新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討
邱映曦
資深研究協理 編譯整理
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
馬來西亞農產業與產品部長（the Minister of Plantation Industries and Commodities）與印尼農業部長（the Minister of Agriculture）在今（2007）年5月25日共同表示，將採取行動來反制歐洲境內對其所生產棕櫚油有破壞生態環境之虞的論述。在全球暖化的議題發燒且歐盟設定再生能源使用目標的政策導引下，以棕櫚油為原料製造生質柴油的市場需求預期會大幅增加，這兩個全球最大棕櫚油產國於是認為許多對其棕櫚油生產不符永續發展要求的「不實」指控會影響其國內相關產業之發展。兩國政府與產業代表將以舉辦座談會、拜會歐洲各國官員與非政府組織的方式來提供「正確」資訊，同時兩國亦設定提升兩國棕櫚油年產量至1200萬公噸的目標。 然而世界自然基金會德國分會（WWF Germany）所發表的報告指出，棕櫚油之需求增加恐會導致棕櫚油產國的熱帶雨林遭砍伐來作為棕櫚樹的耕地。地球之友（Friends of the Earth）表示，目前已有90%的紅毛猩猩棲息地被破壞，此趨勢繼續下去野生紅毛猩猩將在12年內滅絕；綠色和平組織（Greenpeace）則指出印尼在2000至2005年間以全球最快的速率在砍伐森林，每小時有相當300個足球場面積的林地被破壞。此外，棕櫚油永續生產圓桌會議（the Roundtable on Sustainable Palm Oil，RSPO）亦開始研議棕櫚油生產的最低生態標準，希望能確保其生產符合永續發展之要求。
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）
澳洲通過智慧財產權法修正案，廢除創新專利制度澳洲通過智慧財產權法修正案，廢除創新專利制度 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月10日 澳洲政府發布2020年《智慧財產權法修正案（生產力委員會回應第2部分及其他措施）》（Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 2 and Other Measures) Act 2020），針對澳洲2003年《設計專利法》、1990年《專利法》及1995年《商標法》進行修正，於2020年2月26日正式成為法律，而本次修法重點係自2021年8月26日起廢除創新專利制度，並開始啟動相關廢除程序。 壹、修法背景概述 澳洲原先的專利制度分為標準專利（standard patent）以及創新專利（innovation patent）兩種專利，兩者主要區別在於，創新專利類似我國新型專利，其適用門檻較低且保護期間較短。該制度政策目的係為了透過門檻較低的專利制度提供智慧財產權保護，以鼓勵澳洲中小企業進行研發創新。 然而，澳洲智慧財產局2015年所進行的研究資料顯示，創新專利雖然對於鼓勵中小企業研發創新具有一定積極作用，但仍遠遠不及標準專利更有影響力。大型企業甚至透過創新專利作為產業競爭的戰略工具，利用門檻低的優勢建立專利叢林（patent thickets），有效阻礙中小企業進行研發創新，造成中小企業無法在市場上競爭。此外，低門檻且未經審查的創新專利為中小企業經營自由產生不確定性，創新專利本身與中小企業的產品銷售並無關聯，也無法影響整體產業市場，更可能面臨外國專利不認可的窘境，由此可知創新專利長期下來實施效果不彰，並無法確實達成澳洲政府支持中小企業發展的政策目標[1]。 因此，澳洲政府決定廢除創新專利制度，在18個月的過渡期間也將啟動各種配套措施協助中小企業優化智慧財產權制度，例如提供中小企業快速審查服務（SME fast track），或是專案管理服務（SME case management），或是輔導推廣計畫等方式，以政府力量支持提供中小企業成長計畫與教育，協助中小企業更能輕鬆進行多元化智慧財產權策略布局，並符合澳洲智慧財產權法規範體系之要求[2]。 貳、主要修法內容 澳洲政府於2018年曾發布《智慧財產權法修正案（生產力委員會回應第1部分及其他措施）》（Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 1 and Other Measures) Act 2018），主要針對《商標法》及《著作權法》進行調整，例如明訂真品平行輸入不違反澳洲註冊商標權之規定；而本修正案主要針對《專利法》進行修正，於《專利法》加入目的條款[3]（object clause），闡明專利制度之根本目的，係通過技術創新以及技術移轉等方式促進經濟福祉。專利制度會隨著時間的流逝平衡技術、生產者、擁有者以及公眾之間的利益，並減少因時代的演進所導致法規運作的不確定性，在法規條文有不確定概念的情況下，幫助法院進行法律解釋。目的條款不會改變法規的原意，也不會推翻現有的判例法和既定的先例，並對《專利法》立法目的提供明確指引及指導原則[4]。 另一個主要修正為頗受爭議的廢除創新專利修正條文，逐步淘汰的過渡期從12個月延長至18個月，自2021年8月26日起，澳洲智慧財產局即不再接受創新專利申請。此外，在創新專利制度廢除前所提交的申請案，也就是在2021年8月25日以前申請之創新專利案件，在持續繳納專利維護費用下，其效力至期滿為止，並保留提交分割或轉換為標準專利申請的權利，屆時所有已核准的澳洲創新專利將維持有效至專利期滿失效。 