雖然前不久EPO及USPTO同時駁回以AI作為發明人的專利申請案，認為「自然人」才有資格當發明人；然而，事情並不是這樣就劃上句點。隨著人工智慧 (AI) 技術日新月異發展迅速，一定很難不跟智慧財產權 (IP) 扯上關係，而且IP不是只有專利，還包括商標、營業秘密、以及著作權。因此世界智慧財產權組織 (WIPO) 於2018年5月召開了一次會議，討論這些AI應用程式，並促進信息交流和此類應用程式的共享，其中第46單元 (paragraph 46) 列出了在行政管理中，AI智慧財產權政策方面的相關問題。
其後，在WIPO會員國的協助下整理了與人工智慧和智慧財產權有關的主要政府文稿。此外，WIPO認為製定一張清單很重要，這一張清單是由於人工智慧作為一種越來越廣泛使用的通用技術而導致於智慧財產權政策中衍生的問題的列表。
為此，WIPO於2019年9月組織了一次對話，包括WIPO成員國、產業，研究單位及非政府部門的代表均參與了對話。對話結束後，第一步是讓WIPO秘書處制定一份問題清單草案。WIPO於2019年12月13日發布了《問題清單》草案（a draft list of issues），並徵求所有有關方面的意見，共收到了來自政府和非政府部門的250份意見書。到了2020年5月21日，WIPO整合了各方意見，並在網站上發表修訂後的《問題清單》（Revised Issues Paper on Intellectual Property Policy and Artificial Intelligence），主要分為9部分，包括：（1）詞彙表、（2）專利、（3）著作權和相關權、（4）資料、（5）設計、（6）商標、（7）營業秘密、（8）技術差距和能力建設、（9）智慧財產權行政決定的責任；本文選擇了讀者比較關心的部分（專利和商標）來介紹。

詞彙表(Glossary)

在問題清單中使用了許多術語，例如「AI」，「AI生成」，「AI自主生成」和「AI輔助」等。許多意見認為，對這些術語達成一致的定義將很有幫助，能促進有關AI和IP的對話。

• 定義
1. 人工智慧 (AI，Artificial Intelligence) 是的一門電腦學科，旨在開發機器和系統，這些機器和系統可以執行被認為需要人類智慧的任務，而人類干預則是很少或是完全不干預。清單中的人工智慧通常等同於「狹窄的人工智慧」（narrow AI），即為執行單個任務而編程的技術和應用程式。機器學習和深度學習是AI的兩個子集 (subset)。儘管AI領域正在迅速發展，但尚不清楚科學何時會發展到更高水平的通用人工智慧，通用人工智慧不再是旨在解決特定問題，而是在廣泛的環境和任務範圍內運作。
2. 「AI生成」（AI-generated）和「 AI自主生成」(generated autonomously by AI) 是可以交互使用的術語，是指AI在沒有人工干預的情況下生成而產出的意思。在這種情況下，AI可以在操作期間更改其行為以響應意外的信息或事件。這有別於在人工干預和/或指導下產生的「 AI輔助」（AI-assisted）產出。
3. 「產出」(outputs)是指發明，作品，設計和商標。
4. 「文學和藝術作品」（Literary and artistic works）和「作品」(works) 可交互使用，並根據《Article 2 of the Berne Convention for the Protection of Literary and Artistic Works》（於1979年9月28日修訂）進行定義。
5. 「存在於有著作權作品中的資料」（Data subsisting in copyright works）是一個術語，旨在區分不受著作權保護的單純思想與受保護的思想。資料代表一種表達方式，代表原始文學和藝術作品的數據受著作權保護，也稱為「存在於著作權作品中的資料」。
• 應該考慮的問題
1. 法律是否應界定AI產生的產出與AI輔助產出之間的界限？如果是，應如何界定？應該考慮多少產出的比例？
2. 商定的詞彙表中還應包含那些其他術語？
3. 是否有可能以一種技術中立的方式定義術語？因考慮到AI領域和技術仍在迅速發展。

專利權 (Patents)

