法學新論：從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
論複數決標之廠商競爭關係 資訊工業策進會科技法律研究所 108年5月3日 壹、事件摘要 甲機關為共同供應契約採購的訂約機關，負責辦理某財物共同供應契約採購招標事宜。考量廠商供貨能力不同，甲機關將供貨區域區分「全國各公部門」及「特定縣市公部門」，由廠商依其供貨能力擇一型式投標，並在同一採購案之招標程序分為兩個期程辦理。該採購案投標須知重點說明如下： 一、第一期程： 本期程先由供貨予「全國各公部門」的廠商投標，廠商如選擇投標本期程，則不得參與第二期程。由於本採購案採最低標及複數決標，由最低價廠商得標，其餘廠商可選擇是否跟進該最低標併列得標，惟本期程可跟進之廠商有家數限制，依廠商報價由低到高排列，取前80%。 二、第二期程： 本期程待第一期程決標後，再由有意願供貨予「特定縣市公部門」的廠商參與，廠商至多可選擇五個縣市供貨。第一期程之決標品項及該品項的決標金額，為本期程的採購品項及決標金額，故參與本期程之廠商無庸提出報價，選擇欲跟進併列得標之品項即可。廠商如選擇參與本期程，則不得參與第一期程。本期程可跟進之廠商無家數限制。 A廠商及B廠商分別參與本採購案第一期程、第二期程之投標，甲機關審查彼等遞交之投標文件時，發現其上所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域與品項亦有重複，似為同一廠商備標，遂請兩家廠商說明。A廠商及B廠商均表示，兩家廠商為多年合作夥伴，B廠商因廠址遷移致人手不足，而委請A廠商作為聯繫窗口，故記載相同的聯絡資訊。甲機關認為A、B廠商之說明，無法澄清為同一廠商備標疑慮，爰依政府採購法(以下簡稱採購法)第31條第2項第8款、第50條第1項第5款及本案投標須知規定，不決標予A、B廠商，且不予發還押標金。 A、B廠商不服，提起異議及申訴。是本案應探究者為，於同一採購案參與不同期程投標的相異廠商，彼等投標文件所載之聯絡人、傳真、電話號碼相同，甲機關是否可認定屬採購法第50條第1項第5款所訂「不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者」？又，因本案係同一採購案區分兩期程投標，且投標須知規定(1)廠商僅得選擇一個期程投標；(2)第二期程的決標金額係依第一期程決標之結果；(3)未限制第二期程可跟進之廠商家數，則本案廠商無法釐清非屬同一廠商備標時，甲機關之處理是否會有不同？ 貳、重點說明 行政院公共工程委員會(以下簡稱工程會)民國91年11月27日工程企字第09100516820號令[1]曾就前述採購法第50條第1項第5款所稱「重大異常關聯」，說明「機關辦理採購有下列情形之一者，得依政府採購法第五十條第一項第五款『不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者』處理：……四、廠商地址、電話號碼、傳真機號碼、聯絡人或電子郵件網址相同者。五、其他顯係同一人或同一廠商所為之情形者。」故不同投標廠商間之投標文件倘有聯絡資訊相同，顯係同一人或同一廠商所為之情形，即構成投標文件內容有重大異常關聯，屬影響採購公正之違反法令行為。 本案A、B廠商之投標文件有聯絡人、傳真、電話號碼記載相同情形，且該等廠商未能合理說明其緣由，似已符合「重大異常關聯」要件。然採購申訴審議委員會指出本案無採購法第50條第1項第5款規定之適用，其理由為： 一、投標廠商間未有競爭情形存在時，無適用採購法第50條第1項第5款之餘。 採購法第50條第1項第5款規定「投標廠商有下列情形之一，經機關於開標前發現者，其所投之標應不予開標；於開標後發現者，應不決標予該廠商：……五、不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者。」該條款係91年2月6日增訂，依立法院交通委員會審查會通過送院會二讀之條文對照表說明欄記載「第1項增訂第5款，以防止假性競爭行為，例如不同廠商間之投標文件內容筆跡相同、押標金由同一人繳納、掛號信連號、地址相同、電話號碼相同之情形……」，復參工程會96年6月25日96工程企傳字第F961354號函(以下簡稱工程會96年函)揭示「關於政府採購法50條第1項第5款規定，係為防止假性競爭之情形。