美政府將加強對抗盜版與仿冒
美國歐巴馬政府在6月22日公布一份範圍廣泛的智慧財產執法聯合策略計畫（Joint Strategic Plan on Intellectual Property Enforcement），目的是希望協同聯邦各部門增強有關智慧財產權的執法力度，以打擊美國境內與境外盜版與仿冒日益嚴重的問題。
智慧財產執法協調員（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC）Victoria Espinel在報告前言指出，打擊仿冒和盜版需要聯邦強而有力的反應；作為全球創新領導者的美國已因為有些國家未能依照法律規定或國際條約來執法或採取不利美國之產業政策而被傷害。此計畫提出33個執法策略行動項目（enforcement strategy action items）來加強智慧財產執法，包括增加執法政策透明度以及美國境內、外執法行動的分享與報導、確保政府各層級間的執法效能與協調、加強美國智慧財產權的國際執法、確保安全的供應鏈以杜絕侵權產品輸入美國等。
舉例而言，該計畫非常關注外國網站線上侵權(online piracy)的問題，認為網際網路不應成為犯罪行為的工具，強調美國政府必須和外國政府、國際組織以及私部門共同合作對抗，並鼓勵內容擁有者（content owners）、ISP業者、廣告經紀商（advertising brokers）、付款處理業者（payment processors）和搜尋引擎業者在尊重合法競爭、言論自由與個人穩私之下，彼此合作謀求實際解決方案。根據報導，盜版已造成美國的影視業年度損失205億美元產值、工作者年度短少55億美元的收入、也減少了原本可帶來多於14萬個的工作職缺，結果使美國年度稅收短少了8.37億美元。
2016年中國大陸知識產權保護措施發展研析 資策會科技法律研究所 法律研究員 王凱嵐 105年11月28日 一、 前言 中國大陸為提升知識產權保護、運用、流通，於2009年開始，由其國家知識產權局每年推出知識產權戰略實施推進計畫，確立年度執行目標。根據WIPO[1]於2015年所公布的年度《世界智慧財產權指標》報告，內容中提到中國大陸在專利、商標、工業品外觀設計等智慧財產權領域的申請量均位居世界第一。顯示中國大陸在知識產權上之發展，不僅制度與環境不斷成長進步，其知識產權[2]之國際地位亦快速提升。 中國大陸2016年的知識產權推進計畫[3]持續在「嚴格保護知識產權」、「加強知識產權創造運用」、「深化知識產權領域改革」、「加大知識產權對外合作交流」、「確實知識產權發展基礎」及「加強組織實施和保障」六大面向提出政策措施。其中許多政策措施皆與保護知識產權有關，顯見中國大陸認為創造友善環境及建立保障機制為其發展知識產權並提高產值的重要基盤，因此本文擬就其中有關知識產權保護之措施進行重點說明。 二、 知識產權保護政策重點 1. 提高侵權法定賠償 由於知識產權侵權案件中，權利被侵害之一方舉證困難，且過去案例賠償金額偏低，無法有效嚇阻侵權行為之發生，故在知識產權保護法治化上，加強侵權行為懲治力度被中國大陸視為必要手段。除加大侵權人之侵權行為懲治力度，提高侵權法定賠償上限外，並針對情節嚴重的惡意侵權行為實施懲罰性賠償。 過去中國大陸之專利、商標訴訟案件，權利人獲得之賠償金額整體偏低，因此間接助長違法之侵權行為。因此，早在2013年已先將商標侵權的法定賠償額由50萬元提高到300萬元，使法院在審判上有更大的裁量空間，較能達到嚇阻侵權之效果，故「提高法定賠償上限」將成為中國大陸相關知識產權立法之趨勢。 2. 強化職務發明權益保護 為加強知識產權保護，營造良好市場環境，現行中國大陸「專利法」、「著作權法」已建立職務發明之基本制度，惟在實踐上仍存有問題(如:時常發生申請案發明人為公司代表人)[4]。因此，中國大陸國家知識產權局(SIPO)於2014年3月提出「職務發明草案」[5](送審稿)，內容對於發明創新的勞動者與資方間，於產出過程中所可能發生的法律議題及關係，以法律加以規範。 草案基於權利義務平衡及約定優先原則，勞資雙方得事先對於職務發明的報酬與權利歸屬等相關細節討論約定，而在當發生無法解決的狀況時(例如無契約約定或協議)，始引用本職務發明條例之規定。草案規定公司若選擇透過技術祕密保護時，發明人可以請求補償；若是申請知識產權，發明人可以請求獎勵和報酬。在權利申請過程中，若公司放棄，則應先事先通知發明人，發明人可以與公司協商，並以發明人自身名義取得申請權或是其他權利。 關於最低保障原則，為避免資方不與勞方協議職務發明的歸屬約定狀況發生，草案中也明確訂定了最低的保障門檻，給予職務發明員工基本主張權利，讓資方不得忽視發明人在職務發明中的權利。當雙方未約定相關獎勵與報酬時，草案中規定以「月平均工資」為最低的計算標準，同時制訂四種報酬的計算方式，以供勞資雙方在爭議產生時，可以作為依循的準則。 3. 提升訴訟審判精準度 過去司法判決常有標準不一之疑慮，造成專利判決之不確定性，因此在2016年計畫中要求地方知識產權法院總結審判實踐經驗，發布司法解釋並統一司法裁量，確保法律正確適用和有效保護知識產權之規範依據。在專利侵權判定標準上，確立專利權保護之範圍，避免壓縮創新空間、損害創新能力及公共利益。 在審判制度上，建立司法鑒定、專家證人、技術調查等訴訟制度，鼓勵法律在專利等相關技術案件審判中，妥善利用陪審員、專家證人、專家諮詢、技術鑒定之功能，透過多種途徑和管道，有效解決專業技術事實認定之問題。有條件的發展更有效之調查方式及具體作法，使知識產權之審判能不斷提升準確度[6]。 三、 結論 中國大陸在「十三五」[7]時期樹立新的發展理念，擬藉由深化知識產權重點領域改革，加速建設知識產權強國與推動經濟轉型升級。從討論司法制度之大方向，到提高侵權賠償之上限額度等具體規範上，皆可觀察出中國大在整體知識產權保護規劃，是以有系統及縝密的分類交由不同單位部門執行，這足以顯現中國大陸對於知識產權發展其保護之重要性。 智慧財產權在產業研發與升級扮演關鍵核心的角色，因此我國於2012年由行政院核定「智財戰略綱領」，明確指出智財相關規劃發展項目(如管理、運用、人才培育)。然而侵權訴訟賠償金額偏低、專利無效率偏高、職務發明激勵不足，仍亦為尚待解決之議題。當前我國面臨經濟轉型與產業升級的問題，在保護面更應縝密思考如何透過法令強化職務發明人的權益保障，藉此提升其研發創造意願；改善所有人的訴訟勝訴率，提升權利持有的效益，讓智財成為我國經濟發展之強大動力。 [1]世界智慧財產權組織。 [2]「知識產權」為中國大陸用語，我國稱「智慧財產權」。 [3]計劃全名為《2016年深入實施國家知識產權戰略加快建設知識產權強國推進計畫》。 [4]北美智權，<中國大陸職務發明條例草案>，2013/01/03，http://www.naipo.com/portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Laws/CN-50.htm (最後瀏覽日:2016/10/26) [5]中國大陸國家知識產權局，<職務發明條例制定>，2016/04/24，http://www.sipo.gov.cn/ztzl/ywzt/zlfjqssxzdscxg/xylzlfxg/201504/t20150424_1107558.html (最後瀏覽日:2016/10/12) [6]中國最高人民法院，<最高人民法院關於貫徹實施國家知識產權戰略若干問題的意見>，2010/04/14，http://zscq.court.gov.cn/znss/201004/t20100414_4107.html (最後瀏覽日:2016/09/20) [7]全稱是『中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要』，由習近平定調，也是中國大陸國家層級整體經濟與社會發展規劃之第十三個五年規劃（英文為five-year plan），規劃期間是從2016年至2020年。