2016年中國大陸知識產權保護措施發展研析
資策會科技法律研究所
法律研究員 王凱嵐
105年11月28日
一、 前言
中國大陸為提升知識產權保護、運用、流通,於2009年開始,由其國家知識產權局每年推出知識產權戰略實施推進計畫,確立年度執行目標。根據WIPO[1]於2015年所公布的年度《世界智慧財產權指標》報告,內容中提到中國大陸在專利、商標、工業品外觀設計等智慧財產權領域的申請量均位居世界第一。顯示中國大陸在知識產權上之發展,不僅制度與環境不斷成長進步,其知識產權[2]之國際地位亦快速提升。
中國大陸2016年的知識產權推進計畫[3]持續在「嚴格保護知識產權」、「加強知識產權創造運用」、「深化知識產權領域改革」、「加大知識產權對外合作交流」、「確實知識產權發展基礎」及「加強組織實施和保障」六大面向提出政策措施。其中許多政策措施皆與保護知識產權有關,顯見中國大陸認為創造友善環境及建立保障機制為其發展知識產權並提高產值的重要基盤,因此本文擬就其中有關知識產權保護之措施進行重點說明。
二、 知識產權保護政策重點
1. 提高侵權法定賠償
由於知識產權侵權案件中,權利被侵害之一方舉證困難,且過去案例賠償金額偏低,無法有效嚇阻侵權行為之發生,故在知識產權保護法治化上,加強侵權行為懲治力度被中國大陸視為必要手段。除加大侵權人之侵權行為懲治力度,提高侵權法定賠償上限外,並針對情節嚴重的惡意侵權行為實施懲罰性賠償。
過去中國大陸之專利、商標訴訟案件,權利人獲得之賠償金額整體偏低,因此間接助長違法之侵權行為。因此,早在2013年已先將商標侵權的法定賠償額由50萬元提高到300萬元,使法院在審判上有更大的裁量空間,較能達到嚇阻侵權之效果,故「提高法定賠償上限」將成為中國大陸相關知識產權立法之趨勢。
2. 強化職務發明權益保護
為加強知識產權保護,營造良好市場環境,現行中國大陸「專利法」、「著作權法」已建立職務發明之基本制度,惟在實踐上仍存有問題(如:時常發生申請案發明人為公司代表人)[4]。因此,中國大陸國家知識產權局(SIPO)於2014年3月提出「職務發明草案」[5](送審稿),內容對於發明創新的勞動者與資方間,於產出過程中所可能發生的法律議題及關係,以法律加以規範。
草案基於權利義務平衡及約定優先原則,勞資雙方得事先對於職務發明的報酬與權利歸屬等相關細節討論約定,而在當發生無法解決的狀況時(例如無契約約定或協議),始引用本職務發明條例之規定。草案規定公司若選擇透過技術祕密保護時,發明人可以請求補償;若是申請知識產權,發明人可以請求獎勵和報酬。在權利申請過程中,若公司放棄,則應先事先通知發明人,發明人可以與公司協商,並以發明人自身名義取得申請權或是其他權利。
關於最低保障原則,為避免資方不與勞方協議職務發明的歸屬約定狀況發生,草案中也明確訂定了最低的保障門檻,給予職務發明員工基本主張權利,讓資方不得忽視發明人在職務發明中的權利。當雙方未約定相關獎勵與報酬時,草案中規定以「月平均工資」為最低的計算標準,同時制訂四種報酬的計算方式,以供勞資雙方在爭議產生時,可以作為依循的準則。
3. 提升訴訟審判精準度
過去司法判決常有標準不一之疑慮,造成專利判決之不確定性,因此在2016年計畫中要求地方知識產權法院總結審判實踐經驗,發布司法解釋並統一司法裁量,確保法律正確適用和有效保護知識產權之規範依據。在專利侵權判定標準上,確立專利權保護之範圍,避免壓縮創新空間、損害創新能力及公共利益。
在審判制度上,建立司法鑒定、專家證人、技術調查等訴訟制度,鼓勵法律在專利等相關技術案件審判中,妥善利用陪審員、專家證人、專家諮詢、技術鑒定之功能,透過多種途徑和管道,有效解決專業技術事實認定之問題。有條件的發展更有效之調查方式及具體作法,使知識產權之審判能不斷提升準確度[6]。
三、 結論
中國大陸在「十三五」[7]時期樹立新的發展理念,擬藉由深化知識產權重點領域改革,加速建設知識產權強國與推動經濟轉型升級。從討論司法制度之大方向,到提高侵權賠償之上限額度等具體規範上,皆可觀察出中國大在整體知識產權保護規劃,是以有系統及縝密的分類交由不同單位部門執行,這足以顯現中國大陸對於知識產權發展其保護之重要性。
智慧財產權在產業研發與升級扮演關鍵核心的角色,因此我國於2012年由行政院核定「智財戰略綱領」,明確指出智財相關規劃發展項目(如管理、運用、人才培育)。然而侵權訴訟賠償金額偏低、專利無效率偏高、職務發明激勵不足,仍亦為尚待解決之議題。當前我國面臨經濟轉型與產業升級的問題,在保護面更應縝密思考如何透過法令強化職務發明人的權益保障,藉此提升其研發創造意願;改善所有人的訴訟勝訴率,提升權利持有的效益,讓智財成為我國經濟發展之強大動力。
[2]「知識產權」為中國大陸用語,我國稱「智慧財產權」。
[3]計劃全名為《2016年深入實施國家知識產權戰略加快建設知識產權強國推進計畫》。
[4]北美智權,<中國大陸職務發明條例草案>,2013/01/03,http://www.naipo.com/portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Laws/CN-50.htm (最後瀏覽日:2016/10/26)
[5]中國大陸國家知識產權局,<職務發明條例制定>,2016/04/24,http://www.sipo.gov.cn/ztzl/ywzt/zlfjqssxzdscxg/xylzlfxg/201504/t20150424_1107558.html (最後瀏覽日:2016/10/12)
[6]中國最高人民法院,<最高人民法院關於貫徹實施國家知識產權戰略若干問題的意見>,2010/04/14,http://zscq.court.gov.cn/znss/201004/t20100414_4107.html (最後瀏覽日:2016/09/20)
[7]全稱是『中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要』,由習近平定調,也是中國大陸國家層級整體經濟與社會發展規劃之第十三個五年規劃(英文為five-year plan),規劃期間是從2016年至2020年。
2013年,Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律,並提出集體訴訟,要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結,並計入網站的按「讚」總數,再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析,最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告, 造成用戶的困擾。 對此,Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為,因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告,故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而,2014年12月23日,美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為,雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告,但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息(理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件),而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節,使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,因此,法院裁定駁回Facebook的撤銷申請,本案將繼續進行審理程序。
智慧財產風險管理與公司治理的匯流 日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
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