世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國衛生及公共服務部提出雲端服務適用健康保險可攜與責任法之相關指引美國醫療產業使用境內或境外雲端服務(Cloud Services)急速成長,導致「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act,以下簡稱HIPAA)規範下之「適用機構」(Covered Entities)與其「商業夥伴」(Business Associate),對於雲端服務業者如何適用HIPAA感到疑惑。因此,衛生及公共服務部民權辦公室(Department of Health and Human Services, Office for Civil Rights)於10月7日公布相關業者如何適用HIPAA之指引,以釐清爭議。 於該指引中,該部指出,雲端服務業者若替適用機構或是商業夥伴創造、接收、維護、傳送被HIPAA所保護之「資療資訊」(Protected Health Information),則該雲端業者就被視為HIPAA下規範之商業夥伴,原因在於該服務具有儲存與維護醫療資訊功能,非屬該法排除適用之「網路服務業者」(Internet Service Providers)資料傳輸服務類型。 該指引有幾大重點:首先,雲端服務業者如將該醫療資訊提供加密儲存服務,仍應盡到HIPAA中規範商業夥伴之責任。原因在於加密資料不足以保護HIPAA有關資訊安全章節所要求醫療資訊之「機密性、完整性和可用性」之相關規範。再者,雲端業者皆須與委託方簽署商業夥伴協議(Business Associate Agreements)。此外,使用雲端服務儲存資療資訊時,委託方皆能使用行動設備進入雲端儲存之醫療資料,但應建立合乎HIPPA所要求相關之安全措施。最後,HIPAA並未禁止將醫療資訊儲存至伺服器為於美國境外之雲端業者,但使用前應自行評估該資訊遭駭客攻擊之可能性。
歐盟法院判決在歐盟境內網路下載出售之電腦軟體適用權利耗盡原則說明歐盟法院(Court of Justice of the European Union)於2012年7月3日對於UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.案作出判決,判定電腦程式法律保護指令(Directive 2009/24/EC of the European Parliament and the Council of 23 April 2009 on the legal protection of computer programs)第1條第2款規定,指令適用於任何形式的電腦程式,第4條第2款進一步說明,指令對於電腦程式的保護不區分實體載具(例如CD或DVD)或網路下載,均有權利耗用原則(exhaustion right)或稱第一次銷售原則(first sale doctrine)的適用。授權人的權利在第一次出售軟體並換以價金時即耗盡,權利轉移至被授權人。因此,在歐盟境內網路下載購買無限期專屬授權的數位軟體之被授權人,可將所有的軟體再出售,而在歐盟境內不受授權條款中「權利不可移轉」等文字的限制。不過,被授權人再出售軟體時必須不可再使用該軟體,歐盟法院允許軟體提供商利用類似產品金鑰(product keys)的保護技術管理其權利。
Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月16日 人工智慧(AI)訓練利用他人著作是否、如何構成合理使用,是各國著作權法持續討論中的爭議。美國聯邦第三巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Third Circuit,下稱第三巡迴法院)於今(2026)年9月就Thomson Reuters v. ROSS案作成判決,認定以商業替代目的訓練非生成式AI,不構成合理使用[1]。 壹、事件摘要 美國聯邦第三巡迴法院就Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH (下稱Thomson Reuters)及West Publishing Corp. (下稱West)控告ROSS Intelligence Inc. (下稱 ROSS)案(案號 No. 25-2153)作成判決,認定Thomson Reuters之法律裁判要點(headnote)具原創性而受著作權保護,且 ROSS為訓練AI而使用該等裁判要點,不構成合理使用(fair use)[2]。判決指出Thomson Reuters的素材具有「創作火花」(creative spark),受著作權保護,且ROSS意圖以高度相似的目的使用這些素材,成為直接競爭者,認定不構成合理使用[3]。 Thomson Reuters為蒐集、整理、註解並出版司法判決等法律內容之公司,並推出線上法律研究平台Westlaw。Westlaw以主題與關鍵編號系統整理司法判決,撰擬提供裁判要點,清楚簡明的呈現判決所表明之關鍵法律論點,並讓使用者點選即可前往該要點所依據之判決段落[4]。ROSS係AI法律搜尋引擎開發者,其以數千則 Westlaw裁判要點作為訓練AI的素材,使其能辨識哪些判決段落足以妥適回應法律問題[5]。Thomson Reuters得知後對ROSS提起訴訟,主張著作權侵害。 貳、重點說明 判決指出Thomson Reuters之裁判要點編輯,須決定哪些法律論點重要到足以納入裁判要點,以及如何依Westlaw之撰寫準則表達這些論點,內容必須納入足夠之事實背景與理由,且無須參照判決或任何其他裁判要點即可被理解,首先肯定裁判要點具有原創性[6]。