Apple獲得針對可攜式電子裝置之防竊系統的專利
Apple Inc.成功取得一個防竊安全系統的專利權，該系統能簡單地藉由偵測外界環境而防止筆記型電腦、電話以及其他可攜式電子裝置遭竊。
於原始申請案中，申請人提到了許多竊案皆提供了某些非偶然的移動線索，例如快速且持續的移動。因此，藉由分析該裝置於一段期間內的移動，該防竊系統應可辨別出竊盜或合法使用者。因此，當使用者暫時離開時，他們能放心地將可攜式電子裝置留下，而不需要加裝纜線鎖或其它物理性安全裝置。
根據該專利，此防竊系統包含加速規(accelerometer)以及相對應的軟體。加速規可在某些位置或震動情況下自動傳送一訊號至該裝置核心的硬體，致使其觸發聲音或影像警報。此外，該裝置也能完全被鎖住，並且需要一組密碼使其回復到正常使用狀態。
雖然Apple很小心地避免在說明前述機制時指明特定的應用硬體，但藉由該專利說明書的描述，可以很清楚的了解Apple的構想是將該防竊系統安裝在iPod上。當然，手機以及筆記型電腦也是安裝該防竊系統的顯著標的。
- http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=7,218,226.PN.&OS=PN/7,218,226&RS=PN/7,218,226
- http://www.myiphone.com/apple-awarded-patent-for-mobile-security-system-16698.php
- http://www.appleinsider.com/articles/07/05/16/apple_patent_clears_road_for_theft_proof_iphones_macs.html
鄒宗萱
副所長 編譯整理
http://www.appleinsider.com/articles/07/05/16/apple_patent_clears_road_for_theft_proof
_iphones_macs.html，最後瀏覽日：2007年05月16日
http://www.myiphone.com/apple-awarded-patent-for-mobile-security-system-16698.php，最後瀏覽日：2007年05月16日
http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=7,218,226.PN.&OS=PN/7,218,226&RS=PN/7,218,226，最後瀏覽日：2007年05月15日
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。
中國發布《國家中長期生物技術人才發展規劃（2010-2020年）》中國科學技術部與中國科學院等六個部門，於2011年12月8日聯合發布《國家中長期生物技術人才發展規劃（2010-2020年）》(以下簡稱「生技人才規劃」)，期藉由具體政策措施之推動，充實國內生技人才資源，以促進生物技術及其產業蓬勃發展。 從中國國務院於2006年所提出的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020年）》到科技部最近發布的《國家十二五科學和技術發展規劃》，均揭示「生物技術」為中國科技發展的重點領域。然而，現階段中國生技發展卻面臨了人才瓶頸，包括缺乏高層次創新人才、缺乏優秀創業型人才、人才資源開發投入不足，以及人才發展體制障礙待破除等問題，本規劃便在這樣的背景下誕生。 針對前述生技人才缺乏問題，生技人才規劃以「2020年時將中國打造成生物產業大國」為總體目標，分兩階段達成充實、培育生技人才的目的。第一階段為2011年至2015年，主要目標係在國內培育、造就一定規模的科技人才與創新團隊；第二階段為2016年至2020年，主要目標則為提高中國整體生技人才的素質，並建置5到10個具國際水準的國家生技實驗室。為達成前述目標，生技人才規劃宣示未來將分別實施以下各項政策措施，包括：持續給予優秀人才科研經費支援、鼓勵支持生物技術人才創業、加速生物技術人才在產學研各領域間的流動、制定優先支持生物產業技術人才發展的財政金融政策，以及吸引海外高層次生物技術人才回國創業或參與重大科研計畫等。 自2006年以來，中國於各個重大科技與產業政策規劃中，均將生物技術列為國家重點發展領域，顯見中國對於生技產業的重視，而根據往例，中國在發布重大國家政策規劃綱要以後，國務院各部門隨即會頒布相關法令及配套措施，以達成規劃綱要中所揭示的各項發展目標。因此，「生技人才規劃」頒布後，其後續相關的人才引進法制架構將如何呼應、達成綱要所訂的總體發展目標，值得持續觀察。
歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法（European Climate Law）中所設定減碳目標達成，於2030年減少相當於1990年55%的排碳量，故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標，具體提案內容如下： (1)能源效率：修正《能源效率指令》（Energy Efficiency Directive），設定2030年能源消耗減少36~39%目標，並要求每年更新公部門建物至少3%，以提升能源效率； (2)再生能源：修正《再生能源指令》（Renewable Energy Directive），目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%； (3)交通運輸：於陸路運輸，透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》（Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans），針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標，並配合《替代燃料基礎設施規則》（Alternative Fuels Infrastructure Regulation）之修正，明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站，以提供低碳運具之需求；於空運，歐盟航空永續燃料倡議（ReFuelEU Aviation Initiative），要求航空能源供應商增加永續燃料比例；針對海運，則透過歐盟海事燃料倡議（FuelEU Maritime Initiative），針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬，並設定最高排碳量。 (4)財稅政策：制定《碳邊境調整機制》（Carbon Border Adjustment Mechanism），針對被選定的目標產品（包含：水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁）訂定碳價格，於其自境外輸入時課徵稅費，以解決碳洩露問題；修正《能源稅指令》（Energy Taxation Directive），調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定，透過稅收調整能源使用之誘因，以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制：修正《溫室氣體排放交易指令》（EU Emission Trading System Directive）擴大碳交易機制適用對象，納入海運、燃料供應中心，同時要求會員國應將碳交易所得，全數用於氣候能源相關計畫，以補足當前財務上的缺口。 總結而言，歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標，透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段，希望多方面對減碳做出貢獻，以加速減碳的進程。
歐盟監察官日前指出，ISP業者的流量管理可能違反資料保護及隱私法歐盟資料隱私保護監督官（European Data Protection Supervisor, EDPS）Peter Hustinx呼籲歐盟，儘速建立專家小組，制定指導原則，將資料保護以及隱私原則納入網路中立原則中（Network Neutrality）。 網路中立原則原係要求對於網路服務提供者之間不應有所歧視，應平等對待所有資料。但是，在符合歐盟法規下，ISP業者亦得針對網路內容提供者或終端使用者，以不同收費方式管制網路流量。判斷的準據，則以使用者在網路上傳遞的個人訊息為主。調查官Hustinx在其意見書中指出，調查使用者傳遞的訊息可能會背離歐盟資料與隱私保護相關法律。 根據歐盟的隱私及電子通訊指令（Privacy and Electronic Communication Directive），ISP業者在某些條件下，得以促進通訊傳輸為目的，處理個人資料，但是必須取得使用人同意。這項指令亦要求ISP業者必須採取適當的技術、組織措施以確保資料的安全。承此，Hustinx就網路中立性所提出的意見，即為前述指令之例外，亦即ISP業者在確保網路順暢及監督是否有干擾時，其監控行為無須使用者同意。但若為限制某些服務，例如檔案交換，而進行的監控行為，則不在此限。再者，該同意必須免費的、明確的並且使用者得了解的。Hustinx提出的指導原則強調確保網路使用者被適當的告知，進而了解該項個人資料監控的意義而做出同意與否的決定。同時，ISP業者在進行調查時，亦應謹慎為之，不違反比例性原則。