歐盟法院(European Court of Justice; 簡稱ECJ)於2009年6月18日判決,確認法國化妝品公司- 巴黎萊雅(L’Oreal SA)之競爭廠商-Bellure NV(簡稱Bellure公司) 有侵害巴黎萊雅之商標權,此一判決對於刻意仿冒之廠商予以重擊,也更擴大著名商標權人的商標保護範圍。
Bellure公司所販售及製造的香水,係仿似巴黎萊雅所製造香水的味道、瓶身及包裝,且更以”smell-a-like”的商品價格比較表做為廣告宣傳,藉由「搭便車」的方式推銷Bellure之產品。
歐盟法院認為,縱使Bellure的廣告宣傳及產品本身,並未直接和巴黎萊雅的產品產生商標混淆誤認的可能,且並未對巴黎萊雅造成直接的損害,但Bellure如此「搭便車」行銷自己產品的方式,確實是以不正當的廣告方式獲取不公平的利益,並銷售自已的產品。
本案將使商標權人對於日漸複雜的侵害類型獲得保障,如:仿冒品的販售及網路銷售等;此外,對於產品在做宣傳時也要小心使用比較性的文字(如:僅做產品性質差異的比對而非產品價格的比對),以免侵害他人商標權。
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).
取締盜版有成 台灣改列特301一般名單美國貿易代表署公布最新特別301名單,我國從優先觀察名單降級成為一般觀察名單,經濟部智慧財產局長蔡練生表示,我們的目的是希望能除名,儘管這次只是降級,還是積極爭取希望在5月的年度報告能夠獲得除名。蔡練生表示,美國貿易代表署去年5月3日公布2004年特別301名單,我國列為優先觀察名單,並宣布去年秋季會進行不定期檢討,當時同樣被列為不定期檢討對象還包括馬來西亞和波蘭,不過這次只有台灣獲得降級。 台灣已經連續四年名列美國特別301優先觀察國家名單,近年來政府修法,加強取締盜版,獲得美國方面認同,今年終於獲得降級,並在美東時間1月18日正式公布我國降級。 蔡練生指出,優先觀察名單和一般觀察名單之間的差異是層次問題,列為優先名單者美國會給予六個月的觀察期,讓其改善機會,如果沒有改善就會採取貿易報復手段;一般觀察名單的觀察期,則延長為一年。
美國德克薩斯州聯邦北區地方法院駁回德國汽車零組件供應商大陸集團對Avanci授權SEP模式違反反托拉斯法訴訟美國德克薩斯州北區聯邦地方法院於2020年9月10日,駁回德國汽車零組件供應商大陸集團(Continental Automotive Systems)針對高通、諾基亞、夏普及其他電信公司透過Avanci授權標準必要專利(Standard Essential Patents, SEP)模式違反反托拉斯法的訴訟。法院指出,Avanci是由SEP專利技術擁有者組成的專利授權平台,而Avanci繞過零組件供應商,直接與汽車製造商就授權協議進行談判,並未違反反托拉斯法。 按大陸集團係依據《休曼法》(Sherman Antitrust Act)第2條提出反壟斷訴訟,指Avanic及其成員濫用標準制定的壟斷力量,排除其他技術擁有者並提高專利授權費用。對此,法院列舉聯邦第九巡迴法院在FTC v. Qualcomm案的相同看法指出,該行為是屬於Avanic及成員的契約問題,即SEP持有人可以選擇依照公平、合理、無歧視(Fair, Reasonable, Non-discriminatory, FRAND)的契約方式限制SEP授權,但違反此契約義務並不違反反托拉斯法。大陸集團主張SEP持有人違反FRAND授權承諾,欺騙標準制定組織,從而將專利納入產業標準;但即使這種欺騙會將被告的競爭者排除在標準之外,乃是針對競爭者本身而不是對競爭過程的損害,SEP權利人藉由價格歧視(Price Discrimination)合法地將專利價值最大化並不違反反托拉斯法。 另外,原告控訴依據還包括《休曼法》第1條,禁止事業以契約等方式限制競爭。但法院認為Avanci授權模式是與組成公司間協議訂定,該協議並不會阻止成員向非製造端客戶單獨授權。在SEP授權人拒絕與原告進行談判,或僅同意以向汽車製造商授權的相同價格與零組件供應商進行交易,頂多屬於SEP權利人間的個別行動,並未違反反托拉斯法,因而駁回訴訟。
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局(the National Institute of Standards and Technology,NIST) 建立網路專頁,提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告,揭示各部會具體執行白宮在去(2011)年10月28日所發布的總統備忘錄(Presidential Memorandum),要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例,以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用,以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出,聯邦政府將創新技術研發,視為刺激經濟的一個重要工具,而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力,故歐巴馬政府啟動美國計畫(Startup America Initiative)將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一,並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫,包括各機關自訂目標與評量標準,以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構,NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵,俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標,如標準參考物質和數據(Standard Reference Materials and Data)、專利授權、共同研究等的追蹤範圍,此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面,NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫,揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性,具體執行、評估之方式,可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。