論美國公務機關就一般公務機密核密狀態爭議之處理 科技法律研究所 2013年07月16日 壹、前言 對於公務機密是否具機密核定適當性的問題,從近來公務機關內部所爆發的許多爭議案件中,已經逐漸引起社會大眾的關注。所謂公務機密,一般來說係包含國家機密與一般公務機密。有關於國家機密的核定權責機關、核解密方式,抑或是國家機密維護等事宜,主要係規範在國家機密保護法內;至於攸關一般公務機密的所有事宜,則主要是由行政院祕書處所頒布的文書處理手冊來作規範。 觀察國家機密保護法與文書處理手冊就機密核定狀態爭議的處理,依據國家機密保護法第十條第一項規定,原核定機關或其上級機關有核定權責人員得依職權或依申請,就實際狀況適時註銷、解除機密或變更機密等級,並通知有關機關。其乃賦予原核定機關或其上級機關,對於國家機密的機密核定或機密等級是否適當之問題,有主動行使機密狀態註銷、解除或變更的權限。然而,針對一般公務機密機密核定是否適當與其爭議處理,文書處理手冊並未為相關的機制設計,因此也引發一般公務機密的核定機關,當其認為機密核定有不適當之情形時,無相關管道可針對此項爭議提出異議。 是以,本文欲從美國公務機關解決公務機密狀態爭議(包含國家機密與一般公務機密)的機制出發,來觀察我國未來針對一般公務機密狀態爭議的機制建立,所必須著重與思考的面向,以作為未來主管機關增修相關法規範的參考。 貳、美國公務機關如何解決公務機密核密狀態之爭議 一、行政命令第13526號(Executive Order 13526) 為了在政府資訊公開與國家資訊保護兩者間界定完善的平衡點,美國歐巴馬政府於 2009 年頒布第 13526 號行政命令( Classified National Security Information )[1],該行政命令主要係規範涉及公務機密(包含國家機密與一般公務機密)之密等核定、機密維護與機密解密或降密等事宜。本號行政命令可視為是美國聯邦政府機關在其職責內涉及公務機密之公務資訊,如何就前述資訊建立其內部公務機密管理機制的範本。 在本號行政命令第一部分,主要針對機密分類規範( Classification Standards )[2]、機密分類層級( Classification Levels )[3]、機密分類權限( Classification Authority )[4]、機密分類種類( Classification Categories )[5]、機密存續期間( Duration of Classification )[6]、機密識別與標示( Identification and Markings )[7]、機密分類禁止與限制( Classification Prohibitions and Limitations )[8]、機密分類爭議( Classification Challenges )[9],以及基本分類指導複查等事項( Fundamental Classification Guidance Review )[10],來提供聯邦政府機關制定內部規範的基準。其中,在機密分類爭議部分,若經授權持有公務機密之人善意且相信該機密的分類狀態( status )屬不適當時,其可依循所屬聯邦政府機關內部程序來就該機密的分類狀態提出異議 [11]。有關於該程序的建立,各聯邦政府機關首長或資深機關職員必須就該程序確保( 1 )該提出機密分類異議之人(包含經授權持有機密之機關內外部人員)不會因該異議的提出而遭受報復;( 2 )提供公正之官方人員或專門審查小組就機密分類異議有複查機會;( 3 )該提出機密分類異議之人若不滿聯邦政府機關內部所為之決定時,可向跨機關安全分類事務上訴委員會( Interagency Security Classification Appeals Panel, ISCAP )提出上訴。然,若公文因不揭露協議( Non-Disclosure Agreement, NDA )而需作發佈前審查( prepublication review )或依其他行政程序而需先行提出時,則不適用本項之規定。 在第二部分,係規範使用派生機密分類( Use of Derivative Classification )[12]的情形與要求各聯邦政府機關需就該派生機密的使用制定指導手冊( Classification Guides ) [13];在第三部分,主要規範解密的權責機關( Authority of Declassification )[14]、被移轉機密紀錄( Transferred Records )[15]、機密自動解密( Automatic Declassification )[16]、機密系統性解密複查( Systematic Declassification Review )[17]、機密強制性解密複查( Mandatory Declassification Review )[18]、處理機密請求與複查( Processing Requests and Reviews )[19]與建立國家資訊解密中心( National Declassification Center )[20]等事項。 