關於中國大陸商標不予註冊事由—在先著作權的認定
科技法律研究所
法律研究員 林昭如
2014年12月26日
壹、前言
《中華人民共和國商標法》(下稱《商標法》)第32條規定,申請商標註冊不得損害他人現有的在先權利。中國大陸的商標確權案件中,常有以著作權登記證書主張在先著作權。然實務上,在部分情況,單以著作權登記證書證明著作權歸屬,其證明力仍嫌不足。
有一文化用品,將其完成幾乎與畢卡索名畫「夢」完全相同的作品,向上海市版權局申請著作權登記。隨後,亦向國家工商行政管理總局商標局申請商標註冊,指定使用於筆類等商品。國家工商行政管理總局商標評審委員會認為,該商標侵害他人的在先著作權,因而裁定不予核准註冊。該文化用品公司不服,因此向北京市第一中級人民法院提起行政訴訟,主張被異議的商標圖形為原創作品,且已取得上海市版權局之著作權登記證書,然法院表示,畢卡索的《夢》世界聞名,推定有接觸可能;且以被異議商標圖形的著作權登記證書為單一證據,尚無法證明系爭圖形之著作權歸屬於該公司[1]。
由於畢卡索的《夢》世界聞名,法院推定有接觸可能,較無疑問,故本文將分析除了著作權登記證書外,其他可作為著作權歸屬的佐證資料,提供台灣企業為著作產出過程的證據保存與管理之參考。
貳、重點說明
由上述事例案可知,當被推定有接觸據爭著作可能時,縱使已取得著作權登記證書,仍不足證明著作權歸屬。實務上,除了以著作權登記證書證明在先著作權外,亦有以在先商標註冊證,證明在先著作權者,關於其證據力分述如下。
一、著作權登記證書之證據力
最高人民法院《關於審理著作權民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》第7條規定,當事人提供的涉及著作權的底稿、原件、合法出版物、著作權登記證書、認證機構出具的證明、取得權利的合同等,可以作為證據。但,此僅作為登記人擁有該登記作品著作權的初步證明,因登記機關是根據登記人主張的創作完成時間為登記,並未進行創作歷程、有無抄襲等實質審查。
當作品早於系爭商標註冊申請日的著作權登記,若無反證推翻,即可能認定在先著作權成立,具有相對高的證明力。問題在於,晚於系爭商標註冊申請日的著作登記,又無法提出其他證據時,如:創作歷程佐證,即使著作權登記證書所載之創作完成時間,早於系爭商標註冊申請日,仍無法證明為著作人。
二、在先商標註冊證之證據力
實務上,有些圖形商標亦構成《中華人民共和國著作權法》(下稱著作權法)第3條的作品。惟原定既是作為商標使用,故通常僅取得商標註冊證,未另為著作權登記。有依據《著作權法》第11條第4款規定,如無相反證明,在作品上署名的公民、法人或者其他組織為作者。主張以商標註冊證所載之註冊人等資訊,為上揭條文之「署名」。有多件法院判決認為,在先商標註冊不足證明在先著作權成立[2],原因在於《著作權法》中的「署名」為作者的姓名表示,然商標註冊證所載之註冊人則在於表示商標專用權人,與《著作權法》的姓名表示權意義不同。
參、事件評析
由上述重點說明可知,儘管有著作權登記證書或在先商標權註冊證,在多數情況下,如無其他佐證,仍無法證明在先著作權。著作權登記制度僅具公示力,證明某個著作在某個時點的特定人主張著作權,登記機關以登記人主張的創作完成時點、首次發表時點為準,並不進行實質審查,有可能發生非真正的著作權人進行登記。
故當對造當事人提出證據推翻著作權登記證書的公示資訊時,尚須再提出其他證據,證明作品為自行創作,其方式有:
一、在著作原件署名
依據《著作權法》第11條第4款規定,如無相反證明,即推定作品上之署名為作者。因此推定的效果,對於著作權人而言,在主張在先著作權利時,可以降低舉證責任。
二、保留創作紀錄
此為證明著作為自行創作的最直接證據,例如:工作會議紀錄、草稿、創作使用的素材、創意發想紀錄、依照日期進行不同階段的存檔…等。這些紀錄除可證明為原創,亦可證明是獨立創作而非抄襲他人。
最後,通常原規劃作為商標使用的圖形設計,大多不會進行創作歷程紀錄,甚或在作品署名,他日如有第三人主張在先著作權,往往面臨無法提出證據推翻之窘境,故建議針對具備創作高度而該當著作權保護之標的,比照上述方式,進行創作歷程保留並進行著作權登記,確保權利之取得與維護。
[1]谭乃文,〈商标确权案中的在先著作权〉,国家知识产权战略网,2014/08/29,http://www.nipso.cn/onews.asp?id=22682 (最後瀏覽日:2014/8/29)
[2]徐琳,〈商標圖樣的著作權保護之困境與出路—《商標法》保護在先著作權條款的立法精神與審理標準探析〉,《電子知識產權》,第278期,頁54(2014)。