議題1：發明權和所有權（Inventorship and Ownership）

在大多數情況下，AI是協助發明人進行發明過程或構成發明特徵的工具。在這方面，人工智慧輔助的發明可能與其他電腦實現的發明沒有實質的不同。但是，現在的趨勢很明顯：人工智慧在發明過程中的作用正在增加，並且在某些情況下，申請人已將人工智慧應用指定為專利申請中的發明人。

就人工智慧產生的發明，有以下8大問題：

1. 人工智慧產生的發明是否完全需要專利保護或類似的獎勵制度？
2. 法律是否應要求將某人指定為發明人，或者法律應允許將AI申請指定為發明人？
3. 如果要求指定人類為發明人，那麼AI產生的發明應屬於公共領域，還是法律應制定指定人類發明人的方式？是否應將發明人的決定留給私人安排（例如公司政策）？
4. 如果允許AI申請為發明人，應將AI申請視為唯一的發明人，還是應要求與人類共同發明？
5. 發明權的議題也延伸出了一個問題，即誰應被記錄為涉及AI申請的專利權所有人。是否需要引入特定的法律規定來管理AI產生的發明的所有權，或者所有權應遵循發明人的所有權以及有關發明人所有權和所有權的任何相關私人安排（例如公司政策）？
6. 如果將AI產生的發明排除在專利保護範圍之外，那麼對於這些發明有哪些替代保護機制可以採用？對AI發明缺乏專利保護，是否會導致營業秘密的使用增加？以及資訊流通和技術進步的減少？如果是這樣，政策應該如何解決這個問題？
7. 如果AI產生的發明不能從專利保護中受益，那是否會掩蓋AI的參與？是否應該建立防止這種行為的機制？如何發現這種行為？每一項發明都應該有一份研發日誌，該日誌是否可以保護發明工作並透明地識別每個參與者的行為？為了防止規避規則，每個涉及AI應用程式的發明都應聲明涉及AI應用程式的內容嗎？
8. 發明權和所有權問題對像是侵權、責任和爭端解決之類的相關問題有什麼影響？

議題2：可授予專利的主題和可專利性指南 (Patentable Subject Matter and Patentability Guidelines)

只要不被排除在可專利性範圍之外，就可以在所有技術領域中為發明提供專利保護（TRIPS第27條）。可專利性的例外在區域和國家層級定義，以及軟體的可專利性並未全球統一。例如，《歐洲專利公約》（EPC）第52條規定，電腦程式本身不應視為可授予專利的發明。眾所周知，EPC之下的發明應具有技術特徵，所謂的電腦實現的發明將受益於專利保護，而電腦程式本身則不會。在美國，卻沒有將軟體從可授予專利的主題中排除。因此，同一軟體或電腦程式相關的發明可能在一個地區中被視為可授予專利的主題，而在其他地區的則不在可授予專利的主題範圍之內。

針對可授予專利的主題，對於由人工智慧產生或由人工智慧輔助的發明有以下的問題：

1. 法律是否應將AI生成的發明排除在專利資格範圍之外？
2. 是否應以對應其他電腦實現的發明之相同方式來對待由AI生成和AI輔助的發明？或者，是否應為AI輔助發明引入具體規定，尤其是為了專利法的統一？
3. 是否需要對AI產生的和AI輔助的發明的專利審查指南進行修訂？
4. 是否應將AI應用程式或演算法視為電腦程式或軟體，以及它們是否代表可專利主題的問題，應由國家立法解決？
5. 如果將AI應用程式或演算法排除在可專利性範圍之外，會否將AI應用程式或演算法作為機密保存並加劇所謂的黑匣子問題（black box problem）？是否應該考慮統一的方法？

