美國管理不實施專利主體立法進程與趨勢
科技法律研究所
法律研究員 劉憶成
2015年07月30日
壹、不實施專利主體概述
「不實施專利主體(non-practicing entity, 以下簡稱NPE)」乃是一個中性的名詞,NPE一方面可促進專利技術交易市場的活絡,但另一方面也有NPE不以活絡專利技術交易市場為目的,而是透過以低價購買專利成為專利權人,並據以行使《專利法》上之權利,投機性地靜待商品製造者投入不可回復之鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張,對於後者有人將其稱之為「Patent Troll」(中文有譯為「專利巨人」、「專利蟑螂」、「專利流氓」、「專利地痞」或「專利恐怖份子」等等,以下統譯為「專利地痞」)。
專利地痞藉由有問題的專利申請範圍恐嚇企業並勒索和解金的案例激增,對美國造成數十億美元的經濟耗損並且破壞了美國的創新,其橫行的技術領域以智慧型手機及其他消費性電子產品為最。根據加州舊金山的專利顧問公司RPX所作的研究,至2014年,美國專利侵權訴訟中有63%的訴訟是由專利地痞所提起,而受害公司花費在法律費用、和解或判決的費用約122億美元。因此如何降低專利訴訟的成本、降低無效專利的數量及提升專利權的授予品質都成為美國的重要政策目標。
貳、美國政府的對應措施
為了解決專利地痞所帶來的問題,美國早在2011年由國會通過《萊希-史密斯美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act of 2011),以下簡稱AIA》,該法並於2012年生效。其目的在於透過改善美國專利制度,包括為發明人提供專利處理程序的快速通道、採取重要步驟來降低專利案件的積壓及提升美國人在國外保護其智慧財產權的能力等等。
不過,專利地痞所帶來的挑戰依舊,特別是專利地痞提出侵權訴訟之成本與被控侵權公司為了防禦所付出的成本之間不具對稱性,這使得專利地痞有機會以和解取得利益。因此,2013年美國政府曾向其國會提出立法七項建議,也祭出五項行政措施,使專利制度更具有透明性,並為發明者創造一個公平競爭的環境。
參、美國國會積極立法
對此,美國開始了多項進一步管理專利地痞的立法進程。以下將就2015年美國國會針對專利地痞所提出之法案進行介紹。
(一)新版創新法案(the Innovation Act)
本法案2015年2月5日送入美國眾議院審議,其法案接續2011年的「美國發明法案」(the American Invents Act,AIA),企圖進一步解決專利地痞濫用訴訟之難題,其中重要條款包括:由敗訴方負擔律師費、提高專利訴訟的成案基準(pleading standard)、專利權人揭示制度、客戶中止訴訟程序等等。
(二)警告函透明法案(Demand Letter Transparency Act of 2015)
美國眾院於2015年4月20日提出《警告函透明法案》,該法案首先要求美國專利與商標局(USPTO)建立一個公開可查詢的警告函資料庫,然後要求大量寄發侵害警告函的行為人必須透過這個資料庫對USPTO揭露其行動,同時侵害警告函的內容也必須記載這些資訊,使收信人能夠公平得知。
(三)保護美國人才與企業法案
美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案,該法案名為《the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act》。希望能制止美國近年來濫用美國專利制度,所造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案作出修正,希望在打擊專利地痞的同時,又不至於而造成專利權人濫用AIA的保護。
肆、結論
為了解決專利地痞的問題,美國政府分別從立法及行政措施著手,依據美國歐巴馬總統的建議,不論是美國政府或是美國國會,刻正積極雙管齊下透過各項行政手段,例如修改專利相關規則,或者透過國會立法方式,對專利地痞進行規制。其實,專利地痞不僅橫行於美國,其亦在許多國家從事相關活動,故美國相關行政措施與立法,勢必成為各國在解決專利地痞問題時的重要參考依據,因此美國各項法案的後續發展,都值得吾人繼續關注。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