反駁ROSS主張,法院認為裁判要點內容並未等同判決內容,著作權主張並不會實際上壟斷司法判決[7],而且「表達司法判決中的法律論點有許多方式」,並不適用概念與表達合一原則(merger doctrine)[8]。同時,逐項衡量美國著作權法四項合理使用因素,提出如下看法: 一、使用之目的與性質不利於合理使用 法院首先考量使用屬商業性或非營利性,因為商業性使用不利於認定合理使用;其次考量複製者之使用有多大之轉化性(transformative),亦即新著作是否僅取代原創作之標的,抑或增添新內容、具有進一步之目的或不同之性質,其指標在於複製者之使用是否維持「獨特的目的」[9]。法院認為ROSS 意在建立一個收費與 Westlaw 相當之法律研究平台,與 Westlaw 爭取客戶,因此 ROSS 之使用具商業性[10]。而且,就轉化性而言,Thomson Reuters使用其裁判要點,協助法律研究者尋找並理解載有與其搜尋相關法律論點之司法判決;ROSS使用Thomson Reuters之裁判要點,建立一個法律研究平台,協助使用者找出回應其搜尋之判決段落。雙方方法雖略有差異,但都是使用裁判要點來建立並改進一個協助使用者尋找相關法律資料之法律研究平台,終極目的相同[11]。法院認定ROSS使用具高度商業性且僅具輕微轉化性,第一項因素不利於合理使用[12]。 判決指出,本案不同於Authors Guild v. Google案,該案Google 掃描整本書籍,供使用者搜尋並閱讀與其搜尋詞相符之書籍小段摘錄;原書之目的是供人閱讀,而搜尋功能之目的,是使使用者得以找到含有搜尋者所感興趣詞語之書籍[13]。但本案不存在這種轉化性目的,相反的,ROSS之平台使用Thomson Reuters之裁判要點,是協助使用者找到與其法律研究詢問相關之司法判決,而這正是Thomson Reuters已經以其裁判要點在做的事。而且Google之搜尋功能可能將使用者導向其後會向原作者購買之書籍,但本案ROSS不會把使用者導向Westlaw,相反地正如 ROSS 所承認,其目的是取代 Westlaw[14]。法院亦未支持ROSS的「中間複製」(intermediate copying)[15]主張,判決指出ROSS無須複製Thomson Reuters之裁判要點,即可取得原始的司法判決,並可自由複製這些判決,ROSS 選擇不這麼做,不是因為複製裁判要點是提供製作訓練備忘錄的「必要」方式,而是因為它是較「簡便」的方式[16]。 二、著作性質雖略為有利於合理使用但影響輕微 著作在被使用時是已發行或未發行,以及該著作雖具足以受著作權保護之創意,是否同時含有事實性或功能性要素;越具創意、越少事實性之著作,越「接近著作權保護的核心」,即越不利於合理使用。法院認為Thomson Reuters在 ROSS 使用前已發行這些裁判要點,且裁判要點較偏事實性而非虛構性,因其必須準確傳達法律,並描述不受著作權保護之司法判決,因此此項因素有利於合理使用[17]。惟法院亦指出,著作性質因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色[18]。 三、所使用部分之量與重要性不利於合理使用 就量與重要性而言,法院認為ROSS 將 25,000 則 Westlaw 撰寫之裁判要點(本案經認定侵權而受審查者為其中2,243則)[19]全文複製到其備忘錄中,並以之訓練其 AI 程式,且意在利用 Westlaw 之成果,製作 Westlaw 之商業替代品,因此 ROSS 欠缺足以使大量複製成為合理之轉化性目的與性質[20]。雖然ROSS 主張其所取用的僅是Thomson Reuters 2,800 萬則裁判要點之0.08%[21],但法院認為關鍵在於達成複製者之目的[22]「所取用者是否未超出必要程度」,在ROSS缺乏足以正當化之轉化性目的的情況下,其複製取用這些裁判要點即屬超出必要程度;而且每則被取用之裁判要點,ROSS所複製的都是全部,如此廣泛之複製因缺乏足夠之轉化性目的支持而不合理,故第三項因素不利於合理使用[23]。 四、利用結果產生價值影響與市場取代的效果 第四項因素關乎該使用對受著作權保護著作之潛在市場或價值所生之影響;「潛在市場」包括原著作之市場,以及原著作衍生使用之任何市場[24]。ROSS 主張相關原市場是裁判要點作為獨立產品之市場,Thomson Reuters則主張法律研究平台市場才是相關原市場。 法院認為ROSS 複製裁判要點,是為了在與 Westlaw 相同之競爭性法律研究平台市場中競爭,損害 Westlaw 在該原市場中之地位[25]。而且,縱採 ROSS 所稱的裁判要點市場,ROSS論點仍忽略其使用對Thomson Reuters裁判要點價值之影響。法院援引Video Pipeline案[26]駁斥ROSS類似論點,指出合理使用法規係指示法院考量使用對受著作權保護著作「價值」之影響,而不僅是對「市場」的影響。ROSS 複製裁判要點並以之建立自己之競爭性法律研究平台,挪用裁判要點在尋找與分析司法判決上之價值,並減損其作為吸引使用者前往Thomson Reuters法律研究平台之誘因的功能[27]。 此外,針對潛在衍生市場影響,Thomson Reuters則主張,ROSS 損害其將裁判要點授權作為 AI 訓練資料之潛在衍生市場,ROSS則主張裁判要點之衍生市場並不存在。法院認為將裁判要點作為文本授權用於訓練 AI 之市場正快速發展[28],Thomson Reuters提出證據顯示,其正將裁判要點用作自身 AI 搜尋產品之訓練資料,而且Thomson Reuters未將其裁判要點授權予他人,並不能證明不存在可供授權之市場。