基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議-美國判決之觀點

刊登期別
第19卷,第4期,2007年04月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議-美國判決之觀點, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2292&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/01)
引註此篇文章
你可能還會想看
音樂串流服務網站鼻祖Grooveshark正式關閉

  美國音樂串流服務網站Grooveshark於2015年4月30日在紐約聯邦法院與三家唱片公司(Warner Music Group, Universal Music Group, Sony Music Entertainment)達成和解協議,以避免由陪審團判決(jury verdict)所帶來高達7億3千6佰萬美金的侵權賠償金。Escape Media Group以5千萬美金、公開道歉及關閉經營將近10年的Grooveshark網站為代價結束了這起爭訟多年的著作權訴訟案。   Grooveshark網站的成立理念爲提供使用者上傳音樂的平臺,樂迷可透過平臺互相分享與檢索音樂,因此網站原本適用於數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)中的避風港原則。惟Grooveshark網站實質上透過員工上傳盜版音樂,此一做法已明顯超出避風港原則的保護範圍。紐約聯邦法院法官於去年秋季的裁定中指出,Escape Media Group透過員工上傳盜版音樂獲取利益為無可爭辯的證據,因此認爲該公司應對著作侵權負責。   紐約聯邦法院法官於審前會議中指出一旦Escape Media Group的故意侵權罪成立,每首歌曲應賠償15萬美金的侵權賠償金,而網站目前擁有近5千首歌曲,因此侵權賠償金額將高達7億3千6佰萬美金。此裁定成爲了此案達成和解協議的催化劑。對於此次的訴訟結果,美國唱片業協會(The Recording Industry Association of America,)代表三家唱片公司表示此次的和解成功杜絕了侵權音樂的主要來源,對於藝術工作者而言十分可貴。

美國參議院通過「2008年基因資訊平等法」(Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008)

  美國參議院以95對0票通過了「2008年基因資訊平等法」(Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008),該法案主要是為了增補「2007年基因資訊平等法」(The Genetic Information Nondiscrimination Act of 2007)所制定。   「2008年基因資訊平等法」的內容主要為:1.保險業者不得基於被保險人的基因資訊,拒保或是提高保費,也不得要求被保險人提供其基因資訊以供保險用途,除非符合該法的例外規定。2.雇主不得以員工的基因資訊來限制、隔離、分級員工的工作,更不可據此來剝奪員工的工作機會。但是,本法所稱的基因資訊不包含個人的性別與年齡。   在本法通過之前,美國已有41個州立法保護個人的基因資訊被保險公司使用,並且進行不平等的對待;另有32個州立法保護員工因為基因資訊,兒在工作場合受到歧視。美國並於2000年發佈行政命令(Executive Order 13145),禁止利用基因資訊歧視聯邦單位的員工;另外,「1996年醫療保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)也針對歧視做了若干的保護,但是仍有許多漏洞,諸如沒有限制保險公司收集被保險人的基因資訊,或是沒有禁止保險公司要求被保險人進行基因檢測等,所以觀察家認為本法的通過對於個人權利保護是一項進步,但是遺傳病醫藥業者與研究者卻憂慮本法阻礙了醫療研究的發展。

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).

蘋果電腦與Proview於中國的iPad商標爭議

  蘋果電腦不只試圖與擁有中國iPad商標之Proview公司尋求商標侵權和解,也宣稱可能反控Proview公司商標侵權指控之誹謗。   有關蘋果電腦與Proview的台灣分公司之間之交議是否合法,已進入法律程序,原因是蘋果電腦主張台灣分公司已出售iPad商標給一家英國公司,之後於2010年該公司再次轉售給蘋果電腦。但,Proview聲稱此一交易是台灣分公司不是深圳分公司,而蘋果電腦表示台灣分公司是代表深圳分公司。 故,蘋果電腦之律師可能控告Proview誹謗,並已寄出書面信函予Proview的執行長,表示:此一控告是基於不合法的行為,意圖不正當地妨礙蘋果電腦的生意與商業關係。   Proview於今年初針對蘋果電腦商標侵權要求16億之賠償,深圳分公司並於美國加州法院對蘋果電腦提起商標侵權訴訟。兩公司之爭訟在中國頗受關注,也造成蘋果電腦一度將iPad下架。,雖然於3月份新iPad一上市後,中國即獲準其銷售許可。   此外,Proview深圳分公司之律師表示在中國廣東高等人民法院的調解下,蘋果電腦曾提出一筆金額作為調解iPad所有權爭議的和解金,但不願透露該金額僅表示雙方對此仍有很大差距。

TOP