美國於2015年2月5日公布修訂之行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Applications, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff),取代原先在2013年9月公布之版本。本次的修訂主要是將美國2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備、及醫療影像傳輸設備指導原則(Medical Device Data Systems, Medical Image Storage Devices, and Medical Image Communications Devices, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)規範納入其中。 2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備指導原則,擬降低FDA的管理程度,採用風險性評估方式,針對部分醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備等三種屬於第一級低風險之醫療器材,得不受ㄧ般管制,例如不需要登記、上市後報告及品質系統法規遵守等。原先,美國於2011年先將醫療設備資訊系統從第三級之高風險醫療器材,降低為第一級低風險之醫療器材,但經過長期間的使用經驗後,FDA認為,此等醫療器材設備在健康照護中十分重要,但相對於其他醫療器材,風險則較低,因此,將放寬程序。 行動健康應用程式亦可能歸類為上述之醫療器材,因此,為與上述的指導原則相符合,對於行動健康應用程式的審查亦作部分放寬。例如,當應用程式與資療資訊系統結合,而成為應受規範之醫療器材時,原先之規定為應進入醫療器材之規範程序,但新修訂之指導原則,則再放寬。僅將涉及積極的病人監測或醫療器材數據分析時,才需要回歸醫療器材之審查方式,其他醫療資訊系統若僅為儲存、傳輸等功能,而非主要提供診斷、治療等功能時,則可以不受醫療器材之規範限制,因風險程度較低,因此改由FDA視個案審查即可。為鼓勵相關產業的發展,FDA將風險性低之醫裁降低管理程度,其後續發展值得觀察。
什麼是「外太空條約」?外太空條約(Outer Space Treaty),為各國探索和利用包括月球和其他天體的外太空活動所應遵守原則之條約。聯合國大會於1966年12月17日通過該條約,在1967年 10月10日生效,目前絕大多數會員國已簽署並批准。外太空條約為國際提供了外太空的基本法律框架,包括以下原則: 探索和利用外太空間應為所有國家的福利進行,並以全人類為一個整體; 外太空應可供所有國家自由探索和使用; 外太空不受國家主權主張,不得透過使用、占領或其他方式據為己有; 各國不得以任何方式將核武器或其他大規模毀滅性武器放入天體軌道或外太空; 月球和其他天體只能用於和平目的; 太空人員應被視為人類特使並予救援; 各國應對包括政府或非政府進行的太空活動負責; 各國應對其太空物體造成的損害負責; 各國應避免外太空和天體遭受有害污染。
歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 今(2026)年5月19日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)發佈《高風險AI系統分類指引》草案(Draft Guidelines on the classification on high-risk AI,下稱指引草案),分別針對「產品嵌入型高風險AI」(Annex I)、「獨立型高風險AI」(Annex III)提供更詳細的條款說明與應用案例,以協助供應商、部署者和利害關係人可以清楚地判斷其使用之AI系統是否為高風險範疇。 壹、事件摘要 《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第6條主要規範高風險AI系統之分類規則,例如「產品嵌入型高風險AI」、「獨立型高風險AI」與高風險應用豁免條款,並於第6條第5款要求歐盟執委會諮詢歐盟人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board)意見後,依AIA第96條規定制定指引,並提供一份包含屬於高風險與不屬於高風險之AI系統使用情境的完整應用案例清單。 因此,歐洲執委會基於上述的法律義務而制定指引草案,原定於2026年6月23日前邀請各方利害關係人完成公眾諮詢意見,包括AI系統的供應商與開發者、企業、公共機構,以及學術界、研究機構與一般公民等[1]。然而,歐洲執委會收到來自多個產業協會及其他利害關係人的請求,希望將期限進一步延長4週。歐洲執委會為了讓利害關係人有更充分的時間提交意見,決定將截止日期延長至2026年7月23日[2]。同時,歐洲議會(European Parliament)於6月16日通過「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)下對AIA的修正案,調整AIA設定的合規時程,包括延後高風險AI系統的義務期限,將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用,而「產品嵌入型高風險AI」則延至2028年8月2日[3]。