Unicolors v. H&M一案可能翻轉美國著作權法§411註冊無效之認定標準
美國最高法院於2021年11月8日聽取了Unicolors v. H&M案的口頭辯論，該案上訴法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況，並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限，應擴及到對錯誤事實有認知就足以使著作註冊無效，此一見解打破了先例判決。
依美國著作權法規定，著作權登記雖非取得著作權保護的要件，但著作權人須向官方進行註冊登記，才得以在美國提出著作權侵害的民事訴訟，使登記成為在美國主張著作權利之要件。
本案原告Unicolors主張被告H&M銷售之產品侵害其著作權，被告H&M主張原告Unicolors著作登記所涵蓋的31種面料設計並非同一天出版，不符合同一出版作品的要求，依美國著作權法§411規定，若申請註冊之資訊不正確，該錯誤資訊有導致該著作註冊無效的可能性，被告H&M此主張被上訴法院—第九聯邦巡迴法院所接受，法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況，並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限，應擴及到對於該錯誤有概括性了解就足以使著作註冊無效。
原告Unicolors於今（2021）年初向最高法院提交請願書，認為第九聯邦巡迴法院此一認定打破了先例判決。原告Unicolors主張，要使著作註冊無效，必須著作權人登記時有主觀上的重大錯誤，不能僅因著作權人對於法律或事實的誤解所產生的錯誤，就使得著作註冊無效。而被告H&M則再次強調該法條使用”knowledge”一詞，表示著作權人僅須對該錯誤事實有認知即可，解讀該法條時不應侷限於詐欺的主觀要件。
美國最高法院於日前聽取了Unicolors與H&M針對「著作註冊含有錯誤資訊」是否足以導致註冊無效的口頭辯論，目前預計於明（2022）年6月作出判決，若最高法院採認第九聯邦巡迴法院的見解，將有可能造成許多美國著作註冊無效的結果，值得業界留意。
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- TIPS
- Justices to Weigh Registration Challenges in H&M Copyright Case
- U.S. Supreme Court questions H&M’s bid to sew up copyright win
- SCOTUS Hears Oral Arguments in Unicolors v. H&M Case that Could Redefine Copyright Registration Standards
- Justices Express Frustration Over Question Presented in Unicolors v. H&M, But Lean Toward Preserving Copyright Registration
- Unicolours v. H&M: Copyright Registration Validity
莊越程
高級法律研究員 編譯整理
Kyle Jahner, Justices to Weigh Registration Challenges in H&M Copyright Case, Bloomberg Law, Nov. 05, 2021, https://news.bloomberglaw.com/ip-law/justices-to-weigh-registration-challenges-in-h-m-copyright-case (last visited Dec. 08, 2021).
Blake Brittain, U.S. Supreme Court questions H&M’s bid to sew up copyright win, Reuters Legal News, Nov. 09, 2021, https://www.reuters.com/legal/government/us-supreme-court-questions-hms-bid-sew-up-copyright-win-2021-11-09/ (last visited Dec. 08, 2021).
Kevin Madigan, SCOTUS Hears Oral Arguments in Unicolors v. H&M Case that Could Redefine Copyright Registration Standards, copyright alliance, Nov. 09, 2021, https://copyrightalliance.org/unicolors-v-hm-oral-arguments-scotus/ (last visited Dec. 08, 2021).
Eileen McDermott, Justices Express Frustration Over Question Presented in Unicolors v. H&M, But Lean Toward Preserving Copyright Registrations, IPWATCHDOG, Nov 8, 2021, https://www.ipwatchdog.com/2021/11/08/justices-express-frustration-question-presented-unicolors-v-hm-lean-toward-preserving-copyright-registrations/id=139686/ (last visited Dec. 08, 2021).
Susan M. Kayser, Unicolours v. H&M: Copyright Registration Validity, THE NATIONAL LAW REVIEW, June 22, 2021, https://www.natlawreview.com/article/unicolours-v-hm-copyright-registration-validity-0 (last visited Dec. 08, 2021).