【本文未完，完整內容請見《北美智權報》262期：WIPO：當人工智慧遇上智慧財產權，遊戲規則應更明確】

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美國專利法將專利侵權行為大致分為二種：「直接侵權」（direct infringement，35 U.S.C. § 271(a)）和「間接侵權」（indirect infringement，35 U.S.C. §§ 271(b), (c)）。
「直接侵權」類似於台灣專利法的專利侵權行為。不同之處在於美國法不問侵權人的「主觀意圖」，而只要有發生客觀的侵權行為，即成立「直接侵權」；但台灣法要求專利侵權行為人必須具有「故意」或「過失」。「間接侵權」則是台灣所無的制度。
在1952年美國專利法法典化之前（該次修法生效日為1953年1月1日），「間接侵權」的概念是以「幫助侵權」（contributory infringement）的判例法型態而存在著。在法典化後，35 U.S.C. § 271將傳統的「幫助侵權」分為「引誘侵權」和「幫助侵權」。前者強調行為人積極地（actively）幫助直接侵權行為人，而後者強調行為人提供他人專用於侵害專利權的零組件。此外，專利間接侵權理論和著作權間接侵權理論是處於互相影響的情況，因為法院在判決中會引述專利判決或著作權判決以討論間接侵權之相關法理。
為何要有間接侵權行為的規範？主要還是讓權利人可以阻擋那些迴避直接侵權行為的惡行者。然而，從台灣產業界角度，除了直接侵權的風險之外，間接侵權的問題亦應重視，因為台商多提供美國市場零組件，故其極有可能處於間接侵權的風險。以下，本文將介紹美國專利間接侵權的相關概念，以提供產業界參考。

1952年的法典化

在1952年的重大修正之前，美國專利法並無條文定義侵權行為，而是由法院透過判例對專利侵權行為做出定義。法院基本上將侵權行為分為直接侵權和幫助侵權。直接侵權行為和當今的概念近似，包括未經專利權人同意的製造、使用、和銷售等行為。幫助侵權行為則指行為人雖非直接侵害專利，但因其幫助行為屬惡性重大，而必須讓其負擔直接侵權行為之損害賠償責任。

在1952年「間接侵權」法條化時，「幫助侵權」法理的發展歷史已有約八十年。立法理由指出判例法所發展之「幫助侵權」其目的在禁止二種行為：（1）提供從事專利侵權行為之工具；（2）引來造成專利侵權之行為。舉例來說，對受專利保護的機器，如果行為人製造了特殊的組件且該組件是系爭專利機器的核心，則如果該行為人在供應該組件的同時明確地或隱含地教導組裝系爭專利機器的方式，此行為即是明顯的侵害專利權行為。但立法理由也指出，判例法對於「幫助侵權」適用的界線並不清楚。基於此些考量，美國國會才將「幫助侵權」法典化。

儘管「間接侵權」規定於美國專利法中，立法前的判決法仍是間接侵權法制的一部份。聯邦最高法院在1964年的Aro Manufacturing Co. v. Convertible Top Replacement Co.案判決也指出，35 U.S.C. § 271(c)的制訂僅是將判例法的「幫助侵權」概念法典化。另根據立法理由，判例法的「幫助侵權」概念區分為35 U.S.C. § 271(b)和35 U.S.C. § 271(c)等二項；前者是針對引誘直接侵權之行為，而後者為針對提供零組件給直接侵權人的行為。雖美國專利法之後歷經多次修改，但「引誘侵權」和「幫助侵權」的條文內容並未修改。

專利濫用和間接侵權

在1952年的修法中，「專利濫用」（patent misuse）的問題亦是「間接侵權」法典化所處理的議題。傳統的「幫助侵權」法理，其問題在於賦予專利權人於專利物品和非專利的零組件等二個領域的獨佔地位。因而，最高法院從認同以「幫助侵權」概念保護專利權人，而漸漸轉變為以「專利濫用」為由而限制或駁回專利權人根據「幫助侵權」法理的權利救濟主張。

為回應最高法院的見解，國會制訂35 U.S.C. § 271(d)來限制「專利濫用」理論之適用。當時，國會設計三種非屬「專利濫用」之情況：（1）從他人的幫助侵權行為中獲得營利；（2）授權或允許他人從事幫助侵權的行為；（3）試著在法院主張他人的侵權行為或幫助侵權行為。另在1988年的修法時，35 U.S.C. § 271(d)又增加二類情況，不過與間接侵權議題無關係。此立法趨勢反映美國專利法保護權利人的傳統。

