IBM送大禮給開放原始碼軟體開發商,全美專利龍頭IBM宣布,釋出500項專利供軟體開發業者使用。此舉顯示IBM的智慧財產權策略有重大改變,而高科技產業同時將面臨挑戰。
IBM有意藉此在開放原始碼軟體開發業間建立專利共享的風氣,IBM資深副總凱利(John E. Kelly)表示,此舉是跨出一大步,希望其他人能追隨IBM做法,讓共享的專利能愈來愈多。另一位副總史托凌(Jim Stallings)指出,此舉是美國史上截至目前最大宗的專利開放案,意在鼓勵其它公司釋出專利以刺激科技創新。與此同時,美國專利商標局公布了去年度專利核發紀錄,IBM以獲得3248項專利勇冠全美,並將連霸紀錄推向連續12年,IBM去年度新添專利數量硬是比第二名的松下電器多出1314項。
IBM這次釋出的五百項專利,其領域涵蓋儲存管理、模擬多重處理、影像處理、資料庫管理、網路連結和電子商務。該公司希望透過此一開放授權計畫帶動開放原始碼軟體開發業的合作風氣,這有利將問題轉化成一個交流平台,也有助改良IBM的發明。
過去,IBM曉得利用專利授權創造更大利潤,這十年來IBM靠專利賺來的錢一直是勇冠全球,即使這次開放五百項專利,仍有數以千計的專利繼續為IBM賺取大筆佣金。大量開放專利的舉動造就IBM以較寬鬆定義重新詮釋專利法的先驅地位,評論家認為,這十年來的專利法改革侷限了軟體開發者的創新自由度,不再像促成個人電腦革新和網路革命的時空背景那般自由。IBM表示,該公司仍是專利的所有人,依舊保留運用專利對抗商用軟體製造商的權利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美司法部於2008年介入Google與Yahoo網站上進行的搜尋動作提供相關廣告的合作案後,再次針對Google公司的網路版圖擴張動作,是否造成阻礙公平競爭採取調查行動,這次的目標是Google與書籍作者與出版商之間的圖書、文章數位化和解協議。 事實上Google 去年已與美國書籍作者與出版協會取得和解共識,前者願支付 1.25 億美元和解金,後者則撤銷其違反著作權的指控。但「無主」(orphan)的著作物,像是絕版書或不明著作的書籍作者必須在5月5日最後期限前選擇退出Google的計畫,否則就會被納入和解案。 不過,有七位作者上周向法院要求把5月5日截止期限再延長四個月,理由之一是提議的和解案太複雜。為讓Google有更多的時間,與其它作者商議和解協議,美國紐約聯邦法庭已將和解的期限延至 9 月4 日。Google表示會再花六十天的時間找到作者,並說服他們就Google線上書籍搜尋服務一案達成和解。如果Google的和解計畫順利完成,在其「Google Book Search service」搜尋服務中,將可找到數百萬件的作品。
Flyknit專利訴訟戰持續擴大,Nike指控Puma侵害Flyknit系列產品之發明專利Nike成立於1971年,以運動用品起家,曾於2013年登上美國雜誌《Fast Company》「最具創新力的公司」排名位列第一。Nike在2012年推出Flyknit系列產品,主打一體成型的針織鞋面,Nike表示Flyknit技術是經過多年的研究、設計與開發,除以接面不明顯的方式來形成鞋面,其所使用的針織材料還可在鞋面的不同區域產生不同的紋理,並提供運動員所需要的輕盈、支撐、透氣、靈活等特性。此外,Nike也申請了有關Flyknit技術的發明專利以及利用Flyknit技術生產鞋面的設計專利。Flyknit不但在運動鞋業掀起新的流行趨勢,也開啟了新的訴訟戰場。 2012年,adidas晚Nike幾個月也發表了編織鞋款Primeknit,Nike旋即對adidas提起侵害發明專利訴訟,訴訟進展至2017年11月底,adidas向美國聯邦上訴法院提出上訴並主張Flyknit應屬於常規紡織工藝,不應給予Nike發明專利,目前尚待訴訟結果。 2015年,Nike又對Skechers的編織運動鞋款提起侵害設計專利訴訟, Skechers則以高端針織設計聞名的Missoni產品為證據,要求美國專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board,簡稱PTAB)審查 Nike設計專利的有效性,最後PTAB認為有部分Nike的設計專利是無效的,至2017年,Skechers持續向PTAB挑戰Nike有關Flyknit鞋面之設計專利,目前PTAB仍在審理進行中。 Nike的Flyknit專利訴訟戰持續擴大規模,今(2018)年5月3日Nike指控Puma的產品IGNITE Proknit、IGNITE Speed Netfit、Mostro Bubble Knit、Jamming,在2008~2016年間侵害了Nike有關Flyknit技術之7件專利,並於美國麻塞諸塞州聯邦地方法院提起專利侵權訴訟,Puma則回應表示其未侵犯任何Nike的專利,計劃將繼續生產其產品。
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 (Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version)[1],該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係,彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向,目前發布之版本為預出版本,該報告說明將於近期發布最終確認版,預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究,同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知(Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI),徵集各界對AI著作權議題之意見,著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析,於2024年7月起發布AI著作權報告,第一部分為數位仿造,第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析,而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品,此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析,主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製,除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等,否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權(Prima Facie Infringement)。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製,包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3],模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下,模型權重(model weights)[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品,而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重,即便其未參與模型之訓練,亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時,表示此範例必以某種形式存在於模型權重中,故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之,不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利,部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出,模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權,須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容,僅有在實質相似之情形下,模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯,著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為,惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用,仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性(transformativeness)[10],AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對,而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別,須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統,則該模型具高轉化性;若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時,不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間,如模型使用特定類型之作品進行訓練,用以生成使用目的與原作相同之內容時,即便其生成內容未有實質相似,頂多僅為有限度之轉化(modestly