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)。
2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
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