「專利濫用」基本上是反競爭法的議題，而與「間接侵權」分屬不同的法律領域。但在間接侵權議題的情境中，「專利濫用」爭議通常存在於專利權人有搭售（tying）的行為，例如以專利授權契約限制被授權人必須購買專利權人的非專利物品，但此爭議成立的前提是權利人具有「市場力量」（market power）。因此，專利權人對他人主張「間接侵權」的過程中應注意「專利濫用」議題，以免其行使專利權時會面臨反競爭法的困擾。

引誘侵權之要件：特定的意圖

「引誘侵權」（35 U.S.C. § 271(b)）的要件有二：（1）有發生專利直接侵權行為；（2）被告具有「特定的意圖」（specific intent）以鼓勵他人的專利直接侵權行為。特別就第二個要件，原告必須證明被告「知道」（know）其所誘發的行為是專利侵權行為，例如被告「事實上知道」有直接侵權行為（actual knowledge of the infringement）、或被告「惡意漠視」（willfully blind）直接侵權行為的存在。

根據最高法院的Global–Tech Appliances, Inc. v. SEB S.A.案判決，「惡意漠視」有二個要件：（1）被告必須主觀地相信侵權事實的發生是具高度可能性（high probability）；（2）被告必須有刻意的行為（deliberate actions）來避免得知該事實。【本文未完，完整內容請見《北美智權報》262期：美國專利間接侵權制度的介紹】

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五月初時，曾獲得金馬、金鐘獎肯定的導演易智言對外宣布，不會再回母校政治大學擔任兼職教師，還透露大學兼任教師的鐘點費一個小時僅700元不到。以易智言在電影電視業界的資歷，也許根本看不上這份一個學期了不起四、五萬元的兼職收入，但對台灣許多「博士以上、教授未滿」的流浪兼職教師來說，這可是極其珍貴、而且稍縱即逝的生活依靠。

在少子化的影響下，沒課能上的流浪講師以及沒學生能收的危機大學，已經成為台灣高等教育的常態。縱使大學新生入學人數年年減少，各大學為了維持學費收入，還是想盡辦法填滿每一個系所的招生名額，創造出一批又一批的國產碩博士。

然而，對於好不容易在國內拿到博士學位的「土博」來說，若欲繼續從事學術工作，除了得面臨教職僧多粥少的殘酷事實，還要與留學歸國的「洋博」競爭。在「外國月亮比較圓」的普遍認知下，土博留在學術圈的唯一機會就是到處兼課、建立人脈，否則連最基本的生計可能都成問題。

競爭教職時，土博明顯比洋博矮一截

很明顯地，儘管十多年前就已經預見少子化趨勢，國內教育界仍然輕忽了少子化對學校、學生、教師所造成的多面向衝擊。以學生來說，一方面不用再擠大學「窄」門，上大學變得更容易；但另一方面也會擔心進入即將被少子海嘯滅頂的後段班大學，反而更一股腦地往名氣大、資源多的傳統國立學校跑，或者藉著繼續往上讀來累積學歷，加重後段班私立學校的生存危機。

以學校來說，成立或轉型時間較晚、資源也比不上國立學校的私立大學對台灣本土學生的吸引力愈來愈低，為了維持正常營運，只好加大國際學生的招生力道；但若校方的經營壓力實在太大，把持不住的結果，反而把外籍學生當作斂財管道。這也是為什麼近一兩年來，有愈來愈多外籍學生在台灣淪為廉價移工的新聞。

回過頭來看這些流浪兼職教師。雖然沒有喝過洋墨水，但至少也投注了相當時間和心力在研究工作上，在攻讀博、碩士的過程中，也耗費學校和國家不少資源；倘若畢了業只能做一份勉強餬口的兼職工作，對於個人、國家都是巨大的損失，任何提升高教競爭力的宏偉政策，在眾多找不到出路的大學流浪教師面前，更是最難堪的諷刺。

大學院校徵聘教師，不能只看有無外國學歷

所以，如果政府真的想要處理少子化的種種高教危機，最該做的其實是解決大學流浪教師問題。在不影響各學校院系學術自由的前提下，教育部應該承擔責任，要求全台灣所有大學在徵聘教師時，不得因國內、外的學位差異有所歧視。舉例來說，在初階段的資料審核中，倘若土博可以提出與洋博等量齊觀的論文來證明自己的研究能力，徵聘的系所至少要給予相同的第二階段競爭機會，不能僅以學歷定勝負。

