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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依據美國專利法第314(d)條,美國專利商標局(USPTO)作成多方複審程序(Inter Partes Review, IPR)是否立案(institute)之決定,不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決,認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)依據美國專利法第315(b)條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定,同樣屬於第314(d)條不得上訴之決定。 本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利(以下簡稱836號專利)向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟,Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請,PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR,並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服,認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起,即便後因雙方和解而撤回,Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315(b)條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限,進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。 本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院(CAFC)作成判決,認為PTAB依據第315(b)條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴,並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回,當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算,IPR申請期限應以訴狀是否送達(served with the complaint)為準,與訴訟後續是否撤回無關,PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定,顯然增加法律所無之規定。 不過在聯邦最高法院的判決中,以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解,聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解,認為依據第314(d)條是否立案IPR之決定為不可上訴,係立法者有意設計,使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315(b)條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費,若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
淺談攻擊性商標對於商標權之內容是否涉及對特定人士的產生不快或冒犯,以及國家是否有權禁止其註冊為商標之問題,我國法係在商標法第30條第1項第7款中規定,商標妨害公共秩序或善良風俗者,不得註冊;並經由經濟部智慧財產局訂定「商標妨害公共秩序或善良風俗審查基準」,建立認定準則,並認為應「考量註冊當時之社會環境,並就其指定使用商品或服務市場之情況、相關公眾之認知等因素綜合判斷」。 而在美國法中,亦有 Lee v. Tam一案,針對美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)是否有權依照 The Lanham Act第2條a款規定駁回商標申請的權利進行爭執,該條規定「包含不道德、欺騙、誹謗性、貶損或誤導他人(不論生死)、組織、信仰或國家象徵等意涵、或導致前者名譽受損之圖案,不可註冊為商標」。 該案在2015年12月22日於美國聯邦巡迴上訴法院進行判決,法院認為,儘管是具攻擊性的歧視言論,亦受到美國聯邦憲法第一修正案所保障,故美國政府不得以商標圖案的言論內容具攻擊性為理由,拒絕商標的註冊。本案經上訴於美國聯邦最高法院,最高法院於2016年9月29日已經同意其提起上訴,將對本案進行審理。
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).
英國劍橋大學技術移轉機制-Cambridge Enterprise Limited Company之介紹