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism，下稱MCST）與韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission，下稱KCC）於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models，下稱本指引），以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎，就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形，提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎，力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施，盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展，惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新，係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題，在於找出一種平衡途徑：既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時，得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化，均可能構成著作權法上之重製，在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下，AI訓練之利用是否合法，主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外，就四項判斷要素逐一整理其定義與要件，同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形，並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例，藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例，摘要說明如下： 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 （一）利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似：若利用之目的與性質與原著作相同；未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益，且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益：開發者向使用者直接收取服務對價，或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益；非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術：若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示，從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練：將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性，較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係：生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練，並不當然排除合理使用之認定，縱存在商業目的，若該技術創造新價值並服務公共利益，其利用仍可能獲有利評價。而且，非商業與商業目的可能交織，例如，由大學與企業共同進行之產學合作研究，於初始研究階段可能屬非商業，惟若生成式AI模型用於提供商業服務，則可能有不利認定。反之，縱為營利企業，若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出，亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願：著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取，未經許可蒐集受接取限制之著作（如須登入或付費牆後之著作）或規避技術保護措施； 縱著作於技術上可接取，未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練，違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作，或以不被允許之方式接取著作，可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用，若該利用涉及非法重製或不當接取，此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的，該指引認下列情形不利於合理使用之認定： 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作：使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作，或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值，訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作（如訂閱服務或付費資料庫）：因對權利人經濟利益之影響風險較高，其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定，可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向，受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素，指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]： 