在第四部分中,則規範一般使用限制( General Restrictions on Access )[21]、機密散佈控管( Distribution Controls )[22]、特殊使用程序( Special Access Programs )[23],以及針對過去有使用機密紀錄之研究者與某些前政府人員使用資訊( Access by Historic Researchers and Certain Former Government Personnel )[24]的情形。在第五部分,其謂資訊安全監督辦公室主任( The Director of the Information Security Oversight Office ),在檔案保管員( Archivist )的指示且諮詢國家安全顧問( National Security Advisor )後,應發佈可落實本行政命令且拘束各聯邦政府機關的指令[25]。同時,也針對資訊安全監督辦公室與 ISCAP 的設立、權責、功能、規則與程序作逐一說明[26]。此外,亦對各聯邦政府機關首長就其機關內部所建立之機密分類機制所應負的責任與若違法時所應遭受的裁罰另作完整規範[27]。 最後,在第六部分,係針對名詞定義[28]、一般事項[29]、有效日期[30]與發佈[31]等行政事宜作完整說明。 二、美國國防部( Department of Defense )公務機密管理機制 (一)美國國防部公務機密管理機制介紹 為遵循美國行政命令第 13526 號,美國國防部對於其業內公務機密(包含國家機密與一般公務機密),亦建立自身公務機密管理機制來防止該資訊受到外國或恐怖分子的刺探或取得。美國國防部公務機密管理機制主要分成六個部分[32],第一部分為參照( References );第二部分為責任( Responsibilities );第三部分為資訊安全工作概觀( DoD Information Security Program Overview );第四部分為分類資訊( Classifying Information ),其就機密分類政策、機密分類等級、機密最初分類與派生分類的規定與流程、機密分類期限與機密分類爭議等事項作敘明;第五部分為解密與分類變更( Declassification and Changes in Classification ),其涉及機密解密程序、機密自動解密、機密強制解密複查、機密解密系統性複查等其他攸關解密或變更機密等事宜;最後,第六部分為安全分類指導( Security Classification Guides ),其內容乃就前述涉及安全分類內容、資料編輯考量、安全分類複查、安全分類取消或安全分類變更報告等程序或細部事項提供內部權責人員在處理相關事務時的參考。 (二)美國國防部就涉及機密分類爭議的處理方式 如前所述,美國國防部公務機密管理機制第四部分針對機密分類爭議設有明確的處理原則與程序,在分類爭議處理原則中[33],假若機密持有人有足夠理由相信其持有機密的分類是不適宜或不必要時,該持有人應該就此確信向資訊安全管理者或最初分類權責機關( Original Classified Authority, OCA )提出任何必要矯正建議。前述矯正建議可藉由非正式( informal )或正式( formal )方式提出。以正式提出而言,機密持有人應聯絡原始文件或資料分類者( the classifier of the source document or material )來解決機密分類的爭議;同時,其必須就該爭議機密提出足夠描述來容許原分類者盡合理努力來發現是否有不合宜或不適當的機密分類情況,且應提出理由來說明為何他(她)相信該機密是被不合宜或不適當分類的依據。此外,本規範亦要求美國國防部內部主事者( Heads )應確保對提出機密分類狀態質疑或就機密分類爭議以正式方式提出之任何人,不得對其行使報復行為或採取類似行動;同時,就受質疑的機密應確保其保密狀態且亦受到保護,除非且直到原核定人員已經作出解密之決定。然而,有關於可受機密分類爭議的客體,將不會擴及因同意不揭露協議而需受發佈前審查或依其他行政程序而需先行提出的資訊。 至於處理機密分類爭議的程序[34],美國國防部內部主事者應就分類爭議建立完善的處理程序,該程序需就以正式方式提出機密分類質疑的處理情形、追縱情況與記錄均建構完整的流程(其中包含就持有機密者因不滿決定所提出的上訴程序);同時,就機密分類爭議的審查,也必須賦予公正的官方人員或委員會就該爭議機密有再次複查的機會。有關於處理流程,審查機密分類爭議的權責人員必須於收受案件後 60 日內以書面方式回覆處理情形,假若未於 60 日內作出完整回覆,則美國國防部應轉而接受處理該機密分類爭議並提供預期的回應日期。前述美國國防部收受確認回覆之聲明,應包含假若對機密分類提出質疑之人於提出後 120 日內未收到任何回應,則該質疑者有權將該案件轉交 ISCAP 。此外,當美國國防部於收受上訴申請後 90 日內未對上訴進行回應時,則該質疑者也可將該爭議案件轉交 ISCAP 來作裁處。 三、美國國土安全部( Department of Homeland Security )公務機密管理機制 (一)美國國防部公務機密管理機制介紹 為了落實第 13526 號行政命令,美國國土安全部就其業內公務機密(包含國家機密與一般公務機密),對於機密分類機制的履行、管理與監督亦建制自身的公務機密管理規範。