標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制－以高通案為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
澳洲高等法院(澳洲的最高司法機關)在10月7日時做出重要判決，認為單純從人類基因體分離出來的基因序列，不足以作為專利的申請標的。本案的原告是一名69歲曾罹患乳癌的女士，他向法院起訴請求法院宣告Myriad 基因公司所擁有的BRCA1基因專利中部分的專利範圍(claim)無效。BRCA1基因的突變(mutation)或特定的表型被認為與乳癌及卵巢癌的發生機率有關。在先前的審級，法院都判決被告勝訴，但高等法院推翻了先前的見解，以7票贊成0票反對的比數\判決原告的上訴有理由，Myriad基因公司的專利無效。本案由首席法官連同其餘三位法官提出多數意見，另外有兩份協同意見。 本案的主要爭點在於系爭專利是否符合澳洲1990年專利法(Patents Act 1990)中，對專利應屬於一種「生產方式」(manner of manufacture)的規定。多數意見認為系爭的專利範圍只是BRCA1基因的序列，這些資訊並非由人類所「製造」，而僅是由人類所辨別。因此這無法被視為是一種生產的方式，不符合專利法的相關要求。若要將其視為生產方式，則需要進一步擴張生產方式的概念範圍，不適合由法院進行判斷。同時法院認為這個專利可能造成寒蟬效應，使得與BRCA1相關的分離技術變得過於昂貴或形成事實上的壟斷狀態，也與專利法希望促進發明的初衷不符。最後，法院在確認澳洲對於是否應承認此類專利並無國際法上的義務後，宣告此專利無效。 澳洲的學界對此判決表示歡迎，認為此判決將使醫療人員執行職務時免於侵犯智慧財產權的恐懼。但澳洲的生技產業則認為這個判決可能會打擊相關的研究，造成負面影響。澳洲法院的判決與美國先前的判決見解相當類似，同時該判決也可能對於其他國家的類似案件發生影響。例如在加拿大的一個與罕見心臟疾病基因有關的官司，就很可能會受到本判決的影響也宣布該基因專利無效。
複製牛肉即將上桌？－複製動物作為食品之歐盟規範觀察 日本經產省修正〈電子商務交易及資訊商品交易等準則〉日本經濟產業省於2018年12月19日修正「電子商務交易及資訊商品交易等準則」（電子商取引及び情報財取引等に関する準則，以下稱「本準則」），主要係因應2018年《不正競爭防止法》在促進資料利用之環境整備方面，以及《著作權法》在應取得著作權人同意之行為範圍部分之修正。 本準則首次公布於2002年3月，係經產省透過學界、產業界及金融界專家、相關主管機關、消費者等各方合作，整理民法等各相關法規釋疑而成，因此，須隨著法規修正更新本準則中的法規適用、爭點、說明等內容。經產省期能透過本準則提高交易當事人對電子商務交易及資訊商品交易相關市場的可預見性（foreseeability），並促進交易。 本準則此次修正相關重點如下： 於網站上販售或公布用以安裝程式或存取、複製數位內容（digital content）及程式之帳號及密碼者，應負相關衍生之法律責任。 針對透過網路蒐集、輸出、於內部網路登載、投影他人著作物等利用行為者，加以限制規範。 若學校授課、企業培訓係使用網路進行遠距教學，或遠距教學服務之供應商有償向學校、企業提供課程而違法利用他人著作物者，則學校、企業、服務供應商須依著作權法負相關法律責任。 使用者（被授權人）基於契約取得供應商（授權人）之同意得以使用資訊商品，縱使該資訊商品之智慧財產權（著作權、特許權）受讓予他人，使用者仍得繼續使用該資訊商品。 因體驗版之手機應用程式、軟體、共享軟體，對使用功能或使用期間有所限制，若行為人違法散布解除限制方法於網路者，則行為人應負之法律責任。 向第三人提供全部或部份有償之資料集（dataset）等行為者，加以限制規範。 針對使用P2P共享軟體將檔案上傳至網路、自網路上下載以及提供P2P共享軟體等行為，就是否違反著作權法進行討論。 拍攝到第三人著作物之合理使用。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。