因應歐盟「通用資料保護規則」（The General Data Protection Regulation，或譯為一般資料保護規則，下簡稱GDPR）執法之需，針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」，歐盟資料保護工作小組（Article 29 Data Protection Working Party, WP29）特於本（2018）年4月10日修正通過「當事人同意指引」（Guidelines on consent under Regulation 2016/679），其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意，獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域，以及依據指令（95/46/EC）所取得之當事人同意等，均設有詳盡說明與事例。 GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知，及透過聲明或明確贊成之行為，就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願（unambiguous indication）並表示同意。殊值注意的是，如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件，須充分慎重為之，並在當事人撤回其同意時，即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理，但實質上卻附麗於其他法律依據，對當事人而言即顯係重大不公平。 換言之，控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件，即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如，在當事人同意之有效性產生瑕疵時，亦不允許溯及援引「利用合法利益」（utilise the legitimate interest）為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時，即應揭露其所依據之法定要件，故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。
KISTEP發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究〉報告，建議擴大租稅優惠對象韓國科學技術評估暨規劃研究院（Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, KISTEP）於2023年5月3日發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究：以國家戰略技術研發企業為中心〉（A Study on R&D Tax Support Policy for Enhancing Corporate Innovation Activities：Focusing on National Strategic Technology R&D Firms，下稱本報告），提供政府擴大研發租稅優惠政策之建議，分述如下： （1）擴大適用稅額抵減之技術領域 為強化競爭力，各國陸續鎖定重要技術產業，擴大研發租稅優惠政策，故本報告建議韓國政府就稅額抵減範圍，從3大領域（半導體、蓄電池與疫苗），擴大至12大國家戰略技術領域，進而增加民間企業之研發補助。 （2）擴大適用研發稅額抵減之對象 由於韓國目前適用研發稅額抵減之對象，不包括負責研發之新創企業負責人及管理階層，故本報告建議韓國應考量稅額抵減制度之效果與制度公平性，擬定一套新方案，擴大可享受稅額抵減優惠的對象。 （3）調高中大型企業之稅額抵減率 本報告指出，激進式創新及專利被引證次數高的創新技術研發，大多由中堅企業及大企業所主導，故建議應研擬一套以中堅企業與大企業為對象，大幅調高可抵減稅額比率之方案。 （4）透過政策組合（Policy mix）以提高政策效益 本報告指出，當企業獲得研發補助時，其研發稅額抵減效果更為顯著，故建議政府研擬以企業為對象，採用研發稅額抵減與補助並行之優惠方式。 （5）集中對技術水準高的企業提供租稅優惠 本報告指出，研發稅額抵減效果侷限於技術水準高的企業。換言之，與將租稅優惠分散給予各企業，不如選定具有技術能力的企業，使其獲得更多的研發稅額抵減優惠。 （6）擴大開放式創新企業之租稅優惠 本報告指出，研發租稅優惠效果對執行開放式創新之企業更為顯著，故建議將執行「產–研」、「產–學」、「產–產」合作的開放式創新企業納入租稅優惠對象。
美國《聯邦採購規則》（FAR）2019年8月7日，美國總務署（General Services Administration, GSA）、國防部（Department of Defense, DoD）及航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration, NASA）共同發布一項暫行規定（interim rule），依據2019美國《國防授權法》（National Defense Authorization Act, NDAA）修正美國《聯邦採購規則》（Federal Acquisition Regulation, FAR），以公共及國家安全為由，禁止美國聯邦機構購買或使用包括華為、中興通訊、海康威視、海能達及大華科技等5家中國大陸企業、子公司與關係企業所提供之電信或視頻監控設備及服務。禁令並擴及經美國國防部長與國家情報局局長或聯邦調查局局長協商後，合理認為屬特定國家地區所擁有或控制之實體，或與該國家地區的政府有聯繫者。該暫行規定已於2019年8月13日生效，美國政府有權為不存在安全威脅的承包商提供豁免直至2021年8月13日。並預計在2020年8月，全面禁止美國聯邦機構與使用該中國大陸企業設備與服務之公司簽訂契約。 2019美國《國防授權法》第889（a）（1）（A）條，明文禁止美國聯邦機構採購或使用特定企業所涵蓋之電信設備或服務，並禁止將該類產品作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成。本次修正美國《聯邦採購規則》，即配合新增第4.21小節「禁止特定電信和視頻監控服務或設備的承包」，並於52.204-25中明訂「禁止簽訂與特定電信和視頻監視服務或設備契約」。故除非有例外或豁免，禁止承包商提供任何涵蓋特定中國大陸企業之電信設備或服務，作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成部分。承包商及分包商必須在契約履行過程中，報告有無發現任何使用此類設備、系統或服務之情形。
南韓個資保護委員會發布人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。