美國國土安全部公務機密管理機制主要區分為六章[35],第一章為制定目的( Purpose );第二章為適用範圍( Scope );第三章為制定權限授與( Authority );第四章為名詞定義( Definitions );第五章為掌管公務機密安全之權責機關責任( Responsibilities );第六章為公務機密安全的政策與流程( Policy & Procedures )。在第六章中,其規範內容包含最初分類、派生分類、機密分類考量(其中亦涉及機密分類爭議處理程序)、機密解密、機密解密之強制複查、資訊自由法( Freedom of Information Act )與隱私法( Privacy Act )之法規要求、機密解密之系統性複查、機密分類降級與升級事項等事項。 (二)美國國土安全部就涉及機密分類爭議的處理方式 對於美國國土安全部機密分類爭議處理[36],假若經授權之機密持有者善意相信其所持有的機密分類狀態係屬不適當時,其可對該機密分類狀態提出質疑。該機密分類爭議應該向機密核定者( the classifier of the information )提出,當有必要性時,對於機密分類狀態有質疑者可以透過美國國土安全部安全工作室( the DHS Office of Security )來就相關程序尋求協助與 / 或以匿名的方式來進行機密分類爭議流程。 至於機密分類爭議的提出方式,美國國土安全部公務機密管理機制將其區分為正式提出與非正式提出而異其流程。先以正式提出而論,對於機密分類狀態有疑問者,應先以書面方式向該機密的最初分類權責機關提出機密分類爭議,且此程序相互往來之書面文件應保持在不核密( unclassified )的狀態。然而,假若該機密分類爭議案件包含其他經核密的資訊時,則該爭議案件應該為保密標示且作任何必要的保護措施[37]。 有關於書面撰寫內容,對機密分類狀態有質疑者應對爭議機密有足夠的描述,且僅可包含為何該機密被核密或為何該機密被核定為某等級機密的問題[38]。同時,對機密分類質疑者不得就其提出行為進行任何類型的報復,且美國國土安全部安全工作室亦可要求該爭議程序需以匿名的方式來進行處理。若以匿名方式進行時,美國國土安全部安全工作室必須對機密分類質疑者承諾其匿名性,並作為該質疑者在相關爭議案件程序的代理人( agent )[39]。 當爭議機密的最初分類權責機關在收受該爭議案件後,其應於 60 日內以書面方式對該機密分類質疑者作出是否仍維持該機密核密狀態或進行解密程序的決定[40]。若機密分類質疑者不滿最初分類權責機關之決定時,其可就該決定上訴至 ISCAP[41]。有必要時,美國國土安全部安全工作室就上訴程序需提供機密分類質疑者各式相關的協助[42]。至於爭議機密的狀態,在最初分類權責機關作出最後決定前,應該確保該機密在爭議案件程序中仍然維持其核密狀態並提供其最高程度的保護[43]。 相反的,以非正式提出而言,經授權之機密持有者可直接聯繫該機密的最初分類權責機關來獲得質疑內容的所有澄清[44]。假若該爭議機密已經由非正式提出方式獲得分類狀態的解決時,該機密分類質疑者應確保作出分類狀態改變之機關係有權責來作出此項決定,且應確保變更過程中的各式相關紀錄(包含機關人員姓名、職位、服務機關、日期)有影印之副本存[45]。茲以下表來比較美國國防部與美國國土安全部所建立之公務機密狀態爭議處理機制。 參、代結論 考量美國公務機關針對公務機密(包含國家機密與一般公務機密)狀態爭議設有完整的處理程序,來供公務機密持有者當就手邊的公務機密狀態有所質疑時可提出異議。由於該處理機制對涉及國家機密或一般公務機密狀態爭議有一體適用的特性,也因此讓人思考是否在機制設計上有偏重國家機密,而在以相同機制處理一般公務機密的面向上,存有處理方式失衡的可能性。為了避免發生如同美國公務機關,以相同機制處理國家機密與一般公務機密所致生的權重失衡問題,未來我國公務機關在設計一般公務機密爭議處理程序時,除應考慮一般公務機密與國家機密有本質與特性的差異外,也須考量現行我國行政機關處理一般公務機密的實際運作環境,來制定出切合行政機關需求的一般公務機密爭議處理機制。 然而,相較於美國公務機關對於公務機密狀態爭議訂有完整的處理方式,作為我國一般公務機密處理準則的文書處理手冊,僅要求對於納入檔案管理之機密文書,若有變更機密或解密者,應即按規定辦理變更或解密手續[46],但對於何人可提出解除機密或機密變更的聲請、提出解除機密或機密變更的方式、一般公務機密原核定機關對於解除機密或機密變更的處理期限、提出一般公務機密狀態是否適當之質疑者的人身或職位安全保障,抑或是對原核定機關解除機密或機密變更之決定有不服者如何提出複查之聲請,均未有完整的規範。 由於文書處理手冊的規範,現行我國公務機關就一般公務資訊或有可能發生不當核密(或解密)的情況,其緣由可能因核定人員為防止不確定是否為機密之公務資訊有外洩之虞,抑或是因機關內部缺乏合適的諮詢單位,而導致核定人員誤將非機密之公務資訊以機密文書方式處理。因而,如何在一般公務機密核密狀態遭受質疑時,能提供原核定機關或持有一般公務機密者有適當管道或機制來作相應處理,乃是我國公務機關遲早必須面對的議題。 [1] The White House ( 2013 ) ‧ Exec. Order No. 13526 ‧Retrieved from http://www.whitehouse.gov/the-press-office/executive-order-classified-national-security-information (last accessed July. 16, 2013) [2]id . Sec. 1.1. [3]id . Sec. 1.2. [4]id . Sec. 1.3. [5]id . Sec. 1.4. [6]id . Sec. 1.5. [7]id . Sec. 1.6. [8]id . Sec. 1.7. [9]id . Sec. 1.8. [10]id . Sec. 1.9. [11] id. Sec. 1.8(a). [12]id. Sec. 2.1. [13]id. Sec. 2.2. [14]id. Sec. 3.1. [15]id. Sec. 3.2. [16]id. Sec. 3.3. [17]id. Sec. 3.4. [18]id. Sec. 3.5. [19]id. Sec. 3.6. [20]id. Sec. 3.7. [22]id. Sec. 4.1. [22]id. Sec. 4.2. [23]id. Sec. 4.3. [24]id. Sec. 4.4. [25]id. Sec. 5.1(a). [26]id. Sec. 5.2 & 5.3. [27]id. Sec. 5.4 & 5.5. [28]id. Sec. 6.1. [29]id. Sec. 6.2. [30]id. Sec. 6.3. [31]id. Sec. 6.4. [32]Department of Defense ‧ DoD Information Security Program: Overview, Classification, and Declassification ‧ Retrieved from http://www.dtic.mil/whs/directives/corres/pdf/520001_vol1.pdf (last accessed July. 16, 2013) [33]id. Sec. 22(a). [34]id. Sec. 22(b). [35]Department of Homeland Security Management Directive System ‧ Protection of Classification National Security Information Classification Management ‧ Retrieved from http://www.fas.org/sgp/othergov/dhs/md11044.pdf (last accessed July. 16, 2013) [36]id. Chapter IV, E, 3. [37]id . at 3(a)(1). [38]id. [39]id . at 3(a)(2). [40]id . at 3(a)(3). [41]id . at 3(a)(4). [42]id . [43]id . at 3(a)(5). [44]id . at 3(b). [45]id . [46]文書處理手冊第 71 點。
美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則美國白宮科技政策辦公室(Science and Technology Policy, OSTP)在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」,提出人工智慧(AI)監管的十項原則,此份指南以聯邦機構備忘錄(Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies)的形式呈現,要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時,必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去(2019)年所簽署的行政命令「美國AI倡議」(American AI Initiative)所啟動的AI國家戰略之一,旨在防止過度監管,以免扼殺AI創新發展,並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為:公眾對AI的信任;公眾參與;科學誠信與資訊品質;風險評估與管理;效益與成本分析;靈活性;公平與非歧視;揭露與透明;安全保障;跨部門協調。旨在實現三個目標: 一、增加公眾參與:政府機關在AI規範制定過程中,應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍:任何AI監管法規實施前,應進行成本效益分析,且機關間應溝通合作,建立靈活的監管框架,避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI:應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求,促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期,之後將正式公布實施。白宮表示,這是全球第一份AI監管指南,以確保自由、人權、民主等價值。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
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。