其次，土博在培養階段，也應該要有出國進修的機會。教育界應該體認：碩博士生的培養等同於國家對人才的投資，就算不能保證就業，也不能讓這些土博在與洋博競爭時毫無勝算。因此，對於設有博士班的學校系所，應該要求其提供碩博士生於在學期間，半年以上的外國進修機會，所需經費則由教育部負擔。

當然，這類短期進修不可能讓人脫胎換骨，但至少可以讓本土的年輕學者提早接觸國際學術社群，增加以外文發表、討論研究成果的能力。而且，這個做法也可以逼迫台灣的學校嚴肅對待碩博士生的養成，間接淘汰那些不認真培養人才的學校系所，把國家的高教資源花在刀口上。

當然，選擇從事學術工作的本土研究生們，自己也應該體認當前高教產業的困境。事實上，不只是兼職教師要搶授課機會，學校自己也在搶好學生，可能還得小心好不容易培養出來的教授被其他大學重金挖角。換句話說，高等教育在全球化、少子化的浪潮下，競爭激烈的程度不亞於社會上任何一個產業；倘若還以為完成博士學位後就能理所當然得到一份安穩的教職，不願意磨練自己的研究實力，不管國家和學校投注多少資源，最終也只是多一個汲汲營營的流浪兼職教師罷了。

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近年來數位分身（Digital Twin）的熱度不斷成長，2017∼2019連續三年被Gartner納入年度十大策略科技趨勢，2020年則融入其他趨勢中；美國工業大廠奇異（GE）宣稱，2019年間運用數位分身，幫助製造業客戶節省約1.9億美元；MarketsandMarkets則預估，全球數位分身市場將從2019年的38億美元，2025年成長至358億美元，複合年均成長率達45.4%。究竟數位分身是什麼？又將如何應用在產業發展上呢？

資策會產業情報研究所（MIC）產業分析師柳育林指出，數位分身的基本概念，是運用、結合IoT、AI、AR／VR等多種智慧科技，透過數據蒐集與模擬分析，對實體人事物進行數位化映射，作為各個應用領域的解決方案，可帶來改善決策等效益。除了較受關注的製造、工程產業以外，數位分身也可應用在休閒娛樂、零售商務等其他領域。

數位分身可依照「應用型態」區分，包括依所需真實生物或事物區分對應的分身、或是依所需即時性程度高低發展對應的應用。柳育林解釋，數位分身有助於數位轉型，在工廠中運用Digital Twin，可在數位空間中即時、雙向地描繪真實工廠運作，達到優化運作效率的目的，以製造業為例，可透過零組件、產線的分身，模擬實際生產情境，優化工廠運作效率，進而提升良率、降低成本。若是零售業，在實體經營方面，可打造線下的細緻虛擬穿搭體驗，邁向新零售；影視特效業則可基於名人數位資產與技術，發展跨地展演等新興業務，創造新的利潤空間。

製造工程：Siemens製程分身

西門子的智慧工廠舉世聞名，除了智慧生產外，利用數位分身改造製造工程，才是優化生產的關鍵。西門子在機械設備等地方布建感測器蒐集數據，結合系統數據串連至西門子開發的MindSphere平台，創建分身模擬生產情境並並進行數據分析，透過視覺化監控、模擬產品開發與生產運作等動態調適，幫助工廠提升生產效率。柳育林舉例，西門子利用數位分身技術，幫助國際塗料製造商Dulux澳洲廠，大幅降低製造模型成本，最低批量從5,000升降至100升、處理循環快8倍。

健康醫療：OnScale肺部分身

因應COVID-19疫情，美國雲端平台業者OnScale與生物力學模擬技術提供商LEXMA Technology合作，在2020年3月啟動Project BreathEasy計畫，利用匿名肺炎患者的多組核磁共振（CT）照片，建構出病人肺部的數位分身。OnScale的作法是匯集患者斷層掃描、X光，以及數千種肺部氣體與血液流動資料至平台，創建分身模擬肺部情境，持續量測模擬訓練AI，以快速預測通氣和插管過程中的氧氣與血流量，並決定有限的呼吸器設備應該提供給哪位患者，優化呼吸器的運用率，幫助醫生做出更好的治療決策，OnScale表示，由於COVID-19的病例數遠超過可用呼吸器資源10倍以上，藉由數位分身技術至少可提高呼吸器10%運用率，挽救更多病患的生命，這個計畫目前正在進行驗證測試中。

