歐盟法院(Court of Justice of the European Union)於2012年7月3日對於UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.案作出判決,判定電腦程式法律保護指令(Directive 2009/24/EC of the European Parliament and the Council of 23 April 2009 on the legal protection of computer programs)第1條第2款規定,指令適用於任何形式的電腦程式,第4條第2款進一步說明,指令對於電腦程式的保護不區分實體載具(例如CD或DVD)或網路下載,均有權利耗用原則(exhaustion right)或稱第一次銷售原則(first sale doctrine)的適用。授權人的權利在第一次出售軟體並換以價金時即耗盡,權利轉移至被授權人。因此,在歐盟境內網路下載購買無限期專屬授權的數位軟體之被授權人,可將所有的軟體再出售,而在歐盟境內不受授權條款中「權利不可移轉」等文字的限制。不過,被授權人再出售軟體時必須不可再使用該軟體,歐盟法院允許軟體提供商利用類似產品金鑰(product keys)的保護技術管理其權利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據巴西國家工業產權局(簡稱INPI)2021年9月21日在 Revista da Propriedade Industrial(INPI's Gazette))第2646期發布第 37/2021 號法令,自2021年10月1日起,巴西專利商標局(簡稱BPTO)可接受「位置商標」之註冊申請,為市場中的品牌所有者提供一種新的商標保護模式。 位置商標是一種以呈現在產品上的特定位置為特徵的商標,它可以和該標誌相關的產品/服務及類似或相同的標誌區分開來,只要該位置商標位於單一和特定位置。 雖然位置商標過去有被BPTO和巴西法院承認可透過註冊圖形商標或立體商標類型來保護,甚至是BPTO提供的商標檢索資料庫中,也有位置商標的搜尋選項,但法令中仍未有將位置商標單獨進行商標註冊之資格。 此外,BPTO評估是否可以註冊位置商標,與位置商標所在的物品上位置的獨特性有關,該位置為單一位置且必須不是傳統上使用的特定位置(也就是必須具有識別性),並且它可以與產品本身的技術或功能影響分離。由於其性質,位置標記通常用於時尚領域,例如Christian Louboutin 的紅色鞋底、Adidas的三條線。 巴西位置商標申請流程,申請人需使用立體商標的電子表格提交,申請人須在e-INPI備案系統提供具體表格前,表明為位置商標申請。若已向BPTO提交的商標申請有符合位置商標資格,但尚未核准審定,可以在 2021年10月1日起 90 天內完成轉換位置商標申請。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
英國建立幹細胞研究網絡英國財政大臣十六日在倫敦宣佈,政府將在其10年發展計劃中建立一個全國性的幹細胞研究網路,以鞏固英國在該領域的領先地位。 英國工黨政府一直對幹細胞研究提供支持,並且率先立法,允許治療性人類胚胎幹細胞研究。但是治療性胚胎幹細胞研究一直遭到人權組織的反對,使幹細胞研究機構在資金籌措方面陷入困境。為此,英國政府作出建立幹細胞研究網路的決定,無疑是為了加強英國在國際幹細胞研究領域的領先地位。 布朗當天在下議院宣佈二○○五年財政年度預算計劃時說,英國政府從二○○二年起的三年內向幹細胞研究撥款四千萬英鎊,另外,英國醫學慈善機構韋爾科姆信託公司承諾向幹細胞研究網路投資二千萬英鎊。
美國產政研單位聯名向SEC請願,促請訂定企業應揭露其與氣候變遷有關的財務風險根據美國證券法規,上市公司、申請上市公司以及特定證券發行公司,應將其為符合美國聯邦、各州及地方環境法規所衍生,可能與公司之資本支出、營收與競爭地位有關之資料,向SEC提出並揭露予投資大眾;因為遵守相關環境法規而涉訟者,公司亦應揭露此等事實。除此之外,SEC規則亦要求,公司為符合環境法規所為之大規模資本支出,若可能對公司的清償能力產生重大影響,公司對於任何與之相關的已知發展趨勢、承諾的義務、事件或不確定性,亦應揭露之。 最近美國紐約州檢察長Andrew Cuomo向該州內五家能源公司發出傳票(subpoenas),要求這五家公司應各自分析其公司經營的氣候變遷風險,並將相關資訊揭露予投資大眾。此外,全美多個投資團體、十個州的財政官員以及環保團體亦聯名向美國證券交易委員會(Securities Exchange Commission, SEC)請願,促請SEC要求企業應該評估並揭露與氣候變遷有關的財務風險。請願者認為,氣候變遷相關資訊影響投資意願,亦為重要的公司資訊,故SEC應釐清,根據既有法規(即1934制定年的證券交易法)中的公司資訊揭露規定,公司亦應有揭露氣候變遷資訊之義務。 以上兩件事例的發展,隱含一個重要的跡象值得觀察,亦即未來美國SEC對於公司資訊揭露的管理,極可能涵蓋氣候變遷的風險資訊。雖然SEC目前尚未對請願事宜做出具體的表示,但有鑑於決策者已有越來越大的壓力必須正視全球氣候變遷問題,故SEC未來對於請願團體的回應及可能採取的措施,將代表公司應如何揭露氣候變遷風險資訊,始為適當。 此外,面對全球變遷所帶來的挑戰,美國許多州均積極提出或通過因應氣候變遷的法案,可預期企業經營者為遵循新一代的環境法規,未來將會有一波波的資金投入於法規遵循,目前企業經營者多將重心放在如何化挑戰為機會,然而公司在其中所為的投入,意味一定的財務風險,根據當前的發展,SEC極可能要求公司必須清楚地揭露此等氣候變遷相關資訊,值得企業經營者與投資人注意。雖然能源產業是氣候變遷風險最主要的揭露者,但氣候變遷風險實關乎所有的產業,目前已有許多保險公司也開始揭露其因為氣候變遷涉及的財務風險(如因颶風、水災、乾旱、火災或其他險惡的氣候現象所導致的財務損失)。
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).