歐盟執委會呼籲採取更嚴厲的手段解決垃圾郵件問題
歐盟執委會（European Commission）日前再次呼籲歐盟各國加強處理公眾線上隱私威脅的問題。歐盟執委會所公佈的一項報告指出，雖然近年來歐盟各國皆有相關措施，例如課予垃圾郵件發布者罰款、有期徒刑等，但各國法令仍有相當大的差異。這項報告也認為，各國相關法律在歐盟電信法的改革之下，應更為明確且一致，並加強跨國合作。
歐盟執委會電信委員Viviane Reding表示，雖然歐洲的反垃圾郵件相關立法已有七年，但大部分的歐盟民眾仍受垃圾郵件影響。根據該報告，歐盟從2002年即已立法禁止發佈垃圾郵件及使用偵察軟體，但目前仍有約65%的民眾飽受垃圾郵件騷擾。
歐盟執委會的報告指出 ：
- 目前幾乎所有會員國皆已設有相關網站，方便民眾取得垃圾郵件及偵查軟體的資訊或申訴。
- 在分析來自22國的140個案例後，發現各國所課予的罰款落差懸殊。罰款最高的依序為荷蘭（100萬歐元）、義大利（57萬歐元）及西班牙（3萬歐元 ）；但在羅馬尼亞、愛爾蘭及拉脫維亞等國，罰款的範圍則多在數百至數千歐元之間。
- 各級政府機關（電信主管機關、資料及消費者保護機關與執法機關等）責任劃分應更為明確，並有相互合作的機制。
- 垃圾郵件為全球問題，除了在歐洲境內的各國合作外，與世界各國的合作亦為重要。根據調查數據，平均每六封垃圾郵件中，就有一封是由美國境內所發出，因此目前歐盟執委會正與美國協商，討論雙方執行相關保護法規的跨境合作問題。
- 歐盟各國應分配足夠的資源予國內機關，以利蒐集證據、進行調查及起訴。 由歐盟執委會提出的歐盟電信法改革中，新增一條規定，要求違反各國國內線上隱私法的罰責必須為有效、實際且符合比例。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本於2023年6月6日召開有關「再生能源、氫能等相關」內閣會議，時隔6年修正《氫能基本戰略》（水素基本戦略），其主要以「水電解裝置」、「燃料電池」等9種技術作為戰略領域，預計15年間透過官民投資15兆日元支援氫能相關企業，希冀盡速實現氫能社會。 日本早於2017年即提出氫能基本戰略，由於氫氣在使用過程中不會產生溫室氣體或其他污染物質，被認為是可以取代傳統化石燃料的潔淨能源，欲以官民共同合作，無論在日常生活、生產製造等活動下，都能透過氫能發電方式，達成氫能社會，故推出降低氫能成本、導入氫能用量的政策，並以2030年為目標，將氫能的用量設定為30萬噸、同時將氫能成本降為30日元/Nm3（以往價格為100日元/Nm3），使其成本與汽油和液化天然氣成本相當。為配合2021年《綠色成長戰略》，日本再次擴充目標，透過活用綠色創新基金，集中支援日本企業之水電解裝置和其他科技裝置，預計在2030年的氫能最大供給量達每年300萬噸、2050年可達2000萬噸。 然而隨著各國紛紛提出脫碳政策和投資計畫，再加上俄烏戰爭之影響，全球能源供需結構發生巨大變化，例如：德國成立氫氣專案（H2 Global Foundation）投入9億歐元，以市場拍賣及政府補貼成本的方式推動氫能、美國則以《降低通膨法》（The Inflation Reduction Act），針對氫能給予稅率上優惠措施等，在氫能領域進行大量投資，故為因應國際競爭，日本重新再審視國內氫能發展，並修正《氫能基本戰略》，除提出「氫能產業戰略」及「氫能安全保障戰略」外，本次主要修正之重要措施摘要如下： 1.維持2030年、2050年氫能最大供給量之設定，但新增2040年時提出氫能的最大供給量目標為1200萬噸。 2.由於水電解裝置在製造綠氫時不可缺，爰設定相關企業於2030年前導入15GW左右的水電解裝置，同時確立日本將以氫能製造為基礎之政策。 3.鑒於氫能科技尚不純熟、氫能價格前景不確定性高，在氫能供應鏈的建構上有較大風險，故透過保險制度分擔風險，以提高經營者、金融機構投資氫能之意願。 4.藉由氫能結合渦輪、運輸（汽車、船舶）、煉鐵化學等其他領域，期以氫氣發電渦輪、FC卡車（使用氫氣燃料電池Fuel Cell之卡車）、氫還原製鐵為中心，强化國際競爭力，創造氫能需求。 5.預計10年間，以產業規模需要在都市圈建設3處「大規模」氫能供給基礎設施；另依產業特性預計於具相當需求之地區，建設5處「中等規模」基礎設施。