健康醫療：TecnoBody運動分身

柳育林指出，義大利一家健身、健康和康復系統開發商TecnoBody，利用Digital Twin打造運動分身，已有數十家健身運動及護理機構導入TecnoBody，像是印度運動科學中心SAI-Bindra、義大利物理治療中心LARC、香港運動會所Waterfall Sports & Wellness。

TecnoBody所研發的產品「D-Wall」，是結合智慧顯示器+體感地墊，只要匯入身體資料，結合3D鏡頭掃描與體感地墊感測數據，就可以快速同步建立3D模型，創建分身同步運動情境，反饋即時資訊到鏡面，識別關節與分析各種動作，再藉由遊戲化、視覺化動作引導評估，量身客製實現運動目標，或是促進復健效果。

休閒娛樂：名人與音樂家分身

數位分身技術同樣可以用在休閒娛樂產業上，美國新創DNABlock的聯合創辦人Christine Marzano，兼具演員、模特身分，目前致力發展名人分身展演等創新事業，公司觸角已延伸至區塊鏈名人分身對戰遊戲，角色包括McAfee創辦人等。

DNABlock利用多種角度攝影捕捉量測名人，同時間拍攝多張不同角度照片，匯集名人影像數據，並運用AI等技術創建分身，融入特定特質在名人分身上，再透過Replickant動畫引擎添加特定特質。由於名人分身這種擬真展演的模式，可以突破時間與地理空間的限制，適合應用在跨地展演走秀。

線上虛擬娛樂平台Wave，則是把AR技術應用在打造獨一無二的虛擬音樂會，將藝術家轉換為分身並投射到虛擬舞台上，搭配每個藝術家獨特風格的表演方式，打造令人驚嘆的視覺效果。Wave利用感測套裝和體感手套，捕捉身體、手部等動作數據，即時匯入Wave平台，創建虛擬化身投射虛擬舞台，可融合大量絢麗的影音效果，觀眾可用VR裝置在Wave Club觀看互動，亦可於FB、YouTube等平台觀看。

迄今為止，Wave已經和超過20位藝術家合作舉辦音樂會，去年和電子小提琴家Lindsey Stirling的VR音樂會，吸引全球各地40萬觀眾欣賞，Wave使用XSens 3D和Manus VR Gloves捕捉Lindsey Stirling所有動作和舞蹈，並實時轉換為VR，為觀眾提供更高的臨場感。根據Wave官方表示，因應疫情已湧進更多的音樂家分身表演需求。

零售商務：Metail消費者分身

總部位於英國倫敦的Metail，替服裝零售商提供虛擬試衣間服務，也就是為消費者打造數位分身，消費者只要上傳兩張自己的照片，短短幾分鐘內就能創建自己的3D逼真照片模型。Metail的創新方案同時解決兩種需求，對於零售商提供經濟實惠且高效的電子商務模型攝影過程；消費者可以從線上自由的嘗試衣服，就好像真的穿上商品後拍照一樣。

柳育林指出，網購用戶可直接上傳兩張照片，或輸入身高、體重、三圍等數據，Metail匯集消費者體態資料後，創建分身模擬穿搭情境，透過MeModel建立個人化模型，進行穿搭同時學習用戶偏好，透過量身穿搭與推薦服飾，幫助零售業者提升銷售與降低退貨率。Metail目前的合作品牌客戶包括ASOS、Tesco、House of Holland等，宣稱已取得超過72億筆數據、幫助網路服飾業者銷售成長22%。

台灣的發展契機

柳育林認為，從軟體端觀察，3D建模、AI等原生工具與平台，多由國際大廠把持，但是台灣業者仍須發展與強化自主能力，才能減少對外依賴。另一方面，導入國際大廠方案系統亦須整合，台灣SI業者可關注並掌握數位分身此波商機。整體而言，軟體服務業者除了厚植技術能量，同時也須重視並解決數據保護與安全議題。從應用層面思考，新冠疫情過後，相信自動／智慧化、遠距／虛擬商務等應用會更受矚目，雖然當前投入Digital Twin成本不低，台廠可先從合作試驗逐步落實。

