Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料
Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。
今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。
另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
- Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017
- Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017
- Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017
- Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017
- Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017
- Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017
- Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017
林昭如
專案經理 編譯整理
Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017, http://money.cnn.com/2017/05/03/technology/uber-waymo-self-driving-cars/ (last visited May 22, 2017).
Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017, http://www.reuters.com/article/us-uber-alphabet-ruling-idUSKCN18B1W6 (last visited May 22, 2017).
Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017, http://money.cnn.com/2017/02/23/technology/waymo-uber-google-lawsuit/ (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017, https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2017/05/14/lyft-and-waymo-just-teamed-up-on-self-driving-cars-taking-aim-at-a-common-enemy/?utm_term=.f267d71e5866 (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017, http://nypost.com/2017/05/15/lyft-and-waymo-are-ganging-up-against-uber/ (last visited May 22, 2017).
Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-15/waymo-gains-edge-over-uber-as-driverless-car-case-heads-to-trial (last visited May 25, 2017).
Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017, http://www.cand.uscourts.gov/CEO/cfd.aspx?7137#Notes (last visited May 25, 2017).
所謂「大學共同利用機關法人」，係指日本於《國立大學法人法》（国立大学法人法）中，以設置大學共同利用機關為目的，依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」，依該法之規定，則係指有關在該法所列舉之研究領域內，為促進大學學術研究之發展而設置，供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置，將大型研發設施設備，以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關，並將其設施及設備，提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。 目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」（大学共同利用機関法人人間文化研究機構）、「大學共同利用機關自然科學研究機構」（大学共同利用機関法人自然科学研究機構）、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」（大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構），以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構）等四者。
WIPO公布《2018年世界智慧財產權指標報告》 中國大陸驅使全球申請量再創新高世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization；後稱WIPO）針對2017年智財活動相關數據於12月3日公布《2018年世界智慧財產權指標報告》，內容分為：(1)專利、(2)商標、(3)工業設計、(4)植物品種、(5)地理標誌、及(6)創意經濟（出版）等六大項目。 其中「創意經濟」為首度納入之項目。WIPO與「國際出版人協會（International Publishers Association, IPA）」共同調查28個國家的出版活動，本次僅完成基本統計且初步納入「貿易」、「教育」、「科技與醫療（scientific, technical and medical, STM）」三個出版議題。法國在「貿易」方面的出版營收佔69%、英國50%；「教育」佔葉門總出版營收68.2%、巴西62%；「科技與醫療」佔比利時46.1%、巴西37.9%。 2017年專利全球申請量達317萬件（相較於2016年成長5.8%）、商標申請量達1,239萬件（成長26.8%）、工業設計申請量超過124萬件（與前一年持平）。以中國大陸為首，專利申請量佔全球43.6%、商標申請量佔46.3%、工業設計申請量佔50.6%。 2017年植物品種申請量計有18,490件、成長率為11.7%，此為15年來最大增長，而以中國大陸、英國、歐盟、越南及烏克蘭為主要成長國家。其中中國大陸接獲4,465件植物品種申請、其次歐盟為3,422件，這也是23年來第一次歐盟未列為首位。 地理標誌之問卷在2016年重新調修，2017年首度完整納入54個地區的數據，計有59,500個受保護的地理標誌。其中，德國有14,073個、奧地利8,749個、中國大陸8,507個。若以類別區分，「酒類」佔57.1%，其次為「農產食品」28.2%、「手工藝品」約2.7%。 本次報告之特別議題為「藉由統計數據掌握專利訴訟活動」，另針對美國與英國之統計數據進行探討。美國在1999至2009年間之專利訴訟案件和緩上升，並在2009至2013年間顯著增加；而英國在2010至2012年間也呈現相同趨勢，原因在於此時正值「全球專利戰」時期。進一步分析訴訟數據，可以發現專利訴訟案量往往與專利申請量、專利實施具正相關性，例如2013年後美國專利申請量及專利實施量呈下降趨勢，同期美國地方法院之專利訴訟案量亦隨之減少。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】日本文部科學省於２００２年提出產學合作契約範本，實行以來發現內容缺乏彈性，對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此，２０１７年３月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Ｌａｍｂｅｒｔ ｔｏｏｌｋｉｔ等文件，提出１１項合約範本，稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化，提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式，並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本，盡可能在產學合作契約簽訂前，事先考量研究成果的商業化策略，從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議，在進行模型選擇時需考慮以下因素： 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬（大學擁有、企業擁有、雙方共有）。 雙方是否同意智財權共有。 此外，為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用，在參考適用範本時，皆應考量研發成果商業化的靈活性，無論智財權歸屬於大學或企業方，都必須滿足以下的條件： 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展，提供了更細緻化的指引，或許可為我國推行相關政策之參考，值得持續關注其內涵與成效。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).