論我國廣播電視與電信事業跨業經營相關規範

刊登期別
第19卷,第7期,2007年07月
 
隸屬計畫成果
本文為經濟部技術處科專研究計畫成果
 

※ 論我國廣播電視與電信事業跨業經營相關規範, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2842&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/18)
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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)

美國著作權法109(a)條「第一次銷售原則」之適用原則

  美國最高法院於2010年12月13日以4:4的平手票數確立了第九巡迴上訴法院於Omega, S.A. v. Costco Wholesale Corporation案中關於著作權法109(a)條「第一次銷售原則」(first sale doctrine) 並不適用於享有美國著作權法保護之外國製造但未經授權於美國再販售之產品。   此案源於由知名瑞士鐘錶品牌Omega 於瑞士製造的手錶透過所謂「水貨」或「灰色市場」的途徑輾轉由一家名為ENE Limited的紐約公司所購得,而Costco自該公司購得手錶後於加州賣場以低於合法代理商的價格販售。然而,Omega雖對於該手錶於外國的初次販售給予授權,但並未授權該商品爾後輸入美國並由 Costco 販賣之行為。Omega乃對Costco提出侵權告訴,而此案所牽連的著作物即為手錶底面都刻有受美國著作權法所保護之「歐米茄全球設計(Omega Globe Design)」字樣。   Costco則以著作權法第109(a)條作為抗辯,主張「第一次銷售原則」之規定,亦即Omega首次於外國販售該手錶之行為,已排除其對於後續散布、進口及未經授權之銷售等行為之侵權主張。第一審法院聽取Costco 之意見,Omega 乃上訴於第九巡迴法院。上訴法院對於「第一次銷售原則」之適用較為限縮,認為先前Quality King案的判決,並未使上訴法院對於「第109(a)條,只有當該主張涉及在美國國內製造受美國著作權法保護之著作的重製物時,可以對抗第 106(3)條(公開散布權)及第602(a)條(輸入權)」之一般規定無效。換言之「第一次銷售原則」並不適用於銷售外國製造但未經授權於美國再販售的著作物或其合法重製物。而最高法院亦同意上訴法院的看法。此案的判決結果意味著作權人或合法代理商將可間接防止或控制於外國製造的真品(即水貨)未經授權輸入於美國市場。

美國聯邦通訊傳播委員會徵詢智慧電網技術施行意見

  美國參眾兩院於2009年「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即「振興經濟方案」─要求聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC) 在國家寬頻發展計畫中,須使用寬頻建設及服務,促進節能減碳與能源自主要求。智慧電網(Smart Grid)被認為係符合此要求的新技術。FCC遂公開徵求有關此一技術對國家寬頻發展計畫要求事項更進一步的評論與建言: 1. 使用公私網絡的智慧電網是否適合發展於通訊技術; 2. 何種通訊技術與網絡可符合且最常用於智慧電網科技; 3. 既有商用通訊網絡是否合於智慧電網的運用; 4. 在一般與緊急狀況下,商用無線通訊網絡得否可靠地藉由智慧電網傳輸資料; 5. 現有且合適於發展智慧電網的電力設備於全美的普及率為何; 7. 智慧電網對已發照釋出之頻譜需求為何; 8. 智慧電網使用毋須核照之頻譜是否遭遇介面(interface)上的問題; 9. 是否需要釋出額外或未使用的頻譜?原因為何; 10.如何確保消費者能即時獲知實際能源減耗數據與支付價額; 11.設備、技術提供者與消費者如何相互連結相關家電用品與網路; 12.何種資訊會在一類、二類與電力供應者間被擷取; 13.管理能源之家用網路區域(Home Area networks)在智慧電網中的角色為何?   FCC對智慧電網所蒐集的資料與意見,將對欲發展節能減碳政策的台灣,有相當幫助,值得持續關注。

Google成功阻擋GOOGLEBAY商標註冊

  日前在澳洲GoogleInc(Google)成功的阻擋DmitriRystk(Rystk)以GOOGLEBAY申請註冊於第35類消費者市場情報服務(consumermarketinformationservices)的商標。   根據澳洲商標法規定,提出異議者,即商標權人-Google,必須要能立證其所註冊的服務或商品中與爭議商標申請人Rystk所申請註冊的商標所指定的服務,至少有包含一項跟消費者市場情報服務類似的服務或商品;並且GOOGLE與GOOGLEBAY有足以令人混淆誤認之虞。   Google提出的訴因為: 1) GOOGLEBAY乃是與GOOGLE有“欺矇性的”相似(deceptivelysimilar)商標 2) Rystk提出註冊申請(2006年06月16日)時,GOOGLE已經在澳洲有相當知名度   澳洲商標審查員認為消費者市場情報服務是一個很廣義的範圍,可以想見其中必然包括廣告服務。因此,它所指定的服務即包含類似於Google第1049124號註冊商標所包含的服務,其中包括透過網際網路散佈廣告。   澳洲商標審查員亦同時提到GOOGLE此造字的特殊性,及另一個造字EBAY皆無字典上的解釋,並且這兩個造字都跟網際網路有強烈的關聯。根據這個見解,消費者即有可能將GOOGLEBAY視為GOOGLE跟EBAY的結合造字,加上並沒有其他字義解釋的情況下,想當然爾會認為GOOGLEBAY與Google的事業有關,比如認為GOOGLEBAY是GOOGLE關係家族的商標之一。加上GOOGLE商標在澳洲亦有十足的知名度*,更能讓商標審查員同意如此“欺矇性的”相似商標有足以令人混淆誤認之虞。   在此特別一提的是澳洲的商標法修正後,在對商標註冊提出異議時,對以與著名商標有疑似混淆誤認的訴因中“欺矇性的”相似已不再是前提要素。因此,商標審查員核駁了Rystk的GOOGLEBAY註冊申請。 *註1:根據澳洲聯邦商標法第60條第1項,商標註冊可以因另一商標在註冊的優先權日前即已在澳洲獲得相當知名度而遭到異議

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