1、非必要下使用整份著作之量：使用整份著作訓練模型，本身不利於本要素；惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由，得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質：於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代，且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素，指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]： 1、造成銷售損失或其他經濟損害：生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用，只要該利用不直接影響原著作市場之需求，亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達：替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出，很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場：使用著作於生成式AI訓練之授權市場，於部分領域已存在，或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展；AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型，可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練：可能導致未經授權利用，若任其普遍化，可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值，並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分，直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6]，分述如下： （一）可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI，且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達，而係為實現通用型對話與生成能力。此外，開發者曾努力實施技術措施，以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達（如社群媒體貼文或評論）訓練，且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇，須輸入數億筆資料，考量實現通用型語言理解與生成能力之目標，所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務，未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外，創作性相對較低之著作，如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片，或為非商業目的創作之平凡著作（尤其難以辨識或尋得著作權人者），亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構，依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料，訓練其自然語言處理（natural language processing, NLP）模型，作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用（open access）發表之論文，開發AI科技摘要模型，隨後並以開源（或開放權重）方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文，建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型，以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 （二）可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務，生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出，或模型吸收原著作語言表達之精髓，即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性，且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構，著作之利用範圍非結構上不可避免，亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供，導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會，足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外，就AI訓練以合理條件授權之框架（如專為AI訓練目的之獨立授權制度）及集體管理制度已然存在，取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務：未經新聞出版商許可，爬取並就新聞文章全文訓練模型，經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文，且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊，侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材：以合法購買之數位教科書訓練AI，生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買，利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文，且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售：未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型，並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作，且輸出可能替代圖庫或授權市場；又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集，故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱：自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型，經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示，其立場認為須找出平衡途徑，既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展，以求二者作為互補原則相互調和，使整體社會文化與經濟進步，故雖其承認AI訓練確實涉及重製權，但亦認為如手段與來源合法，且