須取得當事人同意,但企業仍應踐行告知義務,使當事人知悉NRIC號碼被蒐集、使用或揭露之目的,並確保企業內已採行適當安全措施,防止NRIC號碼被意外洩漏。第二種例外情況則仍須就NRIC號碼的蒐集、使用或揭露取得當事人同意,除非符合個人資料保護法規定下毋庸取得當事人同意之例外(如急救等緊急狀況)。 此外,PDPC針對得蒐集、使用或揭露NRIC號碼或複印NRIC的情況,以情境案例方式於諮詢指引中說明供企業參考,另給予12個月的審視期間,使企業得修正組織內部政策並尋找可行替代方案。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
電子商務應用與解釋之不易,提高法院裁判難度由於電子商務的應用往往涉及一些技術層面概念,當法律的適用遇到這些應用與解釋時,不免提高法院在裁判上的困難度。 以美國馬里蘭州上訴法院在五月初進行的 Beyond Systems Inc. v. Realtime Gaming LLC. 案件言詞辯論為例,由於該案涉及網路與法院管轄權之爭議,審理該案的數位法官均坦承對於律師在言詞辯論過程中所提到的一些技術名詞解釋感到理解上有些困難。該案是由位在馬里蘭州的原告指控位於喬治亞州發展互動軟體的公司,聲稱在 2003 年底自被告收到 240 封垃圾電子郵件,違反該州的反垃圾郵件法。馬里蘭州的地方法院駁回原告的訴訟,乃因現有證據很難判斷被告與馬里蘭州之間有地源上的關聯性,故該法院對於被告沒有管轄權。在上訴法院的言詞辯論中,原告指稱,從新墨西哥州所寄發的電子郵件內附有被告的網站連結;而被告則表示其並未寄發大量垃圾郵件給原告,此外,光是網站的存在以及在網際網路上提供資訊並不能做為法院主張管轄權的依據。 儘管雙方律師在法庭上互執己見就該案從不同角度進行辯論,但兩邊律師皆表示,要在現階段於法庭上對電子商務及電子通訊提出定義及解釋都不是容易的事,尤其在網際網路這塊領域中,要認清誰是行為主體是難度很高的事。