美國專利制度中的「銷售阻卻」(On-Sale Bar)係指:發明銷售超過一年以上便喪失新穎性,不授予專利。
「新穎性」為美國專利法上可專利性要件之一。35 USC §102(a)(1)說明新穎性先前技術的例外(Novelty; Prior Art):「專利申請應被核准,除非該發明已申請專利、曾在紙本文件敘述、公開使用(In public use)、販售(On sale)、或以其他方式公開(Or otherwise available to the public)。」35 USC §102(b)(1)則給予專利發明人和申請人1年新穎性優惠期(Grace Period)。將前後兩個條文合併來看--假設該發明銷售超過一年以上便不得再授予專利。
「銷售阻卻」的立法意旨在於:避免發明人或其權利受讓人先將發明商業化並獲利,待競爭者進入市場後才提出專利申請,藉此有效地延長專利保護的期間,進而產生獨占(Monopoly)。
1998年,美國最高法院於Pfaff v. Wells Electronics (1998)一案,揭示銷售阻卻的要件:(1)該產品必須是商業上販售的標的;(2)該發明必須已經準備好要進行專利申請。唯有這兩個要件成就,才開始計算「一年」。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢 科技法律研究所 2013年3月26日 壹、事件摘要 根據自由時報3月5日報導,台南市為將該市打造為國際指標性之低碳城市,在去年制訂了「台南市低碳城市自治條例」,並在未來規劃對大建築面積、及用量超過800千瓦之用戶,要求必須裝置一定比例太陽光電系統的強制規定。該條例同時要求公有、及供公眾使用的建築物,須為銀級以上綠建築之規定,亦在近日吸引了媒體的關注。 貳、重點說明 一、臺南市政府低碳城市自治條例 台南市政府於2012年12月22日以府法規字第1011084760A號令公布了「台南市低碳城市自治條例」,共六章、三十八條,並於第四章「低碳城市推動與管理」,做了前述對耗電大的用戶為一定比例太陽能光電系統設置要求之規範。 在綠建築的部分,依據該條例第21條第1款之規定,台南市公有或經該市公告指定地區之新建建築物於申請建造執照時,若非供公眾使用之建築物,須為合格級以上之綠建築。而公有及供公眾使用之建築物,則須進一步符合為銀級以上之綠建築。此策略採取賦予公部門較高的法規遵循義務,與國外立法例趨勢相當吻合。詳述如下。 參、事件評析 一、國外立法例 (一)從一定面積以上面積建築著手 根據自由時報的報導,台南市政府在未來將針對大建築面積用戶,強制其裝設用電量一定比例的太陽光電系統。關於面積的細部規範雖然未見於該市低碳自治條例,但此一規劃無疑符合國際間為提高節能效率所採取的規範趨勢。 例如美國在2007年能源獨立及安全法架構下,由總統在2009年所發佈的行政命令第13514號的第2條第g項第3款,即要求確保既有聯邦建築或聯邦機構(agency)所承租之建築,面積超過5000平方英呎者,應在財政年度2015年前,使其面積的15%完全符合「聯邦永續建築指導原則」(Federal Leadership in High Performance and Sustainable Building, 在該行政命令中簡稱 Guiding Principle)。 而新加坡也有類似的規範。根據該國「2008年建築管制(環境永續)規定」(Building Control《Environmental Sustainability》2008)第3條與第4條之規定,所有總樓板面積(gross floor area) 超過2,000平方公尺的建築之建設或有關總樓板面積超過2,000平方公尺既有建築之面積增建(increasing the gross floor area),或關於建築外殼或建築服務的提供、擴大或實質的改變,皆應至少達到依據建築環境永續規範(Code for Environmental Sustainability of Buildings)的綠色標誌積分(Green Mark scores) 50分。 (二)對公部門採取較民間更高標準 由前述關於南市低碳自治條例中關綠建築之規範可知,該市在為相關管制的規劃時,所採取的政策是讓公部門先承擔較高的法規遵循義務(在該條例第21條的規定中,公有建築物在申請建照時須符合銀級綠建築之標準,而不若一般非供眾使用之建築物,僅要求其須合格)。此種作法亦為國際間為引領民間部門推動節能減碳常見的法制政策規劃。 除了上述美國的規定也是先對公部門作要求外,歐盟能源指令第5條第1項也有類似之規範。該條款要求歐盟各會員國自2014年1月1日起,就其中央政府所擁有或佔有之面積超過500平方公尺之建築,每年應翻修總樓板面積的3%,使其至少符合建築效率指令(2010/31/EU, Directive on Energy Performance of Buildings)第4條關於最低建築能源效率(minimum energy performance requirements for buildings)之要求。 二、短評與小結 由上述介紹可知,台南市低碳自治條例,為促進節能減碳而採行諸如由一定面積以上建築物著手,並對公部門此取更高標準之規定皆與國際趨勢相符。無獨有偶,高雄市於去年通過的綠建築自治條例,也有類似規定。我國在各級地方政府皆能與國際接軌的共同努力下,能否在促進能源效率方面達成較歐美等先進國家更耀眼的成積,著實令人期待。
英國上議院人工智慧專責委員會提出AI應用影響報告並提出未來政策建議英國上議院人工智慧專責委員會(Select Committee on Artificial Intelligence)2018年4月18日公開「AI在英國:準備、意願與可能性?(AI in the UK: ready, willing and able?)」報告,針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗,應注重大量資訊蒐集之方式;無論是企業或學術界,皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制,其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性;為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見,政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法,並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者,為促進AI應用之意識與了解,委員會建議產業應建立機制,知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊,建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫,並於早期教育中即加入AI教育;並促進公部門AI之發展與布建,特別於健康照顧應用層面。另外,針對AI失靈可能性,應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害,並應提供資金進行更進一步之研究,特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則,為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
德國聯邦網路局發布電信網路安全要求要點德國聯邦網路局(BNetzA)於2019年3月7日公布電信網路營運安全發展需求目錄關鍵要點。該要點係德國聯邦網路局電信通訊法第109條第6項規定,與聯邦資訊安全局(BSI)和德國聯邦資料保護與資訊自由委員會(BfDI)達成協議後制定,並由德國聯邦網路局發布之。此尤其適用於在德國發展5G網路,因該技術係為未來核心關鍵基礎設施,為確保技術發展之安全性,電信網路公司必須滿足相關安全要求。鑑於5G對未來競爭力極具重要性,故用於構建5G之技術必須符合最高安全標準,且應盡可能排除安全問題,該標準同樣適用於所使用的硬體和軟體。附加的安全目錄要點基本內容如下: (1)系統僅允許從嚴格遵守國家安全法規及電信保密和隱私法規,且值得信賴之供應商處獲得。 (2)必須定期且持續監控網路流量異常情況,如有疑問,應採取適當的保護措施。 (3)僅可使用經聯邦資訊安全局對其IT安全性檢查核可且取得認證之安全相關的網路和系統組件(以下簡稱關鍵核心組件)。關鍵核心組件僅能從獲得信賴保證之供應商/製造商中取得。 (4)安全相關的關鍵核心組)應在交付期間進行適當之驗收測試後方能使用,且須定期和持續進行安全檢查。關鍵核心組件之定義將由德國聯邦網路局和聯邦資訊安全局共同協議訂定。 (5)在安全相關領域,只能聘用經過培訓之專業人員。 (6)電信網路營運商須證明所使用的產品中,實際使用經測試合格之安全相關組件硬體和供應鏈末端的原始碼。 (7)在規劃和建立網路時,應使用來自不同製造商的網路和系統組件,以避免類似「單一耕作」(Monokulturen),即避免技術生態圈無法均衡發展,以及易受市場波動影響之不良效應。 (8)外包與安全相關勞務時,僅可考慮有能力,可靠且值得信賴的承包商。 (9)對於關鍵且與安全相關的關鍵核心組件,必須提供足夠的冗餘(Redundanzen)。 鑑於德國於3月中旬已拍賣5G頻譜,聯邦政府將大力推廣附加要求,並讓相關企業可以清楚了解進一步計畫。為確保立法層面之具體要求,聯邦政府計畫將對電信法第109條作重大修訂。明確規定操作人員必須證明符合安全規範,並由法律規範相關認證義務。針對關鍵基礎設施中使用的關鍵核心組件應來自可信賴之供應商/製造商,應適用於整體供應鏈。此外,德國聯邦政府擬針對聯邦資訊安全局法進行修訂,包括關鍵基礎設施、其組件可信賴性之相關規範。依聯邦資訊安全局法第9條規定,將在認證框架內提供可信賴性證明。
歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利,包括民主、法治及環境保護,防止AI在歐盟境內造成有害影響,並依據歐盟《人工智慧法》(AI Act, AIA)第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1],以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組,進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件,提供給下游提供者,並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件(guiding document),並確保GPAI提供者(providers)遵守其在《人工智慧法》下之義務,於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務,但符合歐盟著作權及相關權利法規,並不以遵守該準則為要件,而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行,其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利,以及針對文字與資料探勘(Text and Data Mining, TDM)的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項),仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業,規模有別於一般企業,故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施(proportionate measures),應與提供者之規模相稱且合乎比例(commensurate and proportionate),並充分考量中小企業(SMEs),包括新創公司(startups)之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者,採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務,GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型,應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中,公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要,且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時,例如使用網路爬蟲(web-crawlers)或授權他人使用網路爬蟲代其抓取(scrape)或以其他方式編譯資料,應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為,特別是應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀(machine-readable)權利保留[3],讀取並遵循機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force,IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者(包括權利人)實施之版本,或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產(asset-based)或基於位置(location-based)之詮釋資料(metadata)等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠取得相關資訊,包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統(downstream AI system),生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施,防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時,在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權(free and open source licenses)發布之GPAI模型,應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統,或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊,讓受影響之權利人及其代理人(包括集體管理組織(collective management organizations))以電子方式進行投訴。同時,勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴,除非投訴明顯無根據,或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由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AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供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,並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出,GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,以網路爬蟲(web-crawlers)進行網際網路內容的擷取,應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站,即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)的技術,更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理,但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣,均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟,七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料,並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架,而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求,已提示GPAI的開發、服務提供,應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響,也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言,在爭執訓練資料應有合法空間的同時,或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施,以尊重既有權利的態度,積極降低權利人的疑慮,始有助於形成互利的合法利用空間。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai。(最後閱覽日:2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場(Union market)之提供者,必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規,特別是透過最先進之技術,識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》(Directive (EU) 2019/790)第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]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) [5]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。