美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴
依據美國專利法第314（d）條，美國專利商標局（USPTO）作成多方複審程序（Inter Partes Review, IPR）是否立案（institute）之決定，不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決，認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）依據美國專利法第315（b）條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定，同樣屬於第314（d）條不得上訴之決定。
本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利（以下簡稱836號專利）向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟，Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請，PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR，並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服，認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起，即便後因雙方和解而撤回，Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315（b）條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限，進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。
本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院（CAFC）作成判決，認為PTAB依據第315（b）條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴，並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回，當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算，IPR申請期限應以訴狀是否送達（served with the complaint）為準，與訴訟後續是否撤回無關，PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定，顯然增加法律所無之規定。
不過在聯邦最高法院的判決中，以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解，聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解，認為依據第314（d）條是否立案IPR之決定為不可上訴，係立法者有意設計，使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315（b）條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費，若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al., 590 U.S. ___ (2020), available at https://www.supremecourt.gov/opinions/19pdf/18-916_f2ah.pdf (last visited May 5, 2020).
Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee, 579 U.S. ___ (2016), available at https://www.supremecourt.gov/opinions/15pdf/15-446_ihdk.pdf (last visited May 5, 2020).
美國聯邦最高法院認定多方複審程序並不違憲，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=92&d=8027&no=64 （最後瀏覽日：2020/05/05）。
何謂「美國專利審理暨訴願委員會（PTAB）」?，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8144&no=67 （最後瀏覽日：2020/05/05）。
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。
FDA公布修訂行動醫療APP指導原則美國於2015年2月5日公布修訂之行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Applications, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)，取代原先在2013年9月公布之版本。本次的修訂主要是將美國2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備、及醫療影像傳輸設備指導原則(Medical Device Data Systems, Medical Image Storage Devices, and Medical Image Communications Devices, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)規範納入其中。 2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備指導原則，擬降低FDA的管理程度，採用風險性評估方式，針對部分醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備等三種屬於第一級低風險之醫療器材，得不受ㄧ般管制，例如不需要登記、上市後報告及品質系統法規遵守等。原先，美國於2011年先將醫療設備資訊系統從第三級之高風險醫療器材，降低為第一級低風險之醫療器材，但經過長期間的使用經驗後，FDA認為，此等醫療器材設備在健康照護中十分重要，但相對於其他醫療器材，風險則較低，因此，將放寬程序。 行動健康應用程式亦可能歸類為上述之醫療器材，因此，為與上述的指導原則相符合，對於行動健康應用程式的審查亦作部分放寬。例如，當應用程式與資療資訊系統結合，而成為應受規範之醫療器材時，原先之規定為應進入醫療器材之規範程序，但新修訂之指導原則，則再放寬。僅將涉及積極的病人監測或醫療器材數據分析時，才需要回歸醫療器材之審查方式，其他醫療資訊系統若僅為儲存、傳輸等功能，而非主要提供診斷、治療等功能時，則可以不受醫療器材之規範限制，因風險程度較低，因此改由FDA視個案審查即可。為鼓勵相關產業的發展，FDA將風險性低之醫裁降低管理程度，其後續發展值得觀察。
美國參眾兩院提出嚴禁專利藥廠簽訂授權學名藥協議系列法案美國過去透過Hatch-Waxman Act之立法，建立起「簡易新藥申請」（Abbreviated New Drug Application，ANDA）制度，促使學名藥廠開發學名藥後，能較迅速地通過藥品查驗登記，且首家獲得ANDA上市許可的學名藥廠還可享有180日的市場專屬保障；但是，專利藥廠近年卻設計出授權學名藥（Authorized Generic Drug）、原廠學名藥（Rebranded Generic Drug）和專利與學名藥訴訟和解協議（Brand-Generic Litigation Settlement）等智慧財產權管理策略，用以瓜分專利到期後的學名藥市場。 為了矯正此種實務發展，今（2007）年初美國參眾兩院先後提出內容一致的「公平處方藥競爭法案」（Fair Prescription Drug Competition Act, S.438）和「修正聯邦食品藥品化妝品法禁止授權學名藥上市法案」（To amend the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act to prohibit the marketing of authorized generic drugs, H.R.806），禁止專利藥廠自行或間接製造銷售原廠學名藥，或是授權第三人製造銷售授權學名藥，企圖透過立法方式，確保首家提出ANDA的學名藥廠，在其所獲180日市場專屬期間內，不會因專利藥廠利用推出原廠或授權學名藥之策略而稀釋掉該學名藥的市佔率。但本法案未禁止專利藥廠與獲得市場專屬保護的學名藥廠簽訂類似協議；假使該學名藥廠經商業判斷後寧願與專利藥廠簽訂協議，僅需依現行規範將該協議通報FTC和司法部即可。 美國參議院亦提出「保護可負擔學名藥取得法案」（Preserve Access to Affordable Generics Act, S.316），禁止專利藥廠直、間接簽訂給予ANDA申請者任何對價（不限金錢）且要求其不得研發、製造、銷售或販賣該學名藥之專利侵權訴訟和解協議；例如專屬給付和解協議（Exclusion Payment Settlement）、逆向給付和解協議（Reverse Payment Settlement）等。
FDA發布「制定醫療器械在上市前核准（PMA）、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除（HDE）的利益-風險決策之不確定性考量指引草案美國食品和藥物管理局（FDA）於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准（PMA）、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除（HDE）的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」 為滿足FDA促進公共健康的使命，醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性，因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性，特別是沒有可接受的替代治療方案時。 根據指引草案，FDA依據具體情況，判定其利益-風險的適當程度之不確定性，包括： (1) 醫療器械可能帶來好處程度。 (2) 醫療器械存在的風險程度。 (3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。 (4) 如果可能，需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。 (5) 公共衛生需求的程度。 (6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。 (7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。 (8) 上市後緩解措施的有效性。 (9) 建立決策類型。(如上市前核准（PMA）和人道用途器材免除（HDE）的核准標準不同。) (10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。 本指引草案中，FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險，需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。