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益，則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度，公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果，實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言，我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準，與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例，且我國現行法同樣未設TDM專門例外，相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際，以其現行合理使用一般條款（第35條之5）為基礎、輔以行政指引因應AI訓練，以要素分析、不利類型化、具名事例的模式，引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法，對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值，不在其結論具拘束力，因其明示固為主管機關之立場呈現，但其也特別揭示指引非權威解釋，所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷，整理為可操作之不利類型與事例，為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式，亦呼應我國人工智慧基本法立法後，政府在相關作用法的整備上，以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇，足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會，《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models），頁8（2026）。 [2] 同前註，頁32-37。 [3]同前註，頁37~39。 [4] 同前註，頁39~41。 [5] 同前註，頁41~45。 [6] 同前註，頁50~頁62。
英國政府技術移轉辦公室發布知識資產商業化指引，推動公部門研發成果商業化英國政府技術移轉辦公室（Government Office for Technology Transfer, GOTT）於2025年5月9日發布「知識資產商業化指引」（The Knowledge Asset Commercialisation Guide），指導公部門及其研究機構（Public Sector Bodies, PSB） 透過技術移轉、衍生新創等途徑，促進其研發成果，即知識資產（Knowledge Asset, KA）商業化。指引包含KA商業化開發路線及技轉授權方法等，並建議PSB內部KA管理人員（如KA管理負責人及KA經理）使用。重點簡述如下： 1. 指引建議PSB以下行動策略：制訂KA管理策略，且應包含創作者獎勵政策、衍生新創政策、研發人員轉任借調原則、利益衝突管理程序等；對KA進行盡職調查（Due Diligence, DD），如確認研發人員對KA貢獻度、確認PSB具授權KA之權利；擇定KA商業化路線時，須確認其商業化目標、創造哪些產品及服務、市場機會與潛在客戶、參與團隊與資源；對商業夥伴DD，如KA授權對象、潛在投資者等，確認其合作目標與識別潛在利益衝突。 2. 指引建議4種KA商業化路線： （1） 於PSB內透過既定機制或創立新部門，進一步開發與商業化。 （2） 向外授權KA使用權利，指引認為此方式比移轉KA所有權更為妥適，因PSB可保有KA所有權、相關控制措施以及實質影響力。 （3） 成立KA衍生新創，PSB將KA使用權利授權予衍生新創，進而開發新產品及服務。 （4） 成立合夥企業，類似運用KA衍生新創，惟此路線下，PSB將與現有第三方合作成立新企業，兩方均持有股份並簽署合夥協議。
零工經濟（Gig Economy）近年來興起以UBER為首的「零工經濟」（Gig Economy）議題。按國際勞工組織（International Labor Organization, ILO）的說明：所謂「零工經濟」，是透過數位勞工媒合平台，將分散於各地的勞力資源，按需求（On-Demand）調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」，多半從事服務性質或任務性質單純且零碎（Micro-Task）的工作，如代駕、代辦雜務、居家打掃。 面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題，各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言，美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》（California Assembly Bill 5 (2019)），擴大「正式員工」（Employee）的解釋範圍，並要求資方必須對於「獨立承攬人」（Independent Contractor）之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案（Protect the Gig Economy Act of 2019）。國際組織方面，國際勞工組織從2015年起，發布多份研究報告，更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」（ILO Global Commission on the Future of Work）。 國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資，國際勞工組織指出：美國於2017年約有5,500萬名零工（Gig Workers），佔整體勞動力的34%，2020年可能會成長到43%。然而，僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據，零工的平均時薪是4.43美元，假設考量閒置的時間，平均時薪僅剩3.31美元，時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面，零工已慢慢開始有了組織性的工會，然而，零工向資方爭取權益時，面對傳統工會較不會存在的難題：32%的零工僅為補貼既有正職工作，零工間交流少、對於權益難成共識，無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者，勞工運動以實體為首選，然而零工大多透過「數位平台」，數位平台常有總部在境外的現象，零工較難有特定集會地點，甚至難辨識出談判的對象。最後，平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」，然而，平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷，各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。