歐盟智慧財產局公布2020年智財侵權狀況報告

  歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)於今(2020)年第三季公布最新智財侵權狀況報告,研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台(The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights)」所執行,並結合經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)之數據資料,每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題,重點如下:

  1. 智財密集產業對歐盟經濟貢獻占整體GDP的45%、就業人數占歐盟就業人口的29%、出口貨物量占96%。
  2. 企業對智財的重視比例增高,重視智財的企業雇員平均收入較不重視智財權者高出32%;運用智財於營運策略的中小企業成長潛力高於無智財權者,如依權利運用類型區分,其成長率分別是10%(商標)、16%(商標結合專利)、27%(商標與設計權),以及33%(三種權利組合)。
  3. 全球仿冒品占其貿易總量約3.3%,市值高達1,210億歐元。
  4. 除日常藥品,抗生素、癌症或心臟疾病藥物仿冒情形均趨於嚴重;2019年爆發新冠肺炎後,偽造商更是將仿冒移轉至檢測試劑與個人防護用品。

  尤其進入AI與5G時代後,智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升,但侵權狀況恐怕亦同,咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力,有其必要性,以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。

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馬來西亞個人資料保護法於2013年11月15日正式施行

  馬來西亞於2010年訂定個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA),惟當時並未立即施行,至2013年11月15日,才連同相關規則、命令正式施行。   任何因商業往來而取得個人資料之人,在馬來西亞境內以自動化工具處理(或授權、控制個人資料之處理)時,都必須遵循該法及其相關法令的規定。否則,將有可能面臨50萬元令吉(相當於新台幣450萬元)罰鍰或三年以下有期徒刑。   除此之外,2013年個人資料保護命令(Personal Data Protection Order 2013)更規定,通訊業、金融業、保險業、健康、遊樂業、運輸業、教育、直銷業、服務業、不動產業、公益事業等11種行業別的資料利用者,必須在2014年02月15日前向個資保護委員會註冊並取得執照。   針對施行前蒐集的個人資料,該法賦予三個月的寬限期,然而施行後所蒐集者立即適用,其中包括以下規定: 1.告知當事人蒐集目的、有權請求存取及更正,並提供聯絡窗口、電話、傳真號碼或e-mail等相關資訊,於21日內回覆當事人請求; 2.除履行契約所必要等情形外,處理個人資料前應取得當事人同意,且該同意若係透過既有表單取得,外觀上應與其他事項有所區別; 3.在蒐集目的內利用個人資料,將個人資料提供予第三人時,應定期維護該名單; 4.實施並確保從業人員遵循安全政策,該政策須符合個資保護委員會所定安全標準; 5.確保個人資料之完整性、正確性及最新性; 6.制訂保存期間政策; 7.除接受國事先經過核准、取得當事人同意或已盡相當能事確保個人資料不會以違反個資法規定之方式處理外,原則上禁止國際傳輸等。   馬來西亞由於該法的施行,早先於新加坡成為東協十國當中,第一個全面實施相關法規的國家,通訊暨多媒體部部長Ahmad Shabery Cheek表示,此舉將有助於馬來西亞躋身已開發國家之林。

加拿大政府提交予國會《人工智慧資料法案》

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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?