《北美智權報》第262期更多精采文章： 「撿肥皂」是否違反公序良俗？淺談商標法的道德條款 進口方法發明製成之物的侵權：2019年美國Syngenta v. Willowood案 美國專利間接侵權制度的介紹

商業資訊資料庫等編輯著作，在著作性和保護範圍均較其他著作態樣薄弱，因此在建立資料庫時的選擇、編排時應加入人為的主觀判斷或設計巧思，以符合創作性的要求。此外，為在著作權侵權訴訟上舉證被告擅自以重製之方法侵害資料庫著作權，得在設計資料庫時故意埋設與內容不相關或完全語意不通之文字。本文以美國2020年Infogroup, Inc. v. Database LLC案，解說商業資訊資料庫的編輯著作權侵害之判斷與損害賠償範圍。

商業資訊資料庫本質上是一種電子資料庫，對於該等資料的選擇、編排，以編輯著作保護之。申言之，編輯著作（compilation work）係指在資料選擇、編排的形式能呈現作者在思想或感情上具有創作性的精神內涵，且該創作程度須達足以表現作者個性或獨特性的著作，則該編輯得以獨立之著作保護，如雜誌即為典型範例。反之，僅辛勤收集事實，而就資料的選擇、編排欠缺創作性時，即使投入相當時間、費用，該編輯仍無法享受著作權，即不採取「揮汗原則（或稱勤勉原則）」。

按台灣著作權法第七條，編輯著作需在選擇及編排，均具有創作性；惟如美國、日本對於編輯著作則只要選擇「或」編排其中之一具有創作性時，即可受到著作權法的保護。而決定是否具有「創作性」的重點在於「人的主觀判斷介入其中」，若係有意識性的就資料進行取捨之判斷、表現出編排上的特定標準、方法或原則，即可能滿足創作性要求；惟如該取捨或編排只是盡可能地將所有資料皆納入或機械化地按造字母、數字、年分順序排列，即不足被認為具有創作性。

2020年Infogroup, Inc. v. DatabaseLLC案

2020年4月，美國聯邦第八巡迴上訴法院維持地院陪審團認定DatabaseUSA.com重製競爭對手Infogroup公司的商業資訊資料庫（business information database）係侵害編輯著作權，應賠償1千1百萬美元的判決。

原告Infogroup公司為一家商業資訊提供與服務的知名營運商。本件侵權爭議起源於作為Infogroup公司共同創辦人之一的古普塔先生（Mr. Gupta）在離開Infogroup公司董事會後，另設立DatabaseUSA.com以經營與Infogroup公司類似業務的商業資訊服務，此舉不但違反其與Infogroup公司簽訂的保密與競業禁止協議，更涉嫌重製Infogroup公司所經營的商業資訊資料庫（下稱系爭資料庫），侵害該資料庫的編輯著作權。由於Infogroup公司在取得的DatabaseUSA.com相仿資料庫樣本當中，找到 9處由Infogroup公司資訊人員暗自埋藏在Infogroup公司資料庫的錯誤資訊，該等訊息與所處的頁面完全格格不入，因此認為DatabaseUSA.com有重製Infogroup公司資料庫的重大嫌疑，故起訴請求侵權賠償。

