何謂「專利審查高速公路」?
「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署，當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後，申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間，參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料，降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。
台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫，日後專利申請人得利用此機制，縮短取得專利之時程，專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計，至2016年6月底，平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天，平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
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。
歐盟執委會推遲個人資料保護指令修正計畫歐盟執委會主席Barroso在今年年初設立了負責「正義、基本權與公民」（Justice Fundamental Right and Citizenship）事務的新任務單位。而負責此單位的執委會委員Reding自年初以來已多次宣示對個人資料保護以及隱私權的重視。在今年三月份的演講中，Reding更宣布將在年底前提出修正歐盟個人資料保護指令的內容。惟此承諾在歐盟會員國的壓力下恐怕無法踐履了。歐盟執委會於日前已表示將提出一份新的行動宣示來取代原先的修法計畫。 歐盟目前的個人資料保護指令乃在1995年制定，迄今已有15年之久，雖然其許多原則在今日仍然適用，但面對新科技、新應用，如社交網站、雲端應用等的發展，該指令仍不免顯出不足之處。此外，在原先的架構下，執委會也無法介入所謂歐盟「第三支柱」下的事務（亦即與犯罪相關的警政、司法合作事務），但此狀況在里斯本條約通過後理應有所改變。以上兩點也正是Reding提議修正個人資料保護指令的理由。但由於部分歐盟會員國政府認為Reding所提有窒礙難行之處，例如法國即直言Reding的修法時程不切實際，執委會及Reding也因此放棄原先規劃。至於新的行動宣示到底會不會真的納入歐盟個人資料保護指令的修正計畫，其時程與內容如何，值得持續注意。
美國衛生及公共服務部「曲速行動」透過公私合作夥伴加速COVID-19疫苗研發美國衛生及公共服務部（Department of Health and Human Services, HHS），於2020年6月16日提出「曲速行動（Operation Warp Speed）」，目標是在2021年1月前，提供3億劑具安全有效性的COVID-19疫苗，給所有美國人民使用。參與行動的政府夥伴，包括國家衛生研究院（National Institutes of Health, NIH）、食品藥品監督管理局（U.S. Food and Drug Administration, FDA）、疾病預防管制中心（Centers for Disease Control and Prevention）；與多家製藥公司包含嬌生、默克、輝瑞、Moderna、AstraZeneca等，簽訂研究製造及保證收購疫苗的競爭型補助協議，直接由政府需求主導疫苗藥劑的研發、生產與銷售，藉此滿足國家防疫的戰略需求。 曲速行動為政府部門及公私夥伴間的合作計畫，依據美國國會通過《新冠病毒援助、救濟和經濟安全法》（Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security, CARES Act），計畫補助資金達100億美元，其中超過65億美元用於生物醫學高階研究和發展管理局（Biomedical Advanced Research and Development Authority, BARDA），30億美元用於NIH研究。公私夥伴合作項目包括：「加速研發新冠病毒藥物及疫苗計畫」（Accelerating COVID-19 Therapeutic Interventions and Vaccines, ACTIV）、「快速診斷技術計畫」（Rapid Acceleration of Diagnostics Tech program, RADx）等。 曲速行動從100多種疫苗中先行選出14種候選疫苗，由美國政府補助，進行早期臨床實驗，再分次篩選出最具潛力者，進行大規模檢測。透過公私夥伴合作，不僅成功帶動製藥廠商積極研發，也協助候選廠商間彼此競爭、提升製藥能力，進一步反饋研究經驗給最終產出的疫苗成果。
日本通過科學技術基本法等修正案，將創新與人文科技發展納為規範對象日本通過科學技術基本法等修正案，將創新與人文科技發展納為規範對象 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年12月10日 日本國會於2020年6月24日通過由內閣府提出的「科學技術基本法等修正案」（科学技術基本法等の一部を改正する法律）[1]，為整合修正科學技術基本法、科學技術與創新創造活性化法（科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律，下稱科技創新活性化法）等法律之包裹式法案。其旨在新增創新與人文科學相關科技發展目標，將之列入基本法。並因應此一立法目的調整，修正科技創新活性化法，增訂大學、研發法人出資與產業共同研究途徑，同時調整中小企業技術革新制度之補助規範。 