3D列印所涉法律議題
3D列印（3D printing），屬於快速成形技術的一種，以數位模型檔案為基礎，運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料，透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術（即「積層造形法」）。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造，特別是一些高價值應用（比如髖關節或牙齒，或一些飛機零組件）已經有使用這種技術列印而成的零組件，技術漸漸成熟普及。
3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長，其價格也正逐年下降，未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡，帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工（AEC）、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。
然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案，就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容，因此引發了智慧財產權的爭論。
3D列印所涉及的法律議題相當廣泛，有：著作權、專利權、商標權。再者，而在工商業等公司法領域，亦有可能可透過公平法加以保護。另外，專利法、新型專利法 （Gebrauchsmuster）、外觀設計法（Designrcht）對於實際上不能保密的技術解決方案和設計，例如，在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中，在法律保護上，則重大意義。
又，在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統，亟需國際法之保護，唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則，以在該國有法律規定者為限。
在歐洲法律的層級，歐陸未來歐盟專利（EU-Patent）或稱歐洲專利一體化效果（Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW） 將得到簡化，將具備共通的專利保護法律框架。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
洪政緯
法律研究員 編譯整理
歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
何謂專利權的「權利耗盡」原則?專利權人一旦將專利物售出，專利權就耗盡，專利權人不得再行使專利權，稱為權利耗盡原則(the exhaustion doctrine)或第一次銷售原則(the first sale doctrine)。舉例而言，某人取得某種保溫技術專利製造保溫杯，他可以禁止任何人製造相同專利技術的保溫杯，但是一旦他將保溫杯銷售出去，他不可以禁止買受人將保溫杯再銷售出去。 我國關於「權利耗盡」之規定見諸於《專利法》第59條第1項第6款： 發明專利權之效力，不及於下列各款情事： 六、專利權人所製造或經其同意製造之專利物販賣後，使用或再販賣該物者。上述製造、販賣，不以國內為限。 耗盡原則又可分為「國內耗盡原則」及「國際耗盡原則」。採「國內耗盡原則」者，專利品在國外銷售，他人不得未經專利權人同意而進口專利品於國內，否則將構成侵權。採「國際耗盡原則」者，專利品雖在國外銷售，專利人不得禁止再度進口轉售至國內。 我國專利法採「國際耗盡原則」，故專利權人不得禁止專利品之平行輸入。