歐盟27個會員國於5月24日在布魯塞爾通過新的電視指令(neue Fernsehrichtlinie),內容涉及「在線或離線電視服務(Fernsehen on- und offline)」、「廣告規範」及「來源國原則(Herkunftslandsprinzip:指跨國服務或商品依據來源國之標準處理。)」。新的電視指令乃源自於有18年歷史之電視指令,並重新命名為「影音媒體服務指令(Richtlinie über Audiovisuelle Mediendienste)」,指令內容包括線上直播節目、近似隨選視訊(Near-Video-on-Demand)、非線性傳輸節目(nicht-linear verbreitetes Programm)。
約一年半前歐盟就電視指令之規範,如何種經由網路傳輸之內容適用電視指令、廣告規範及來源國原則等議題加以討論;不具商業性之私人網站內容,如旅遊紀錄片,則不在本指令適用範圍。歐洲媒體法研究機構負責人Alexander Scheuer指出,類似YouTube網站,因其本身提供服務方式不涉及編輯性責任(redaktionelle Verantowrtung),故亦不在本指令適用範圍內;惟如YouTube將電視頻道引進其網站,則可能有適用本指令之餘地。Scheuer另外指出如何界定非商業性之難題,例如在個人儲存短片的網頁上打廣告,是否具商業性,值得討論。
指令中最具爭議的部份,除新聞時事及兒童節目仍嚴格禁止置入性行銷(Product Placement)外,新電視指令有條件放寬業者經營置入性行銷,前提是節目播出前須向觀眾為置入性行銷之揭露,此項放寬將使正常節目進行因廣告而中斷。另外關於禁止速食廣告於兒童節目中播出之建議則未被採納。
值得關注尚有適用來源國原則下對特定網站所發的禁制令問題,原則上對節目提供者只適用其來源國之法律,但指令第2a條明訂若有緊急情況(如內容違反青少年保護規定),可以對該特定網站發出制禁令,以防止規避會員國較嚴格之相關規定;而是否有緊急情況須提交委員會裁決。
新電視指令通過後引起多方關注,未來適用上仍存有挑戰空間。
英國運輸部(Department for Transport)於2021年12月15日宣布更新對零碳排放車輛購車補助計畫,未來將擴大對平價零碳排放車輛(affordable zero-emission vehicles)的購車補助,以創造更多購買電動車之誘因。充電式車輛購車補助計畫(plug-in grant scheme)在過去十年間已經補助超過50萬輛,並在2021年達成超過15萬輛,約每10台新車就有1台受該計畫補助,顯示電動車輛市場的持續擴大與需求的增加。 本次更新將著眼於針對售價低於32,000英鎊的電動車輛(目前英國市場中約有20款車型符合條件),提供最高1,500英鎊的購車補助,並且針對無障礙車輛售價與購車補助金額上限提高至35,000英鎊與2,500英鎊。在貨車購車補助方面,每年將提供1,000位消費者購買大型貨車5,000英鎊或小型貨車2,500英鎊的購車補助,2021年充電貨車計畫的購車補助規模較2020年已成長超過250%。而在電動機車與電動自行車方面,英國政府將對於售價低於10,000英鎊的電動機車與電動自行車分別提供500英鎊及150英鎊的購車補助。 英國政府指出,針對電動車輛的購車補助政策已經逐漸顯現效果,2021年電動汽車的銷售量已經超越2019年與2020年的加總數量,未來政府也將加強對充電基礎設施的建設,針對7.1千瓦以上的充電(包含快速充電)站訂定支付方式基本要求(例如必須具備無接觸支付方式)。英國政府承諾將提供35億英鎊用於支持英國汽車與供應鏈的電動化、電動汽車購車補助與興建基礎設施。
美國普及服務再革新—由醫療照護服務主導的寬頻佈建計畫從2006年開始,FCC所推出的「偏遠地區醫療照護領航計畫」 (Rural Health Care Pilot Programs),扶植其國內50個不同的醫療照護寬頻網路。此計畫不僅強化了美國對於遠距醫療照護技術的需求,更被寄望發展成為一高效能之寬頻服務。而計畫中「聯盟」 (consortium-focused)的概念,更促進了城鄉醫療團隊的合作(rural-urban collaboration)。除了減低申請普及服務補助時所需花費之行政成本外,更提升了醫療業者購買所需頻寬時的議價地位。 不過美國政府並不以此為滿足,為進一步改善整體計畫的實施效益, FCC於2012年12月再次針對醫療照護普及服務進行新階段的革新,並提出「醫療照護網路基金」 (Healthcare Connect Fund),以取代原有之領航計畫(Pilot Program)。「醫療照護網路基金」規劃的目的,在於提供計畫參與者更多的彈性,以規劃其本身的網路。業者可透過購買所需之寬頻服務、自行佈建寬頻基礎建設或混合上述兩種方式,取得所需之頻寬。不過FCC亦訂定資格限制以及審查機制。目前僅有具備一定經濟規模的醫療聯盟,可自行佈建寬頻基礎建設,獨立醫療業者並不具佈建之資格。另外,FCC亦要求醫療業者須提出詳細證明,以供主管機關審查。審查文件中需證實所得頻寬資源,是透過公正的招標機制後,所採行最具成本效益之決定。 普及服務的延伸就如同規劃渠道,將水源引向一片匱乏與困境的孤島。美國在面對偏遠地區醫療資源的匱乏,以及該地醫療業者的困境時,運用寬頻網路來傳遞病患所需的服務,也透過城鄉醫療業者的結盟,讓城市醫療團隊所發展的技術,得以與偏遠地區藉提供服務後所得的實證資料,透過網路互通流通,甚至允許醫療業者佈建基礎寬頻建設,以提供更完善的服務。普及服務的概念,不應該偏離電信基礎建設的佈建,但更上一層樓的是以滿足人民基礎生存權利之必須所主導的概念。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決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。
美國FTC以廣告不實的理由對二款具有診斷功能的醫療app開罰美國FTC於2月23日對於兩款聲稱具有診斷能力的醫療app進行裁罰,理由是這兩款app宣傳不實資訊,故應予下架並裁處罰鍰。 Melapp與Mole Detective兩款app,均係付費app,售價大約在1.99至4.99美元不等,宣稱只要使用者從不同角度拍下自己身上的痣,app就能夠判斷這個痣屬於黑色素瘤(Melanoma,為一種罕見的皮膚癌類型,且惡性程度高)的機率,app將罹患黑色素瘤的風險區分為:高、中、低三級。但FTC認為業者的說法並沒有足夠的臨床依據加以證明,因此涉及廣告不實的行為。截至目前為止,Melapp與Mole Detective的開發業者都已經繳納罰鍰,但發行商L-Health拒絕繳納這項罰款,因此FTC的委員會在經過表決之後,決定在2015年2月23日向北伊利諾州地方法院提起訴訟,請求法院執行此項由FTC作成的裁罰。 具有診斷效果的app在美國其實開發已久,但在此案前,尚未見到行政機關對之積極的加以管制,此次由FTC出面對於廣告不實的部分加以裁罰,而非由主管藥物、醫材的FDA進行裁罰,或許與眾人的想像不同,但從FTC的這個行動,我們也發現美國政府已開始關切此類宣稱具有醫療診斷效果的app,醫療app未來的發展情勢將會如何,特別是本案中將被FTC起訴的L-Health會不會再另行提起其他法律爭訟,以確保其產品在市面上的合法性?毋寧是未來世界各地醫療app發展的重要參考資訊。