壹、背景目的 日本內閣府轄下之整合科學技術與創新會議（総合科学技術・イノベーション会議）於2019年11月公布的「整合提振科學技術與創新目標下之科學技術基本法願景（科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について）」報告書提出，科學技術與創新之議題高度影響人類與社會的願景，而近年聚焦之重點，則在於全球化、數位化、AI與生命科學之發展。該報告書並進一步揭示了科學技術基本法的修訂方向[2]：（1）納入「創新創造」（イノベーション創出）之概念；（2）自相互協力的觀點，併同振興自然學科與人文學科之科學技術發展；（3）允許大學與研發法人以自身收入資助具特定創新需求、或發展新創事業之外部人士或組織；（4）從鼓勵創新創造的角度，調適建構中小企業技術革新制度。 基於該報告書之決議要旨，內閣府於2020年3月10日向國會提出本次法律修正案，並於同年6月24日正式公告修正通過[3]。公告指出，AI、IoT等科學技術與創新活動的急遽發展，造就了人類社會推動願景和科技創新密不可分的現況。因之，本次修法除將人文科學項目納入基本法科學技術振興的範疇內，亦意圖落實同步推動科學技術及創新創造振興之政策構想，建構具整合性且二者並重發展的法制環境。 貳、內容摘要 本包裹式法案主要修正科學技術基本法與科技創新活性化法。首先，本次修正並列創新與科技發展為科學技術基本法規範主軸，因之，將該法更名為「科學技術與創新基本法」（科学技術・イノベーション基本法，下稱科技創新基本法），並修訂科技創新基本法立法目的為「提升科學技術水準」以及「促進創新創造」；同時，參照科技創新活性化法相關規定，明文定義創新創造為「透過科學發現或發明、開發新商品或服務、或其他具創造性的活動，催生新興價值，並使之普及，促成經濟社會大規模變化之行為」。同時，增訂科技與創新創造的振興方針主要包含：（1）考量不同領域的特性；（2）進行跨學科的整合性研究開發；（3）推動時應慮及學術研究與學術以外研究間的衡平性；（4）與國內外的各相關機關建立具靈活性且密切的合作關係；（5）確保科學技術的多元性與公正性；（6）使創新創造之振興與科學技術振興之間建立連動性；（7）有益於全體國民；（8）用於建構社會議題解決方案。此外，亦增訂研究開發法人、大學與民間企業之義務性規範，要求研究開發法人與大學應主動、且有計畫地從事人才養成、研發與成果擴散作為；而民間企業則應致力於和研發法人或大學建立合作關係，進行研發或創新創出活動。最後，基本法內原即有要求政府應定期發布「科學技術基本計畫」，作為未來一定期間內推動科技發展政策的骨幹，本次修正除將之更名為「科學技術與創新基本計畫」（科学技術・イノベーション基本計画），亦額外要求基本計畫應擬定培養研究與新創事業所需人才的施政方針。 另一方面，配合科技創新基本法修訂與政策方向，科技創新活性化法的修正重點則為：（1）新增本法適用範圍，擴及「僅與人文科學相關的科學技術」；（2）明文創設大學或研究開發法人得與民間企業合作進行共同研究的機制，允許大學或研究開發法人出資設立「成果活用等支援法人」，並給予人力與技術支援。其可將大學、研發法人持有之專利授權給企業、與企業共同進行研究或委外研究等，藉以推動研發成果產業化運用，透過計畫的形式，和企業間建立合作關係；（3）為鼓勵與促進中小企業與個人從事新興研發，調整設立「特定新技術補助金」制度，用以補助上述研發行為；每年度內閣府則需與各主管機關協議，就特定新技術補助金的內容與發放目的作成年度方針，經內閣決議後公開。同時，在特定新技術補助金下設「指定補助金」之類型，由國家針對特定待解決之政策或社會議題，設定研發主題，透過指定補助金的發放，鼓勵中小企業參與該些特定主題之研發。 參、簡析 本次科技創新基本法的修正，為日本國內的科技發展方向，作出法律層級的政策性宣示。除將人文學科相關的科技研發正式納入基本法的規範對象內，最主要的意義，在於使創新與科技發展同列為基本法的核心目的之一，顯示其科研政策下，創新與科技的推展實存在密不可分且相輔相成的關係，而有必要整合規劃。而科技創新活性化法一方面拓展大學、研發法人等學術性或公部門色彩較為強烈的機構與民間企業合作研發、成果產業化運用的途徑；另一方面，則延續近期相關政策文件強調創新價值應自社會需求中發掘的構想[4]，設置了激勵中小企業投入社會議題解決方案相關研發的補助金類型。 我國立法體例上，同樣存在科學技術基本法的設計，用以從法制層級確立國內科技發展的基礎政策方向。於COVID-19疫情期間，技術研發的創新落地應用，亦已成為我國產出各式疫情應對方案、以及後疫情時期重要政策的關鍵之一。則如何延續我國對抗COVID-19過程中所掌握的協作與成果運用經驗，或可借鏡日本的作法，使創新能量能透過研發補助機制的優化，充分銜接政策與社會需求。 [1]〈科学技術基本法等の一部を改正する法律の公布について〉，日本內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/cst/kihonhou/kaisei_tuuchi.pdf （最後瀏覽日：2020/12/08）。 [2]〈「科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について」（概要）〉，日本內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/seidokadai/seidogaiyo.pdf（最後瀏覽日：2020/12/08）。 [3]〈第201回国会（常会）議案情報〉，日本參議院，https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/201/meisai/m201080201047.htm（最後瀏覽日：2020/12/08）。 [4]〈中間とりまとめ2020未来ニーズから価値を創造するイノベーション創出に向けて〉，經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2020/05/20200529009/20200529009-2.pdf（最後瀏覽日：2020/12/10）。