參、修法簡析 澳洲創新專利制度目的原為降低中小企業在專利申請與取得的門檻，因此費用較低、保護時間較短，由於費用便宜又可以快速取得專利，若由大型企業大量申請，反而造成中小企業創新研發動力薄弱。澳洲創新專利與我國新型專利雖同樣採取形式審查，但實質內容上仍有部分差異，澳洲創新專利目的在於降低中小企業創新研發成本，因此對於進步性要求較低，使得大型企業反而透過大量申請創新專利扼殺中小企業創新空間。反觀我國新型專利在制度配套措施較為完善，除設有舉發機制外，另設有新型專利技術報告之規範，以降低形式審查之新型專利權對公眾第三人的影響[5]。 澳洲廢除創新專利制度的政策目的，主要是為了解決中小企業在從事研發創新活動與大型企業市場競爭的困境，搭配廢除創新專利制度的因應措施，以降低中小企業經營自由產生不確定性。然而，以形式審查方式的專利制度究竟能否確實有效保障發明人權利，達到促進創新研發的政策目的，仍需以各國對於智慧財產權保護之態度，與政府在司法與行政資源的運作之間取得衡平。目前仍有不少國家仍保留類似的形式審查制度，而澳洲廢除創新專利實質效益仍有待持續觀察，未來將可供我國新型專利制度參考與評估，以利我國建立更有效益的智慧財產權體系。 [1]IP AUSTRALIA, The economic impact of innovation patents, IP Australia Economic Research Paper 05, https://www.ipaustralia.gov.au/sites/default/files/reports_publications/economic_impact_of_innovation_patents.pdf (last visited June 10, 2020) [2]IP AUSTRALIA, Innovation Patents Harm Small Business Innovation, https://www.ipaustralia.gov.au/sites/default/files/innovation_patent_fact_sheet_2019.pdf (last visited June 10, 2020) [3]Patents Act 1990 Article 2A: “The object of this Act is to provide a patent system in Australia that promotes economic wellbeing through technological innovation and the transfer and dissemination of technology. In doing so, the patent system balances over time the interests of producers, owners and users of technology and the public.” [4]IP AUSTRALIA, Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 2 and Other Measures) Act 2020, https://www.ipaustralia.gov.au/about-us/public-consultations/intellectual-property-laws-amendment-productivity-commission-response (last visited June 10, 2020) [5]周光宇，各國新型專利制度之比較與分析，智慧財產權月刊，第217期，2017年1月。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術，運用於公部門，可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間，整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速，現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此，英國人工智慧辦公室（Office for Artificial Intelligence）與產官學研各界進行研商後，於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案（Draft Guidelines for AI procurement），作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商，讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向，包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下： 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題，而非只是說明解決方案； 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益，在招標階段敘明以公共利益為核心，並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準； 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則； 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。