一間紐約州槍械製造公司Saeilo Enterprises Inc.(以下簡稱S公司)於今年(2013)3月向紐約聯邦法院提起商標侵權訴訟,請求一家伊利諾州酒類製造公司Alphonse Capone Enterprises Inc.(以下簡稱AC公司)停止製造及販售新品「Tommy Gun」伏特加。
S公司從1981年開始營運機械金屬零件製造生意,1994年成立了Kahr Arms部門,於1999年Kahr Arms部門買下一家製造Tommy Gun(輕型衝鋒槍)的公司Auto-Ordance後,持續製造相關槍械。S公司並取得了Tommy Gun商標權,此商標從1920年就開始持續被使用。
AC公司則為一家酒類製造商,其推出兩款伏特加,一款為酒瓶上貼有Tommy Gun字樣,一款為酒瓶本身形狀即為Tommy Gun樣式。雖然尚未確定AC公司製造的Tommy Gun兩款伏特加是否已經對外販售或是否目前仍持續販售,但仍可於其官網搜尋到商品相關資訊。
AC公司製造販售Tommy Gun伏特加的行為引來S公司強力捍衛商標地盤的積極維權行動。根據S公司的起訴書,其共提起10項訴因(cause of action),包含商標侵權、商標淡化、錯誤指示商品來源、商業表徵(trade dress)侵權、詐欺商業交易、不公平競爭等。S公司主張AC公司的行為對其造成無法弭補的損害(irreparable harm),請求法院發出永久禁制令(permanent injunction)禁止AC公司製造及販售Tommy Gun伏特加,並支付損害賠償額及律師費用。此外,S公司更進一步要求法院判決AC公司應將所有庫存的Tommy Gun伏特加交由S公司進行銷毀。
而事實上,S公司主動捍衛Tommy Gun商標權的行為已非頭一遭,其於今年初對一家販售Tommy Gun複刻品玩具槍的公司提告,並於2011年對一家類似玩具槍製造公司提起相關商標侵權訴訟。甚至早於2008年,對一家販售Tommy Gun復刻品的公司提起訴訟維護商標權。
在S公司大動作保護Tommy Gun商標權的持續攻勢下,相信對於之後欲以Tommy Gun為名販售相關產品的公司將產生警示作用。
新修正商業會計法第 64 條規定,商業對業主分配之盈餘,不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股,其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定,金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等,針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定, 在會計處理方面,企業應於期中報表依章程所訂之比率,預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時,該變動應調整當年度(原認列員工紅利之年度)之費用。至於次年度股東會決議若有變動,則依會計估計變動處理,列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價,上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價(考慮除權及除息之影響)計算股票紅利股數;興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工,應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化,對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業,可能造成不小的衝擊,因此,金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施,並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示,有關本案規劃措施及實施日期,將由經濟部彙整各部會意見,提報行政院,相關措施將配合實施日程發布。
新加坡正式推動金融服務與市場法案,加強對新型態金融服務產業之監管力度新加坡為全球性商務金融重鎮,影響全球金融市場甚鉅,其法制變革具有指標性意義,近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管,於2017年新加坡金管局(Monetary Authority of Singapore, MAS)發布「數位代幣發行指引」;2019年通過「支付服務法」(Payment Service Act),規定從事付款業務之單位,皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 (Financial Services and Markets Act),旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。 該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管,並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人,若其具違法情事,金管局得對其發布禁制令(Prohibition Order);對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍,相較於過去其他法案更為擴張。 在主體方面納入「數位代幣服務供應商」(Digital Token Service Providers),以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為,禁制令可視違法者之情節嚴重程度,而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外,金管局亦得於特定情形下,評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。 綜上,可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管,雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳,惟面臨如此多元且發展快速之金融市場,著實有不斷將法規進行修正,以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部(The Department of the Prime Minister and Cabinet,PM&C)之國家資料委員辦公室(Office of the National Data Commissioner)於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」(Data Availability and Transparency Bill 2020)至澳大利亞國會(Parliament of Australia),國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案,將原先未開放的公部門資料,透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度,以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性,藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制,係由作為「資料保管者」(Data custodians)的各聯邦部門和州政府,自行或透過「被認證的資料服務提供者」(Accredited data service provider,下稱ADSP)共享其所保管的政府資料,使「被認證的利用者」(Accredited user,下稱利用者)得以利用之。 另外,該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下,才能共享資料,要件包含: 1、資料共享目的:係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料,則不包含在內。 2、資料共享原則:包含符合公共利益或道德評估之計畫;具備適合共享資格的人員;安全環境;資料最小化;合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議:資料保管者與利用者之間,必須簽定「資料共享協議」,該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時,該法案使原先被法律限制共享,或單純未積極開放的資料,都得以在利用者提出要求後,於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之,若不符合法案的要求,則不得共享資料,回復到原先的法律狀態,適用原先的資料保護框架。 最後,該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」(National Data Commissioner),負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者,並監管所有的資料共享計畫,以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。
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).