法國國民議會於2019年7月11日通過《數位服務稅法》(Digital Services Tax Act),並於當月24日由總統簽署,翌日生效。《數位服務稅法》將對境外數位服務業者的數位服務營收(Digital Turnover)課徵3%稅金。所謂「數位服務業者」包含媒介服務業者(Intermediary Services)或在數位介面提供精準行銷服務(Targeted Advertising)者;而「數位服務營收」包含廣告營收、平台佣金、轉售個人資料之所得。 跨境電商影響傳統商業模式並衍生稅收課徵的難題,經濟合作暨發展組織(Organization of Economic Cooperation and Development, OECD)於2015年提出稅基侵蝕及利潤移轉方案(Base Erosion and Profit Shifting, BEPS),行動方案之一即是數位時代的稅徵議題(Tax Challenges Arising from Digitalisation),並於2019年10月9日亦向公眾徵詢數位稅之意見。而歐盟亦從2017年即開始研擬是否對於數位服務課稅,然而尚無共識。 法國率先提出《數位服務稅法》,被外界解讀為抗衡美國科技巨擘Google、Apple、Facebook、Amazon而設,取四巨擘的字首稱之GAFA稅(GAFA Tax)。對此,法國官方澄清,境外數位服務業巨頭比歐洲中小企業少付了14%稅金,對法國造成實質的負面影響。而受《數位服務稅法》影響的團體是在前一個會計年度,全球數位服務營收超過7500萬歐元或在法國數位服務營收超過250萬歐元的公司,受影響者估計超過30間,雖然也會影響Google等美國科技業巨擘,但並非針對性,亦非為對抗美國而設的專法。然而,法國《數位服務稅法》仍引起美國官方的反彈並啟動「301條款調查」(Section 301 Investigation),該調查報告指控法國的數位稅具貿易歧視之虞。美、法雙方代表於2020年1月28日就數位稅進行對話,美國承諾不會對法國進行關稅報復,法國表示對於數位稅的推行不會退讓。
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。
日本先進設備導入計畫獎勵中小企業設備升級日本經濟產業省為協助中小企業更新老舊機器設備,並鼓勵中小企業導入新穎先進設備改善企業生產率,公布「先進設備導入計畫指引」(導入促進指針),於2019年至2021年間授權地方政府訂定先進設備導入計畫(先端設備等導入計画),提出區域內申請計畫的資格、設備定義、計畫目的與財產稅減免額度,以促成地方中小企業對地方特色的貢獻與參與,並改善在地產業環境與結構。 符合資格的中小企業若能在核准計畫年度內,每年勞動生產率提高達3%,可適用財產稅稅率減半或0%之優惠稅率(非免稅)。「先進設備導入計畫指引」亦明確指出,審核通過之計畫仍可進一步適用經濟產業省「中小型製造服務經營支援補助」(ものづくり・商業・サービス経営力向上支援補助金)、「服務業IT應用生產力提升補助」(サービス等生産性向上IT導入支援事業),享有更多的補助金補助。 所稱設備係指任何機械、裝置、備品、建築物附屬設備、軟體,以及電子檢驗或測量儀器。各地方政府訂定計畫時,可依其產業政策進一步限縮範圍。而先進之定義,係指欲購置設備之良率或生產效率,應較所淘汰設備高1%以上。有關新、舊設備之汰換應以同產業、同生產流程者為限,兩者比較之期間為淘汰設備原銷售日期起後10年內。由此可知,先進設備導入計畫的特殊性在於加速中小企業汰舊換新,提高勞動生產率以因應人口高齡化,而與鼓勵企業購買最新、最尖端設備之補助措施有所不同。 此外,為健全地方財政自主,「先進設備導入計畫指引」亦要求各地方政府應說明地方產業、環境或人文特色及先進設備的投資條件,以促進經濟發展與地方產業結構的融合。該指引具體建議包括: 應考量到中小企業導入先進設備提高勞動生產率後,影響當地就業人口需求,以及如何避免企業裁員的機制。 導入之先進設備因運作所產生之噪音、光害、排放污染等環境問題;以及導入之設備是否影響到當地居民生活作息而有侵害公共秩序之虞。 考量到財產稅為地方稅之稅源,應避免過度減免而導致地方財政虧損。
經濟部選定八大產業發展綠色能源經濟部所擬定的「綠色能源產業發展計劃」可分為兩大領域,一是發展再生能源,如推動太陽光電、風力發電、生質柴油等,取代部分石化能源;另一則是透過節能措施減少使用化石能源的使用量,如生產LED照明、混合動力車輛等。 此發展計劃選定太陽光電、太陽能熱水系統、風力發電、生質柴油、氫能及燃料電池、LED照明、冷凍空調、混合動力車輛等八大產業為重點輔導對象,並擬利用貨物稅租稅工具、經費補貼政策及行政力主導等政策工具引導業界大力投資。透過給予進口混合動力車貨物稅減半、五千萬元以上公共工程須設置一定比例太陽光電設施等措施輔導業界投入。