日本公布2014年度智慧財產推進計畫

  日本於2013年6月由智慧財產戰略本部發布了「智慧財產政策願景」,作為自公布後未來十年中長期智慧財產政策的核心,其後每年均依此制定各年度的智慧財產推進計畫。

  延續前揭「智慧財產政策願景」內容,智慧財產戰略本部於今年7月4日公布「智慧財產推進計畫2014」,除仍以「為強化產業競爭力,構築全球性智財系統」、「中小、新創企業的智財管理強化支援」、「對應數位網路社會的環境建構」、「強化以內容為中心的軟實力」等四項領域作為核心之外,另經由2013年10月起設置的「檢證。評價。企畫委員會」選擇十二項議題進行充分的討論,並以此十二項議題作為制定今年度「智慧財產推進計畫2014」的基礎。

  此外,委員會並針對單一部會進行施政將有所困難,有必要進行跨部會橫向協力的五項課題設置特別任務小組,列為「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」,分別為:1、職務發明制度根本性的修正;2、營業秘密保護整體性的強化;3、中小、新創企業和大學的海外智財活動支援;4、數位內容的海外拓展及與搏來客行銷間的協力;5、加速建構以促進數位典藏的利活用。日本智財戰略本部並期待此「智慧財產戰略本部最重點的五支柱」能發揮司令塔的功能,對相關連的政策發揮引導的功用。

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從Advantek 與Walk-Long寵物屋之爭了解美國聯邦巡迴上訴法院之設計專利禁反言判斷原則

  一般實務上較熟悉發明或新型專利在申請過程中,調修權利範圍與其後訴訟禁反言之關聯性,然而在設計專利申請過程中,圖式的調修或圖式組合的選取對往後訴訟在權利範圍主張所造成的影響,在實務上則相對不明確。而美國聯邦巡迴上訴法院(the United States Court of Appeals for the Federal Circuit, 簡稱CAFC)在2018年8月1日對「Advantek Mktg., Inc. v. Shanghai Walk-Long Tools Co., Ltd.」一案作出判決,依循了設計專利禁反言之判斷原則,這也是CAFC根據此判斷原則所作出的第二個判決。   Advantek Mktg., Inc.(後稱Advantek)擁有「寵物屋(Gazebo)」美國設計專利(D715,006,後稱系爭專利),其認為Walk-Long Tool Co., Ltd.(後稱Walk-Long)之「有蓋寵物屋」產品(後稱系爭產品)侵權,因此在2016年提出專利侵權訴訟。一審中,Walk-Long指出Advantek在專利審查過程中選擇放棄「附蓋寵物屋」之圖式,是故意放棄專利範圍(intentionally surrendered patent claim scope)以取得專利,而根據禁反言原則認為Advantek申請階段已放棄附蓋之設計態樣因此無法主張權利,地方法院認同Walk-Long。   Advantek提起上訴,CAFC根據其於2014年判決中所提出之設計專利禁反言判斷原則:(1)是否有放棄專利範圍;(2) 該放棄是否以專利性為由而提出;(3)被控侵權產品是否落入該放棄之範圍中,認為系爭產品並不符合第三點,即未落入所放棄之圖式範圍,亦即系爭專利之範圍為寵物屋骨架結構(skeletal structure),不論系爭產品是否有其他特徵(是否附有蓋)皆落入系爭專利之權利範圍;此外,根據2016年最高法院在「Samsung v. Apple」案中針對複數構件之產品認定專利侵權範圍時,是以部分構件而非完整產品進行檢視,亦即系爭產品僅須一部分與系爭專利一致便落入專利範圍,而非以產品整體視之,並據此兩觀點駁回地院判決。   本案重點在於,專利申請過程中審查委員發現一案多實施例的情況提出選取要求(restriction requirement),當申請人選取部分圖式為產品之核心設計形成較大的專利範圍(如本案選擇的寵物屋骨架結構),並不會造成禁反言,當禁反言在調修或選取時限縮專利範圍才會成立。此外,建議設計專利之申請範圍係以核心設計或主要設計特徵而非納入產品之整體設計,如此未來主張權利範圍將相對寬廣。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

日本農林省研議農業AI契約指引

  日本為提高農產品品質及附加價值,近年積極推動智慧農業,鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務,惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型,部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩,為避免上述狀況發生,農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」(農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会),研議「農業AI利用契約指引」,防止在進行AI相關應用研發時,農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用,導致其權益受損。   「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議,公布農業AI利用契約指引草案,草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係,以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍;(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權,契約要件(契約目的及契約當事人等)及農業AI模型研發流程等基本概念;(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項,以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題,如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等;(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約,以及向第三方提供農業資料之契約,說明契約內容重點及提供範本供作參考。

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎,建構資料開放、共享和再利用的各項機制,滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求,以資料提升我國數位發展的價值,並強化民眾權利的保障,我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」,擬推動資料基礎建設,促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國,近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法,引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用,該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院(United States District Court for the Northern District of California),威廉·阿爾斯法官(Judge William Alsup)針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家,對Anthropic公司訓練大型語言模型(Large Language Model, LLM)時使用受其等著作權保護書籍一案,作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍,以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍,儲存在其數位化、可搜尋的檔案中,用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型,未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為,為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構,支持合理使用抗辯(Fair Use Defense),強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用,AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍,屬於「合理使用」(Fair Use),且具「高度轉化性」(Highly Transformative),包括將購買的實體圖書數位化,但不包括使用盜版,也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)規定,合理使用需綜合考量四要素,法官於本案中認為: 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯,而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入,經由演算法解析、抽象化、向量化,最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力,屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容,而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」(transformative use)極高,與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本,簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability),非為侵犯著作權人合法權益目的而進行,亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書,有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」,將這些副本保存在其資料集中,用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意(creative)的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素,須為整體衡量,儘管作品本身具有較高的創意性,但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達,整體而言,法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料,甚至必須「全書」輸入,看似「大量使用」,但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理,最終在生成新內容時,並不會原封不動重現原作。所以,雖然訓練過程涉及全部作品,但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達,這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出,人工智慧模型(特別是原告的Claude服務)的輸出內容,通常為全新生成內容,並非原作的精確重現或實質模仿冒,而且Claude服務在大型語言模型(LLM)與用戶之間加入額外功能,以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此,此類生成內容不構成對原作的替代,不會削弱原作的銷售市場,也不會造成市場混淆,而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張,肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用(Fair Use)不代表資料來源的適法性(Legality of Source)獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求,盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為,即使用於轉化性使用並立即丟棄,「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下,須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解,對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法,顯見將會產生關鍵性影響。而且,先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭,對合理使用之認定較為嚴格,而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察,目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理,而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是,均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料,除來自於既有資料庫,亦多來自網路搜取,如其亦不在可主張範圍,那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響,後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權,產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出,可合理使用資料於訓練AI,並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言,仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI, 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制,簡化資料查找與授權流程,讓AI訓練資料取得更具效率與合法性,才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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) [1]相關新聞、評論資訊,可參見:Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38;Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books;Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/;Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日:2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025),https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日:2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀,美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。

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