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FDA將整合區塊鏈等新興技術於電子協同運作系統之開發，以提升藥物供應鏈的安全性依據2013年11月27日通過之藥物供應鏈安全法（Drug Supply Chain Security Act, DSCSA），美國食品與藥物管理局（US Food and Drug Administration, FDA）於2019年2月7日公布新的領航計畫（Pilot Program）。此計畫主要的目標在於發展電子協同運作系統（electronic, interoperable system）以降低不合規範的藥物於市場流通的可能性，並提升患者的用藥安全。 此運作系統預計於2023年開始正式實施，其主要的功能包含辨識（identify）或追蹤處方藥物（prescription drugs）於供應鏈中的流通狀態，以及排除非法藥物進入供應鏈。於後者的情形，此運作系統將同時協助相關主管機關在非法藥物於市場中流通時迅速反應。FDA進一步指出，為達到這些目的，將引入區塊鏈（blockchain）等已使用在全球食品供應鏈（global food supply chains）的管理技術，以促進系統運作過程中的可追蹤性（traceability）及準確性。 此計畫於2019年2月8日到3月11日間接受加入申請，FDA鼓勵供應鏈中的相關人員，包含製造商（manufacturers）、再包裝商（repackagers）及其他利害關係人（other stakeholders）加入並試行計畫中開發的運作系統等技術，以加強產品使用狀況的管理。此外，FDA未來將持續公布相關的指引草案，如藥物辨識指標（product identifiers）等，以提升產業利用性及藥物使用的安全性。
iTunes販售的音樂將移除數位權利管理措施大多數於iTunes(蘋果電腦販售數位音樂的商店)販售的數位音樂，將被移除音樂上的數位權利管理措施(DRM)。iPod的製造者在2009年1月6日發表聲明，將於iTunes販售多元化價格的音樂，價錢將介於美金$0.76和1.3元之間。著作保護軟體(copy-protection sofeware)同時也稱為DRM「數位權利管理措施」(digital right management)，此項措施就像一個標籤記號，其設計是為了預防人們非法下載音樂，並且同時避免他們複製音樂於其他的電子裝置，而導致降低銷售量。 iTunes將移除八百萬首歌曲的數位權利管理措施。蘋果電腦的執行長Steve Jobs早在2007年2月公開呼籲知名唱片公司放棄數位權利管理措施，但唱片公司藉此希望iTutes改變以一首歌曲固定價格美金$0.99元的規定，用以多元化的價格販賣歌曲作為交換的條件。 另外，iTunes提供消費者一個簡單的方式，只要在每首音樂多付美金$0.3元，或者是多付每張專輯價錢30%的金額，即可將原先買到的音樂換為移除數位權利管理措施的音樂。Steve Jobs說到，我們十分興奮可以在iTune提供消費者沒有數位權利管理措施的音樂，使用iPhone 3G的消費者能夠在任何地區、任何時候以同樣的價錢去下載音樂。iPod Touch Wifi的使用者同樣也可以在App Store(蘋果電腦官方線上商店)去買到同樣無數位權利管理措施的歌曲 。