一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出,媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體,不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知(takedown notices)給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生,R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出,這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵,可能使對方遭受不當的侵權指控,甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中,研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量,實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案,卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址,卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何,在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告,不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標,均呈現相當幅度成長,顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。 93年專利、商標申請與核准統計出爐,全年專利新申請案件總數72,105件,較92年的65,742 件增加6,363件(9.68﹪),本國人申請案43,038件,外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件,較前一年增加6,107件(17.05﹪);本國人發明申請案16,754件,較前一年大幅增加3,705件(28.39﹪),顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件,比92年大幅增加24,333件(57.82﹪),此係因93年7月專利法修正實施,新型專利改採形式審查,縮短專利審查時程,及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。 93年商標申請案依類別統計為72,650件,比92年申請案件數65,907件,增加6,743件(10.23﹪),;93年商標公告註冊案計54,912件,較前一年74,572件減少19,660件(-26.36﹪);依類別計55,986件,均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度,不同類別毋需另提出一獨立申請案,因此依類別統計數會比申請案件數多。
專利申請 不見得先搶先贏「先申請不一定先贏」,經濟部智慧財產局完成「專利程序審查基準」草案,明定專利申請案若有不合程序者,就算是先提出申請的專利案件,可能面臨須重新審查,進而影響專利生效日,或者喪失優先權。 依新完成的專利程序審查基準規定,未來,申請人如果未補正,或補正仍不齊備者,則視其應補正的申請文件種類,分別為申請案不受理或產生一定法律效果。例如,申請人可能因此喪失優先權,或被視為未寄放,或者依現有資料重新審查等。先到先嬴的專利申請原則,將因新制施行而改變。 我國專利法內容,既為實體法,也為程序法,除規定准予專利權、撤銷專利權的程序、形式及實體條件外,也規定專利權及專利權管理事項,依「先程序後實體」原則,合於程序審查者,才能進入形式、實體審查,因此,無論是專利的初審、再審查或舉發等申請案,均與專利的程序審查,有密切關聯。由於我國專利法對於專利的申請採取「先申請原則」,申請日的認定,會影響到實體審查對專利要件判斷的時點,因此,申請日的認定,也是專利程序審查的主要重點。 程序審查內容及範圍,在各國審查實務上,雖有所不同,但是,包括審查各種書表是否採用主管機關公告訂定的統一格式;各種申請的撰寫、表格的填寫或圖式的製法,是否符合專利法令的規定;應該檢送的證明文件是否齊備,是否具備法律效力;申請日的認定;發明人或創作人及申請人的資格及程序是否符合規定;代理人是否具備代理的資格及權限;有無依法繳納規費等。 智慧局對於受理申請與文件審查,將分開進行,因此,專利申請人親自送件或郵寄案件,不論申請文件是否齊備,智慧局均會先行受理申請,待審查時,發現申請文件欠缺或不符合法定程式,而得補正者,再通知申請人限期補正。
世界智慧財產權組織發表2020年全球創新指數報告世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)於2020年9月2日發表「2020年全球創新指數報告」(Global Innovation Index 2020, GII 2020),報告中比較131個經濟體之最新全球創新趨勢。GII為一年一度發行之報告,除了比較不同經濟體的創新指數外,每年會挑選不同創新議題進行深度研究,2020年研究主題為「誰投資創新?」(WHO WILL FINANCE INNOVATION?)。 GII的報告評比,區分為七大指標分別為:組織機構(Institutions)、研發與人力資源(Human capital and research)、基礎建設(Infrastructure)、市場成熟度(Market Sophistication)、企業成熟度(Business sophistication)、知識技術產出(Knowledge and technology outputs)以及創意產出(Creative outputs)。其下再區分為21個次標和80個小標例如政府效能(Government effectiveness)、法規範環境建構(Regulatory environment)、教育支出占GDP比例、外國學生比例、R&D支出占GDP比例、生態永續度、高科技出口、資通訊服務出口等。2020年評比全球創新指數最高的10個國家排名分別為:瑞士、瑞典、美國、英國、荷蘭、丹麥、芬蘭、新加坡、德國和南韓,均為高所得國家;這也是南韓第一次躋身進入前10名。 另外報告中亦說明,2020年COVID-19大流行引發前所未有的經濟停滯。在COVID-19爆發之前,研發支出成長明顯快於全球GDP成長,創業投資(Venture capital)和IP應用達到高峰,但疫情發生的現階段全球經濟成長大幅度下降。然而經濟成長停滯之下,突破性技術創新的潛力仍在繼續存在,例如許多仍保有現金流的大型ICT企業仍持續推動數位創新,製藥技術與生物科技產業的研發支出大量增加,健康產業研發也受到重點關注。此外,COVID-19危機亦會促進傳統產業(例如旅遊、教育和零售等)之創新,以及改變企業在本地或全球之生產工作組織方式。而在各國政府為忙於制定緊急救濟計畫(emergency relief packages),以緩解地域封鎖所造成的負面影響和經濟衰退的同時,這些緊急救濟計畫對新創公司之融資多半不夠明確,到目前為止,各國政府並沒有創新研發作為當前刺激經濟計畫中的優先事項(priority)。 報告中針對「誰投資創新?」之主題,統計數據顯示創新金融(Innovation finance)雖然受疫情影響有所下降,但金融體系尚屬健全。惟資助新創企業的資金正在枯竭(drying up),北美、亞洲和歐洲地區的創業投資交易也急劇下降,幾乎看不到首次公開發行(IPO)。即使是倖存下來的新創公司,其盈利能力和對創投者(Venture Capitalist)的吸引力也在下降。也因為疫情影響,創投者減少對創新、小型和多元化的新創事業提供資金,取而代之關注所謂的「大型交易」(mega-deals),也就是資助大型企業的發展,並將投資領域轉向健康、線上教育(online education)、大數據、電子商務和機器人科技。此外,報告中亦說明近期創投多半集中在可以短期得到報酬的創新事業,例如資通訊軟體及服務、消費性產品服務、金融商品等,取得創投機構大量資金。相較之下,若研發較為複雜的前瞻科學技術,反而取得之資金較少;同時COVID-19惡化此現象,使研發期較長之產業和企業面臨更嚴峻的財務限制。
歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利,包括民主、法治及環境保護,防止AI在歐盟境內造成有害影響,並依據歐盟《人工智慧法》(AI Act, AIA)第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1],以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組,進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件,提供給下游提供者,並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件(guiding document),並確保GPAI提供者(providers)遵守其在《人工智慧法》下之義務,於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務,但符合歐盟著作權及相關權利法規,並不以遵守該準則為要件,而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行,其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利,以及針對文字與資料探勘(Text and Data Mining, TDM)的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項),仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業,規模有別於一般企業,故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施(proportionate measures),應與提供者之規模相稱且合乎比例(commensurate and proportionate),並充分考量中小企業(SMEs),包括新創公司(startups)之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者,採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務,GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型,應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中,公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要,且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時,例如使用網路爬蟲(web-crawlers)或授權他人使用網路爬蟲代其抓取(scrape)或以其他方式編譯資料,應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為,特別是應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀(machine-readable)權利保留[3],讀取並遵循機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force,IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者(包括權利人)實施之版本,或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產(asset-based)或基於位置(location-based)之詮釋資料(metadata)等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠取得相關資訊,包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統(downstream AI system),生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施,防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時,在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權(free and open source licenses)發布之GPAI模型,應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統,或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊,讓受影響之權利人及其代理人(包括集體管理組織(collective management organizations))以電子方式進行投訴。同時,勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴,除非投訴明顯無根據,或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由加州北區聯邦地方法院(United States District Court for the Northern District of California),威廉·阿爾斯法官(Judge William Alsup)針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家,對Anthropic公司訓練大型語言模型(Large Language Model, LLM)時使用受其等著作權保護書籍一案,作出AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供AI訓練的合理使用(Fair Use)不代表資料來源的適法性(Legality of Source)獲得合法認定,並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出,GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,以網路爬蟲(web-crawlers)進行網際網路內容的擷取,應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站,即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)的技術,更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理,但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣,均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟,七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料,並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架,而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求,已提示GPAI的開發、服務提供,應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響,也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言,在爭執訓練資料應有合法空間的同時,或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施,以尊重既有權利的態度,積極降低權利人的疑慮,始有助於形成互利的合法利用空間。 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://www.tips.org.tw) [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai。(最後閱覽日:2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場(Union market)之提供者,必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規,特別是透過最先進之技術,識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》(Directive (EU) 2019/790)第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025),https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日:2025/06/25) [5]劉家儀,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?https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。