transformative)[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施,限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容,使生成內容之目的與原作品不同,此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為,使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的,且近似人類學習,因此實質上應是具有轉化性的,著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明,語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇,並非單純僅吸收其單字含意,且所生成之模型是被用作創造表達性內容,故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次,針對人類學習觀點,報告首先闡明,學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作,因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品,此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果,故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性,如小說、電影等,其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元,因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品,於判斷其複製比例是否合理時,係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性,須考量重要性以及數量,若模型僅使用小部分作品做訓練,但該部分為著作權作品之核心部分,此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面,生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性,生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而,許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練,因此,著作權局指出,雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖,但若其訓練具有轉化性目的(transformative purpose),並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時,則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之,使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失(lose sale):權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作,而失去收入。 B 市場稀釋 (market dilution):AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險,原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋,風格非為著作權所保障之方為,惟若AI生成與作品風格相似之內容,即便未有實質相似,但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者,將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 (lost licensing opportunities):權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會,但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍,報告亦肯認自願授權之可行性,雖自願授權可行,且已有開發商開始實施,惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為,即便現階段自願性授權仍為發展中之制度,但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展,若未來於特定類型作品中出現失靈情形時,再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理,然就此報告之結論觀之,其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答,合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及,AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但是否足以構成合理使用,仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是,雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品,惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶,開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外,報告中提及市場稀釋理論,目前尚未有法院採用,對合理使用之認定較為嚴格,即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用,可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度,但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境,但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明,惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論,自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明,國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究,本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網,主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案,而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素,具有與原作不同目的或性質,且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大CRTC制訂無線通訊服務契約之準則加拿大廣播電視和電信委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission,CRTC)將制訂新的準則,規範關於加拿大電信業者無線通訊服務契約之條款內容,所謂的無線通訊服務包含行動電話以及其他個人行動裝置,該準則之制訂並將透過網路諮詢收集公眾意見。 在多數的國家,無線服務已經與民眾日常生活密不可分,但難以理解的契約文字、有問題的條款、高昂的漫遊費用或繁重的契約解除費用等事項,時常是消費者對無線通訊服務抱怨的來源。加拿大無線通訊協會(Canadian Wireless Telecommunications Association,CWTA)曾在2009年推出一個業者自律的行為守則,在沒有政府管制的前提下,希望能提供較好的消費者保護。 然而由於加拿大各地方政府的消保規範不一致,除了對消費者權益保護不足外,相關無線通訊業者也感到難以遵行,因此於2012年3月呼籲應由中央管制機關制訂統一的規範。2012年10月,CRTC審視無線通訊市場,認為服務契約條款內容對民眾確實影響重大,許多加拿大民眾表示,對行動電話或其他個人行動服務的許多契約內容感到困惑,如去年(2011),消費者有關無線通訊服務的投訴量,即相當於其他電信服務之總和。故CRTC決定制定具有約束力的準則,幫助消費者選擇無線通訊服務。 本次CRTC邀請加拿大民眾透過網路討論以下問題: 關於無線服務契約之準則應該包含哪些內容? 有關的業者違反準則時,應如何投訴解決呢? 無線服務契約準則應如何推動及審查,以確保其能正常運作呢? 對此,CRTC主席Jean-Pierre Blais表示:「我們希望加拿大民眾參加網路討論,表達對於無線服務契約準則之意見,例如如何使服務契約能更清晰、更容易理解等。」在這份準則制訂完成後,將提供無線通訊服務之業者在制訂服務條款時,有一個明確的、一貫的遵循內容。