依來函所述個案採分項決標，且地址、傳真、電話相同之二家廠商各投不同項目，尚非彼此互相競爭，自無上開條款之適用」[2]，是採購申訴審議委員會認為，採購法第50條第1項第5款立法目的係為防止假性競爭之行為，倘投標廠商間無須有競爭情形存在時，即無條款之適用。 二、本案第一期程與第二期程之廠商間，以及第二期程之廠商間無須競爭，故無採購法第50條第1項第5款適用。 採購申訴審議委員會指出，本採購案採二期程招標方式辦理，投標須知規定：「第二期程之招標於第一期程採購決標後再公告」、「曾參加第一期程投標之廠商，不論是否合格或得標或併列得標，均不得參加第二期程之投標」、「第一期程決標品項即為第二期程之採購項目。第一期程採購各項之決標金額即為第二期程採購之決標金額，廠商僅得就招標機關……公告第一期程決標金額及對應之品項中選擇適合者投標(跟進)，不得報列公告之決標金額以外之價格及非屬第一期程所公告之決標品項」、「第一期程決標項目之決標價格及合格品項，俟決標後本局將另行於第二期程之招標文件公告」、「本案競標機制，……以投標廠商最低價者得標並採複數決標，得跟進最低價併列得標之廠商家數依第一期程全區廠商依報價由低至高排列取前80%為上限，第二期程單區廠商不設上限」。 是以，A廠商係參加本案第一期程投標之廠商，不論其是否合格或得標或併列最低標得標，均不得參加第二期程之投標，而參與第二期程之B廠商，係按甲機關公告之第一期程決標品項及金額跟進，且第二期程得標廠商之家數並無限制，故參與第二期程與參與第一期程之廠商彼此間，以及參與第二期程之廠商彼此間，均無須競爭，爰本案無採購法第50條第1項第5款之適用。 參、事件評析 就本案申訴審議委員會提出之理由及所為之結論，筆者以為有下述二點得再為細部討論： 一、本案第二期程雖可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，惟廠商於履約階段與相同供貨區域之其他得標廠商仍具有競爭關係，自有適用採購法第50條第1項第5款規定必要。 查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函內容，認為廠商間有競爭情形始得適用該條款，此見解固屬正確，然採購申訴審議委員會認為B廠商不適用採購法第50條第1項第5款規定，係因第二期程之廠商彼此間無須競爭，實有討論空間。蓋本案爭議應為參與不同期程之廠商間，如彼等投標文件有聯絡資訊記載相同情形，甲機關得否以採購法第50條為處理。故採購申訴審議委員會就本案B廠商不適用上開法條所提理由，似未解決本案爭執之點。 次查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函文，似認為僅在投標階段始禁止廠商彼此間假性競爭，而本案投標須知既然未限制第二期程之得標廠商家數，第二期程之廠商彼此間自無競爭問題。惟本案第二期程之廠商間，是否確無競爭關係，以及是否僅需於投標階段討論競爭關係，筆者均認有待商榷。 觀諸採購申訴審議委員會援引之採購法第50條第1項第5款立法理由及工程會96年函文，並未排除履約階段之適用。甚且，由政府採購法第1條規定「為建立政府採購制度，依公平、公開之採購程序，提升採購效率與功能，確保採購品質，爰制定本法」，以及採購法施行細則第33條第1項前段規定「同一投標廠商就同一採購之投標，以一標為限」可知，政府採購各程序均應維持公平、公正之秩序，故無論於投標、開標、決標乃至履約階段，自應防止廠商間有假性競爭可能，廠商不得利用人頭在同一採購案分別投標，以維護各個投標廠商及得標廠商間之平等，始為恰當。 經查，因本案第二期程可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，當同一採購項目之得標廠商愈多，各廠商於該項目獲得訂單之機會將被稀釋。則某一廠商為了使其有更多適用機關之訂單，而利用多數人頭參與第二期程投標，且均跟進成為得標廠商，自難謂未牴觸政府採購要求之公平及公正。