於是,歐洲執委會為配合法遵義務的時程規劃,並針對蒐集的公眾諮詢意見,就指引草案做最後的檢討修正,預計於2026年底前公布正式版的《高風險AI系統分類指引》[4]。 貳、重點說明 指引草案主要有三份文件,包括一般原則主文件、「產品嵌入型高風險AI」文件(下稱Annex I文件)與「獨立型高風險AI」文件(下稱Annex III文件),以下就高風險AI分類之一般性原則、Annex I文件和Annex III對高風險AI的系統判定、實例說明和豁免條款進行介紹。 一、高風險AI分類之一般原則 (一)「AI系統」之法律定義 指引草案指出評估AI系統是否屬於高風險的前提,是該系統必須先該當AIA第3條第1款對「人工智慧系統」的法律定義,即該系統必須是:「基於機器的系統,其設計旨在以不同程度的自主性運行,且在部署後可能表現出適應性;為了明確或隱含的目標,該系統從其接收到的輸入指令中進行推論動作,以產生預測、內容、建議或決策等輸出內容,進而影響物理或虛擬環境」。因此,若僅為一般無適應性或推論特質之傳統軟體或自動化決策系統,則不屬於AIA的管制範疇[5]。 (二)「預期用途」(intended purpose)的定義 依據AIA第3條第12項,「預期用途」係指提供商在使用說明、行銷文宣及技術文件中所提出之使用情境與條件,確保「言行一致」的一貫性審查原則。針對通用型AI(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI),指引草案確立了「擴張推定原則」,若AI供應商未在所有公開資料中「一致、具體且連貫地」限制或排除高風險用途,在該用途具備技術可行性與合理可預見的前提下,系統將被直接推定涵蓋高風險用途而定性為高風險AI[6]。不僅如此,指引草案強調「實質重於形式」原則,供應商僅於商品或服務條款中進行形式宣告排除高風險,在法律上不足以規避合規義務,只要產品定位或功能演示實質上仍明示或暗示高風險用途,監管機構將直接判定其為高風險系統並進行監督[7]。 二、Annex I文件:產品嵌入型高風險AI之判斷基準 (一)「安全組件」(safety component)之判定邏輯 依據AIA第3條第14款,「安全組件」採獨立自主之法律定義,作為「產品嵌入型高風險AI」的判斷要件之一,即「產品或AI系統之組件,其履行安全功能,或其失效或故障會危及人身健康安全或財產」。指引草案闡釋了兩大判定路徑,一為「意圖導向」,依主觀判定其功能是否為「預防或減輕」健康、安全或財產之風險;二為「後果導向」,採客觀風險判定,只要該AI系統在客觀上會實質增加危害、危及自然人生命、健康或財產,仍會定性為安全組件[8]。 (二)「第三方符合性評估」(third-party conformity assessment)的轄管產品 另一個要件為「第三方符合性評估」的轄管產品,若產業或產品法規有針對特定產品的安全性要求履行「第三方符合性評估」的送檢程序時,原則上該產品在AIA的架構下會被視為高風險AI系統。指引草案指出,有些產品法規(如玩具、機械)基於程序的便利性,允許廠商可以「自主宣告」符合歐盟的規格標準,而免除「第三方符合性評估」的義務,但不代表該產品沒有安全性的監管要求。換言之,指引草案闡釋有需要「第三方符合性評估」(包括以自主宣告代替)的AI產品並同時為安全組件時,即被納入「產品嵌入型高風險AI」的範疇[9]。 三、Annex III文件:獨立型高風險AI之判定基準 (一)八大敏感領域之AI應用 依據AIA第6條第2款規定,獨立運作之AI系統,其高風險判定完全取決於供應商所宣告之「預期用途」是否落入Annex III所列之八大敏感領域,包含生物識別、關鍵基礎設施、教育、就業、服務提供、執法、移民與邊境管理、司法與民主程序等[10]。 (二)評估對象僅限於「自然人」 指引草案澄清,AI系統是否為高風險除取決於其預期用途之敏感領域外,亦必須僅限評估「自然人」,如僅為法人或公司,因不涉及個人權利,原則上不會被判定為高風險,但其系統判定涉及之實質利害關係人為自然人時,仍屬於評估「自然人」之範疇。比如,產品保險的AI應用相較於人壽或健康保險的AI應用不涉及自然人評估,原則上不會判定高風險。此外,指引草案補充供應商不能僅透過「在系統部署時加入人類審查/監督要求」,就主張該系統可以被降低為非高風險[11]。 (三)複雜系統與代理式AI(Agentic AI)之整體性評估 為防範供應商透過系統設計或分拆架構規避監管,指引草案強調,若數個AI 模組共同構成一複雜架構(或代理式AI setup),且其合併輸出實質影響了最終決策,涉及敏感領域與自然人權益,則整體系統必須被視為單一高風險AI應用進行評估[12]。 (四)「豁免機制」之除外條款 指引草案說明,依AIA第6條第3項規定,就程序性任務(不對資料進行價值判斷)、改善既有成果(不影響已做成之決策)、偵測決策偏差(檢視已做成之決策)或準備性任務(提供背景輔助資料)等,因不具實質影響力,供應商或部署者得豁免適用高風險AI規定,但針對「剖繪/貌相」(profiling)技術,採取絕對高風險AI認定,由於涉及自然人之個人特徵(如工作表現、經濟狀況、健康、個人偏好、行為模式等)與自動化評估、分析或預測,而例外不適用豁免條款[13]。另外,指引草案以體育賽事或演唱會的「群體地理分析」或「人流密度監測」AI應用為例,如僅就非個人資料或特定區域的人群密度進行分析,則不屬於針對個人特徵之剖繪技術,也就非高風險應用,以此說明「非特定的群體統計」和「針對性的個人特徵分析」之技術差異[14]。 參、事件評析 歐盟執委會公布的指引草案,其三份文件加起來長達165頁左右,僅就AIA第6條的高風險AI相關規定提出詳細的法規解釋與案例清單,協助AI系統的供應者和部署者了解高風險AI應用的定義和適用範圍。整體而言,因歐盟採取以風險分類的治理規範架構,於AIA明定高風險AI的規範要件,並一體適用歐盟會員國,其工程浩大需要長期的準備與作業時間才能完成,但其內容就高風險的定義、案例與適用說明對於臺灣的風險治理均具有一定的參考性。 無獨有偶,行政院於今年7月函頒《人工智慧風險分類框架》,就高風險AI應用的判定雖未採取Annex III之敏感領域進行判斷,而係參考《人工智慧基本法》第17條之立法理由與第5條第1項規定,檢視AI應用是否會對國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序或生態環境造成嚴重危害為判準。但究其實質,兩者的規範結構並不存在衝突,依《人工智慧基本法》第16條第2項規定,各目的事業主管機關基於人工智慧應用風險管理之需要,得對轄管產業制定管理規範。因而,目的事業主管機關在盤點轄管產業的高風險AI應用情境時,本就可依產業領域的專業特性和需求參考國際經驗或相關規範協助其風險判定,故參酌歐盟執委會發佈之指引草案如對目的事業主管機關有所幫助,亦無不可。 總的來說,歐盟執委會的指引草案可視為一份實務操作清單,我國對於產業的AI應用在判定高風險有困難或疑義時,不妨可以參考以獲取更充分的資訊進行相關判斷。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] European Commission, Draft Commission guidelines on the classification of high-risk AI systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/draft-commission-guidelines-classification-high-risk-ai-systems(last visited August 27, 2026). [2] European Commission, Targeted consultation on the draft guidelines for the classification of high-risk artificial intelligence systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/consultations/targeted-consultation-draft-guidelines-classification-high-risk-artificial-intelligence-systems(last visited August 27, 2026). [3] European Commission, Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-high-risk-systems(last visited August 27, 2026). [4] 同前註2。 [5] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high-risk AI: General principles, 2026, p2-3. [6] id. [7] id. [8] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex I of AI Act, 2026, p5. [9] id. at 9-11. [10] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex III of AI Act, 2026, p4. [11] id. at 5-6. [12] id. [13] id. at 8-13. [14] id. at 104.