ROSS 未經授權即複製裁判要點作為訓練資料,剝奪Thomson Reuters進入該衍生市場並為此目的授權其裁判要點之機會[29]。 最後,法院針對ROSS 主張其複製將因增加法律之可近性而有益於公眾、AI 對國家安全之主張,表示司法判決本可自由取得,且 ROSS 提供服務之價格與 Westlaw 相當,無法認定 ROSS 之複製能大幅增加公眾對法律之可近性[30];雖然某些 AI 技術可能涉及國家安全疑慮,但這並不使 ROSS 僅因其納入了 AI,就可毫無顧忌地違反著作權法,不予採納。綜合上述理由,法院認定 ROSS 對這些裁判要點之使用並非合理使用,法院維持原裁定[31]。 參、事件評析 第三巡迴法院認為,本案與Bartz案及In re: OpenAI案之 AI 模型不同,ROSS 之 AI 平台無法產生原創表達,且本案證據支持欠缺轉化性之結論;ROSS 訓練其 AI,目的是創造 Westlaw 之商業替代品。本判決之意義,不在提供一個論述AI 訓練能否主張合理使用之依據,而在於哪些事實使本案走向利/不利於合理使用之結論。 一、著作性質偏事實性,但此因素法院認為權重較低:本案系爭的裁判要點偏事實性,與Bartz案、Kadrey案以創意程度較高之書籍為對象不同。判決雖因其須準確傳達法律、描述不受著作權保護之判決,認定略有利於合理使用,但仍指出該因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色。 二、AI使用終極目的與原使用等同即欠缺轉化性:本案與Authors Guild 案之搜尋功能導向原書,及Bartz案、Kadrey案之模型生成新文字不同,ROSS雖非為產出相同裁判要點而訓練AI,但其自承產品與 Westlaw 直接競爭,並以取代 Westlaw 為目的;法院雖承認訓練為中間步驟,但仍以該步驟所服務之法律研究平台與 Westlaw 之使用具相同目的,作出輕微轉化之判斷。 三、利用須在達成轉化利用目的所必要的限度內:法院認為關鍵在於達成複製者之目的「所取用者是否未超出必要程度」,本案非如同其他案件,複製係為達成其他目的而必須採取的必要動作,ROSS 原即可自由取得原始司法判決,卻選擇複製裁判要點以求簡便。 四、將 AI 訓練授權機會納入衍生的潛在市場評價:只要能舉證即可納入認定市場影響,Thomson Reuters 提出其已將裁判要點用於訓練自身 AI 搜尋產品,以及 AI 訓練授權市場正在發展之證據,獲得法院支持。法院在有證據之前提下,認定 ROSS 篡奪Thomson Reuters進入並授權該潛在市場之機會。 由上述說明可知,第三巡迴法院與其他法院在判斷架構上並無歧異,不同點在於非生成式訓練、與原著作處於同一市場、且底層資料可自由取得之情況,如何認定使用目的與市場損害。本文認為ROSS使用目的的取代意圖過於明確,實質影響第三巡迴法院對第一、第三及第四項合理使用因素的判斷。特別是在市場影響的認定上,除原著作之市場外,法院明示其亦考量使用對著作價值之影響,即使不存在裁判要點之獨立市場,仍可認定價值受損;而且潛在衍生市場不以著作權人已實際授權為限,只要有證據顯示授權市場正在發展。在AI訓練結果具轉化性與對既有市場影響這兩個要素,可預見將來會有更多不同的判決,因應事實情況的差異,而發展出更細部的判斷因素。AI訓練授權市場之提出,後續如何牽動合理使用邊界值得持續觀察。 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]Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., No. 25-2153, slip op. (3d Cir. Sept. 29, 2026), https://www2.ca3.uscourts.gov/opinarch/252153p.pdf(最後瀏覽日:2026/10/07)(下稱 ROSS slip op.)。 [2] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2:“We therefore hold that Thomson Reuters’s materials are copyrightable and that ROSS’s use was not fair.” [3] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2。 [4] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 3。 [5] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 5–6。 [6] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 10–11。 [7] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 11。 [8] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 12。 [9] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 14–15。 [10] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 16。 [11] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 16–17。 [12] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 17–18。 [13] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 18–19,引述 Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216 (2d Cir. 2015)。 [14] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 19。 [15] 即美國聯邦第九巡迴上訴法院之 Sega Enterprises Ltd. v. Accolade, Inc. 案與 Sony Computer Entertainment, Inc. v. Connectix Corp. 案中提及的,複製電腦程式碼之目的,是使使用者得讓其軟體與既有電腦系統相容運作,其使用具有轉化性,因為複製均為接觸電腦程式碼不受保護之功能性面向所必要。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 19–20,引述 Sega Enters. Ltd. v. Accolade, Inc., 977 F.2d 1510, 1514 (9th Cir. 1992);Sony Comput. Ent., Inc. v. Connectix Corp., 203 F.3d 596, 599, 606–08 (9th Cir. 2000);Google LLC v. Oracle Am., Inc., 593 U.S. 1, 6–7, 30–31 (2021)。 [16] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 20–21。 [17] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 21–22,引述 Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 586 (1994);Oracle, 593 U.S. at 20, 28–29。 [18] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 22,引述 Authors Guild, 804 F.3d at 220。 [19] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 7 & n.3;p. 28。 [20] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 22–23。 [21] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23。 [22] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23:“The crux of the inquiry is whether ‘no more was taken than necessary’” to achieve the copier’s purpose. 引述 Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 98 (2d Cir. 2014)。 [23] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23 & n.10:“So, ROSS took more than necessary when it copied these headnotes without a justifying transformative purpose. Thus, the third factor weighs against fair use.”。 [24] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 24。 [25] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [26] 該案認為即使不存在預告片之獨立市場,被告Video Pipeline 發布的預告片,損害預告片吸引使用者前往迪士尼網站購買產品之價值。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 24–25,引述 Video Pipeline, Inc. v. Buena Vista Home Entm’t, Inc., 342 F.3d 191, 202 (3d Cir. 2003)。 [27] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [28] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [29] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [30] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 27。 [31] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 27–28。