地院陪審團亦以此為重要證據，認定古普塔先生違反保密與競業禁止協議和DatabaseUSA.com侵害Infogroup公司商業資訊資料庫的編輯著作權。

商業資訊資料庫的編輯著作權侵害

為證明著作權的侵害，原告Infogroup公司需舉證（1）自己的著作受著作權保護和（2）被告有侵害著作權之行為，如被告意圖銷售而擅自以重製之方法侵害其著作權。

（1）系爭資料庫受著作權保護

按美國著作權法，著作人雖於著作完成即受著作權保護，但仍規定有著作權登記制度；著作權人於著作完成後之著作權保護期間，須向隸屬於國會圖書館的「著作權局（Copyright Office）」填表、繳交著作樣本和規費，以完成登記。Infogroup公司因此提出其於2011年向著作權局完成登記的證明（Certificate of Registration），該證明上註明保護系爭資料庫的文字（text）和編輯（compilation）。雖然前述著作權登記制度僅作形式審查，推定其受著作權保護，得受被告以反證推翻，但在本案中未見DatabaseUSA.com舉出任何彈劾系爭資料庫具著作權的證據。此外，法院亦指出，雖然與其他著作態樣相較，資料庫編輯著作的著作性較為薄弱（thin），但只要系爭資料庫的選擇和編排過程為著作人自己的獨立創作，且具有最低程度之創作性（a minimal degree of creativity）等兩要件，仍受著作權保護。

本案審理過程中，Infogroup公司主管曾經證述其係如何使用多方渠道蒐集商業訊息或情報後，經多重比對、驗證或人工方式直接去電查核訊息或情報的正確性，最後在剔除不精確或過時的資訊後整合成為系爭資料庫等「合併/移除」（merge/purge）過程。此外，其亦證述Infogroup公司如何利用蒐集而來各家公司股權公開上市與否、營收、分公司數、員工人數等數據建構出一套排序各公司在資料庫的呈現方式。由於上述這些運用人工比對、驗證、查核、選擇、剔除和以特殊方式排序的過程，均涉及作者主觀判斷的擇取，且編排的形式足以表現作者的特殊性，因此不論地院或第八巡迴上訴法院均肯認系爭資料庫受著作權保護。

（2）被告侵害系爭資料庫的著作權

在原告證明系爭資料庫受著作權保護後，其須進一步舉證被告有構成侵權之「接觸」（access）與「實質近似」（substantial similarity）等行為。尤其通說亦咸認著作權對編輯著作之保護範圍亦較薄弱（thin），限於就資料的選擇及編排內容具有創作性者，單純的事實性資料並不包含在內。因此，就本案而言，法院認原告須提出被告係「實質上大量、廣泛地逐字逐筆的重製資料庫內容」（virtually extensive verbatim copying）始可。

本案審理過程中，一位曾任職於原告和被告公司的銷售代表證稱被告DatabaseUSA.com的高級主管曾親口對他說DatabaseUSA.com的資料庫和Infogroup公司的系爭資料庫內容沒有兩樣（nothing has changed）。且經比對後，兩資料庫整體架構、內容的相似度達95%，遑論Infogroup公司在系爭資料庫暗自埋設、以驗證是否受他人任意重製的錯誤資訊，亦總共在DatabaseUSA.com的資料庫查找到9處。綜合上述證據，第八巡迴上訴法院認為一般謹慎的陪審團均會認定DatabaseUSA.com重製系爭資料庫。

損害賠償範圍

美國著作權法第504條(b)項就實際損害及侵權人所得利益為規定，依此條規定，被侵權之著作權人除可以請求回復其因侵權行為所受之實際損害外，還可以請求侵權行為人因其可歸責之侵害行為所取得之利益而未被計入被害人之實際損失之部分。因此，在主張侵權行為人所獲取之利益時，被侵權人只要提出侵權行為人之總收入即可，而被控侵權人如欲主張其總收入中有可扣除之成本，或有基於侵權行為以外之行為所獲得之利益者，則須由其提出證據證明之。

本案中，第八巡迴上訴法院基於原告已舉證被告因營銷系爭資料庫所獲得之總收入（gross revenue），但被告卻未舉證該總收入中有可扣除之成本，因此維持地院依原告舉證之總收入數額判決被告應給付1千1百萬美元的損害賠償。

小結：商業資訊資料庫的著作權訴訟攻防

整體而言，資料庫編輯著作，在著作性和保護範圍均較其他著作態樣薄弱，因此在建立資料庫時的選擇、編排時應加入人為的主觀判斷或設計巧思，以符合創作性的要求。此外，為求資料庫上市營業銷售後被他人擅自以重製之方法侵害著作權，國內外實務上均有在原始設計資料庫時故意埋設與內容不相關或完全語意不通之文字，以利在訴訟上舉證被告侵害著作權。

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