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? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 (Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version)[1],該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係,彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向,目前發布之版本為預出版本,該報告說明將於近期發布最終確認版,預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究,同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知(Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI),徵集各界對AI著作權議題之意見,著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析,於2024年7月起發布AI著作權報告,第一部分為數位仿造,第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析,而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品,此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析,主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製,除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等,否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權(Prima Facie Infringement)。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製,包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3],模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下,模型權重(model weights)[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品,而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重,即便其未參與模型之訓練,亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時,表示此範例必以某種形式存在於模型權重中,故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之,不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利,部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出,模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權,須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容,僅有在實質相似之情形下,模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯,著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為,惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用,仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性(transformativeness)[10],AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對,而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別,須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統,則該模型具高轉化性;若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時,不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間,如模型使用特定類型之作品進行訓練,用以生成使用目的與原作相同之內容時,即便其生成內容未有實質相似,頂多僅為有限度之轉化(modestly transformative)[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施,限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容,使生成內容之目的與原作品不同,此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為,使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的,且近似人類學習,因此實質上應是具有轉化性的,著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明,語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇,並非單純僅吸收其單字含意,且所生成之模型是被用作創造表達性內容,故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次,針對人類學習觀點,報告首先闡明,學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作,因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品,此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果,故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性,如小說、電影等,其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元,因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品,於判斷其複製比例是否合理時,係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性,須考量重要性以及數量,若模型僅使用小部分作品做訓練,但該部分為著作權作品之核心部分,此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面,生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性,生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而,許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練,因此,著作權局指出,雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖,但若其訓練具有轉化性目的(transformative purpose),並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時,則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之,使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失(lose sale):權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作,而失去收入。 B 市場稀釋 (market dilution):AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險,原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋,風格非為著作權所保障之方為,惟若AI生成與作品風格相似之內容,即便未有實質相似,但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者,將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 (lost licensing opportunities):權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會,但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍,報告亦肯認自願授權之可行性,雖自願授權可行,且已有開發商開始實施,惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為,即便現階段自願性授權仍為發展中之制度,但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展,若未來於特定類型作品中出現失靈情形時,再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理,然就此報告之結論觀之,其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答,合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及,AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但是否足以構成合理使用,仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是,雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品,惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶,開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外,報告中提及市場稀釋理論,目前尚未有法院採用,對合理使用之認定較為嚴格,即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用,可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度,但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境,但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明,惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論,自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明,國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究,本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網,主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案,而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素,具有與原作不同目的或性質,且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

美國眾議院通過爭議性的GMO產品標示草案

  美國聯邦眾議院在7月23日時通過極富爭議性的《2015安全與精準食物標示法》(Safe and Accurate Food Labeling Act of 2015)草案,目前該案已經交由美國聯邦參議院審理,並完成參議院二讀程序,交由參議院農業、營養與森林委員會(Committee on Agriculture, Nutrition, and Forestry)審理。本案主要目的在於替自願性基因改造與非基因改造標示建立一套統一的聯邦標準。引發爭議的是本案第203條b項的規定,該條款規定禁止各州建立強制性基因改造產品標示制度。   該案由堪薩斯州選出的共和黨籍聯邦眾議員Mike Pompeo提出。根據他及本案最主要的遊說團體美國雜貨製造商協會(Grocery Manufacturers Association)的說法,之所以要禁止各州建立強制性的GMO產品標示制度,目的有二:一是透過建立全國性的標準,避免各州標準不同的紊亂。一是他們認為「基改產品跟非基改產品一樣好」,如果強制標示可能會誤導消費者,使其認為基改產品可能是有問題或風險的。同時,他們也擔心強制標示可能將導致產品的價格上升。這樣的主張確實獲得了許多眾議院議員的支持。該案在眾議院通過時獲得了275張支持票,其中有45票是民主黨籍眾議員投下的。分析這些投下贊成票的民主黨籍眾議員,大部分是來自對食物價格較為敏感的選區,或是在競選期間就已經收到來自農業部門的巨額捐款。   至於反對者則認為,由於本案將使各州及聯邦食藥署無法建立強制性的標示規定,侵害人民對於基改產品知的權利,而將此案稱為「黑暗法」(DARK Act)。他們認為在科學界對基因改造產品安全仍無絕對的共識、人民又對基改作物存有疑慮的情況下推動這項法案完全不合理。而這樣的爭論隨著今年三月世界衛生組織所屬的研究機構──國際癌症研究機構宣布將廣泛用於GMO穀物的除草劑草甘膦(或稱嘉磷塞,Glyphosate)歸類為2A類致癌物 (對人類很可能有致癌性,probable human carcinogen)後,變得更為激烈。許多反對者因此對基因改造產品的安全性有更高的疑慮。   一般預料,美國聯邦參議院將開始處理本案,支持與反對本案雙方的競爭也越趨白熱化,目前也有幾個修正的提案正在醞釀。當前美國國內已有康乃狄克州及緬因州等少數州別通過了強制的基改食品標示法案,此外還有66個法律案正在27個不同的州審議中。本案如果通過將大幅改變美國在此領域的管制情形。而由於美國是全球重要的基改產品生產國,本案的最終結果預料也經影響未來國際上對基改產品標示的管制。

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