Google公司為強化專利組合，再下一步棋
谷歌公司（下簡稱Google）已經證實收購來自IBM公司共217篇專利；其中188篇專利為IBM已取得之專利，29篇專利為IBM公司申請中的專利。但Google拒絕透露收購金額。
這些專利涵蓋了許多不同的技術，主要的專利是與資料處理有關，例如電子郵件處理、線上日曆，以及在不同裝置間轉換web apps等功能。其中一篇專利預期用以提升Google的社群網路（Google+）之搜尋功能。
其實從去年開始，Google已經收購了來自IBM公司總共約2000篇的專利，這些專利內容與手機軟體、電腦的硬體設備，以及處理器有關。此外，Google去年也以鉅額收購Motorola公司，背後一個很大的原因可能是跟Motorola所擁有的2萬多篇專利有關。
目前許多科技龍頭公司，已有例行性地藉由採取專利訴訟以取得市場地位的趨勢。例如Apple已指控包括HTC等智慧型手機供應商，因使用Google所擁有的Android手機操作系統，而涉嫌侵害Apple的諸篇專利；在與Apple的爭訟過程中，HTC獲得來自Google收購Motorola後所獲得之專利。
Google的執行長佩吉（Larry Page）在宣布收購Motorola時曾經表示，藉由收購Motorola可強化Google的專利組合（patent portfolio），協助Google公司對抗來自Apple或其他公司的競爭威脅。
Google公司透過持續不斷地強化專利組合，拓展專利領域，企圖在這些因專利涉訟的智慧型手機市場中，穩固其市場霸主地位。
在農產品業，食品安全在所有人的心中佔了極重要的位置。美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration，下稱FDA）在2015年9月發佈了食品安全現代化法（Food Safety Modernization Act；下稱FSMA）之產品安全建議規則（Produce Safety Proposed Rule；下稱PSPR）的最終版（final rule）。該規則的發布，預將使零售商尋找供應商的方向，轉變為以有遵守FSMA的供應商作為交易的對象。 PSPR主要是在規定人類消費之蔬果產品生長、繁殖、包裝、販售之規則。新增規範重點如下： 1. 農業用水（Agricultural Water）：針對農業用水之品質標準、水質測試方式，作出規範。 2. 生物土壤改良（Biological Soil Amendments）：對於改良土壤可能使用到之肥料或相關之微生物，作出規範。 3. 抽芽（Sprouts）：對於植物在抽芽時相關預防微生物汙染、微生物測試，作出規範。 4. 馴養動物與野生動物（Domesticated and Wild Animals）：針對在農場內放牧之動物，或用來幫助耕作動物之管理，作出規範。 5. 人員訓練、健康與衛生管理（Worker Training and Health and Hygiene）：針對相關人員之教育訓練、衛生管理以及健康，作出規範。 6. 設備、工具與建築物（Equipment, Tools and Buildings）：為了預防生產過程中可能遭受汙染之情況，對於硬體設備作出規範。 FSMA是美國第一個關於食品安全之立法，美國農業部（Department of Agriculture；USDA）為了讓零售商或中盤商更了解其自身對食品安全之需求以找尋適合之供應商，更預計在2016年春季推行集團優良農業作業準則前導計畫（ Group Gap Pilot Program），提供第三方認證服務，以確認農產品所有之作業都有遵守FSMA及FDA之建議。
美國大聯盟MLB控告遊戲卡商Upper Deck Entertainment侵害商標權美國大聯盟(Major League Baseball Properties , 簡稱MLB) 日前於美國紐約南區地方法院對美國運動遊戲卡製造商Upper Deck Entertainment (簡稱Upper Deck) 提出商標侵權訴訟，MLB主張Upper Deck於2009年到2010年期間所新製造、銷售、販賣之棒球卡系列上，球員制服上的隊名logo的標示為不當使用，侵害MLB之商標權；MLB並同時聲請暫時禁制令 (preliminary injunction)，禁止Upper Deck之經銷商銷售、販賣相關系列商品。 2009年8月，MLB與另一運動遊戲卡製造商Topps簽定商標獨家授權合約，約定Topps為MLB唯一合法授權之美國大聯盟系列之棒球用品製造商，此一行為意謂Upper Deck與MLBP之間長達30年的合作關係宣告終止。故Upper Deck 2009-2010年之最新棒球卡上已未標示MLB之商標，而僅以職業棒球球員穿著該隊制服及棒球帽之肖像，甚至在稱呼球隊名稱時也刻意省略隊名，僅以地名代替，如波士頓紅襪隊(Boston Sox)僅簡稱波士頓(Boston)；然而，此舉仍被MLB認為係不當使用MLB商標而提起商標侵權訴訟。Upper Deck稍早僅向經銷商表示，其所製造及販賣之商品並無侵害MLB的商標權，亦無不合法。另，1998年MLB同樣以Pacific Trading Card, Inc.所製造、銷售的運動卡未經MLB商標授權為理由，向紐約法院聲請暫時禁制令，禁止Pacific之經銷商販售相關產品，但紐約法院駁回MLB禁制令之聲請，雖然MLB當時有上訴至第二循廻法院，卻因嗣後與Pacific和解而撤回本件上訴案。故，MLB此次所聲請之暫時禁制令的發展，未必不利於Upper Deck。 目前本案僅MLBP提出聲明，Upper Deck之抗辯尚未公開，MLBP先前與Pacific之商標侵權案以和解終結，本案Upper Deck之使用方式是否侵害MLBP所擁有之30隊美國大聯盟職棒logo及隊名之商標權，將待法院後續判決。
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).
簡介美國《營業秘密案件管理的司法指引》2023年7月13日，美國聯邦司法中心（Federal Judicial Center）發布《營業秘密案件管理的司法指引》（Trade Secret Case Management Judicial Guide）。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版，旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考，並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中，識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件，包括： （1）使被告了解原告所主張之營業秘密範圍； （2）使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此，若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度，企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄，以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響，比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢，企業應與員工簽署協議，明確約定其於機密資訊有外洩之虞時，有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現，若要在美國營業秘密案件中取得優勢，建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容，企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」，並進一步了解該如何管理，以降低自身營業秘密外洩之風險，並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）