而此競爭關係存在於履約階段，如將之排除於採購法第50條第1項第5款之適用範圍，即可能成為法規漏洞而導致廠商有投機行為，自非採購法所允許。 準此，尚不得以本案可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，即可逕認第二期程投標廠商間無須競爭，蓋本案第二期程廠商之競爭關係存在於履約階段，為確保採購程序公平、公正秩序，本案第二期程仍應適用採購法第50條第1項第5款規定。 二、參與本案第一期程及第二期程投標廠商間有競爭關係，適用採購法第50條第1項第5款規定。 本案雖區分二種投標型式，然均屬同一採購案；無論是第一期程之「全國各公部門」或第二期程之「特定縣市公部門」，皆允許有二家以上之得標廠商；參與第一期程「全國各公部門」之得標廠商可供貨至全國各縣市，自會與第二期程「特定縣市公部門」之供貨區域重疊，是若第一期程之廠商與第二期程之廠商於本案之投標品項重複時，於彼此相同供貨區域即屬相互競爭關係。 再者，本案針對第一期程「全國各公部門」設有跟進廠商家數上限，復規定參與第一期程投標之廠商不得參與第二期程，是參與第一期程之廠商如為避免無法跟進，或為增加取得適用機關訂單之機會，自有可能與第二期程廠商透過共謀投標文件而營造假性競爭之可能，確保其能進入本採購案。 準此，本案第一期程之A廠商與第二期程之B廠商因供貨區域及投標品項有重複情形，故A、B廠商於履約階段具有競爭關係，倘彼等無正當理由釐清投標文件何以所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域均相同，甲機關自得依採購法第50條第1項第5款規定處理。末查，前述採購法施行細則第33條第1項前段規定同一投標廠商就同一採購以投一標為限，依此法理，自須禁止參與第一期程廠商以人頭方式再參與第二期程投標，以迂迴手法規避上揭規定而於同一採購案投標二次，併此敘明。 [1] 〈行政院公共工程委員會令 工程企字第○九一○○五一六八二○號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=1673（最後瀏覽日：2019/04/11）。 [2] 〈行政院公共工程委員會令 96工程企傳字第F961354號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=2516（最後瀏覽日：2019/04/11）。
美眾議院擬立法要求ISP業者留存用戶資訊八位美國眾議員於2007年2月6日連署提出新法案，擬賦予司法部門首長更大的權限要求網路服務提供者（ISP）記錄用戶的網路活動並留存特定的用戶資訊。草案提交眾議院審議後，隱私保護機構紛紛表達反對立場。 此次由德州眾議員Lamar Smith主導的新法案「the Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2007（簡稱SAFETY Act）」中，ISP業者必須保留的用戶資料，最低限度需包括用戶姓名、地址、電話及IP位址；至於用戶資料的留存期間，則將交由美國司法部決定。以現況而言，多數ISP業者所保存的用戶資訊均在半年以下；然而美國司法部部長Alberto Gonzales曾於2006年9月公開倡議ISP業者資料留存期間，應以兩年為宜。 此外，草案亦要求ISP業者發現其所提供的服務存在兒童色情情事時，應主動通報主管機關，否將面臨15至30萬美元的罰金；若其有意地助長兒童色情的流傳，更可能面臨最高10年的徒刑。 批評者如「民主及科技中心」（Center for Democracy and Technology；CDT）表示，此法案不啻為對憲法修正條文第一條的威脅，毫無限制的授權更可能肇致用戶資料的留存期間成為司法首長個人得以專擅決策之事項。
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）
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