美國最高法於近日判決電影編劇Frank Petrella之女得對電影公司MGM對其父親於1963年以世界中量級拳王Jake LaMotta生平創作的劇本蠻牛(Raging Bull)持續性的商業利用行為提出侵權訴訟。
本案緣起於在美國著作權法下,1978年以前發表的著作受到28年的著作權保護,並得於到期後延展保護67年,而若作者在延展之前死亡亦即本案情形,著作受讓人僅得於繼承人移轉延展權的情況下繼續使用,而著作權法507(b)規定民事賠償請求需於侵權行為發生後的三年內提出。
原告編劇Frank Petrella之女於2009年向MGM提出2006年後侵權行為之賠償,MGM則以法律不保護權利怠於行使之人(the doctrine of laches)作為抗辯,主張原告不得起訴。地方法院及第九巡迴上訴法院皆贊同被告MGM之主張,認為原告於1991年延展著作權保護時即知悉,此舉對MGM並不合理且帶有偏見。
最高法院近日推翻下級法院的看法,認為權利行使怠惰並不阻卻權利人對請求權時效內發生的侵權行為提出訴訟,同時更進一步釐清著作權法507(b)允許權利人評估值得尋求訴訟救濟的時間點,除非權利人刻意誤導第三人不會對其起訴,而這是禁反言原則(the doctrine of estoppel)的問題,本案下級法院顯然混淆了二者之區別,從而肯定原告有權向MGM請求著作權侵害之損害賠償。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會(Tax Foundation)於2025年12月19日發布資料中心(Data Centers)租稅分析報告,說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張,資料中心投資規模持續提升,各州為吸引大型科技企業進駐,普遍透過銷售稅(Sales Tax)與財產稅(Property Tax)減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免,並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言,各州租稅制度設計差異顯著,形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入,若適用一般銷售稅規範,將提高初期投資成本。因此,多數州透過銷售稅制度提供減免措施,主要類型如下: (一)設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍,例如維吉尼亞州(Virginia)明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 (二)投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,例如亞利桑那州(Arizona)以最低投資金額為標準,投資人須達一定資本額或就業人數,始得適用銷售稅減免。 (三)用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅(Sales and Use Tax)減免範圍,例如北卡羅來納州(North Carolina)對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本,此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業,若依一般財產稅計算方式課徵,地方政府可獲得穩定稅收來源。然而,多數州允許地方政府提供財產稅減免,財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定,內容包括減免期間與減免比例,有助於提升投資誘因,也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠,州際間形成租稅競爭現象,若優惠措施缺乏明確成本效益評估,可能造成公共資源配置失衡。此外,資料中心自動化程度高,營運階段實際創造之就業機會有限,若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準,而未評估其對地方產業帶動效果,未必能確保長期經濟外溢效果,如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施,各州透過租稅制度吸引投資,有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而,租稅優惠涉及財政問題,須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本,但若缺乏統一標準,各州或各地方政府設計差異過大,企業可能基於租稅差異進行選址,而非基於能源結構或網路品質等長期條件,此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議,建設期間可創造短期就業,營運階段實際人力需求有限,若優惠期間過長,地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張,資料中心能源消耗與電力需求持續增加,未來制度設計宜結合永續發展目標,建立明確評估機制。 綜合而言,美國各州資料中心租稅政策差異顯著,對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響,此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而,政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益,方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
美國加州網路中立法遭司法部提告美國加州州長Jerry Brown於2018年09月30日簽署該州的網路中立(Net Neutrality)Senate Bill 822法案,但美國司法部(Department of Justice,DoJ)隨即於同日對加州提起訴訟。DoJ指出Senate Bill 822法案牴觸聯邦政府於2018年對於網際網路採取解除管制之政策,該法案意圖阻撓聯邦政策的施行,有違美國憲法。 美國國會於1996年針對電信法(The Communications Act)制定「聯邦或州對網路低度管制(unfettered by Federal or State regulation)」之政策,美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)為符合該政策,於2002年發布命令,將寬頻網路接取服務列為資訊服務(information service),而美國不將資訊服務提供者以公共事業來看待並進行管理。雖然FCC於2015年就網路中立性訂立規則,要求網路服務提供者(Internet Service Provider)應平等處理所有資料,不得擅自降低流量速度、封鎖網站或服務,以確保任何人獲取資訊時不受不合理的限制。但FCC於2017年12月取消網路中立規定,並確保網際網路會在FCC之低度管制措施下,持續維持其自由與開放性。 DoJ及FCC均認為,網際網路本質上為跨州資訊服務,依據美國憲法第6條第2項規定,憲法、聯邦法律及美國對外條約為全國之最高法律,跨州之商務(interstate commerce)應屬聯邦管轄事項而非州管轄事項。因此,在聯邦政府已廢除網路中立性的情形下,且州政府沒有制定州際貿易規範的權限,則加州政府通過Senate Bill 822法案對網路立法監管,針對網路使用頒布違法且極端的法令,是企圖藉由Senate Bill 822法案破壞聯邦政府的規定,不當限制網路自由,與聯邦政府政策有所牴觸,此為違法及不利於消費者。故DoJ聲明其有責任捍衛聯邦政府的特權(prerogatives)以及維護憲法秩序。為此,DoJ起訴聲明為禁止加州執行Senate Bill 822法案,並請求法院判決Senate Bill 822法案無效。 雖然美國聯邦政府廢除網路中立性,但此政策受民主黨、Facebook、Amazon等著名大型科技公司及消費者的抨擊。因此,就DoJ起訴加州Senate Bill 822法案違法,法院是否認同DoJ所主張的牴觸美國憲法,以及美國對於網路中立性議題的後續發展,值得觀察。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日,透過律師向美國商標審判及上訴委員會(The Trademark Trial and Appeal Board,簡稱TTAB)提出答辯主張,主張其商標(縮寫為NYCU)並未和紐約大學的商標(縮寫為NYU)有混淆誤認之虞,以下將以此案為例,說明實務上如何運用DuPont Factors(又稱杜邦分析要件)判斷混淆誤認,品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案,用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形,是美國審查實務,或者相關商標爭議判斷,最常引用的判斷標準,並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括:NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項);NYU提供美國正式教育學位課程,而NYCU僅限於台灣課程,未提供美國正式學位,雙方提供不同之教育服務(第2項);NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生,通路未重疊,且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項);無任何實際混淆的證據(第7項);NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中,未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項);NYCU合法註冊校名之縮寫,具有使用與排他性權利,無混淆意圖亦未仿冒(第11項);雙方市場截然不同,混淆風險極低(第12項),以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限,牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段,甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷,不可忽視商標之混淆誤認風險,將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等,耗費人力、時間或經費。因此,務必完善品牌商標管理機制,確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核,以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形,進而鞏固品牌價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)