菲律賓基因改造茄子被迫停止田間試驗
菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物（基改玉米）商業化並用於食品和動物飼料者，而另一項正等待商品化的基改作物，基因改造茄子，原預計於今（2011）年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標，卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。
2010年12月，菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務，以違反基因改造作物環境釋放之法規為由，向該公司發出禁止令並銷毀植株，其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的，作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局，也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。
Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示，就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看，雙方對於嚴格密閉的田間試驗（strictly confined field trial）有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控，該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示，所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點，更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。
從法規面觀察，此一事件所透露的問題在於，即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出，地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的，因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
FDA於今年（2012年）4月12日分別發布了兩項有關於評估應用奈米科技於化妝品及食物影響之產業指引草案（draft guidance）。其中就奈米科技應用於食品（以下簡稱奈米食品）之影響，FDA於「產業指引草案：評估包括使用新興科技在內之重要製程，改變對食品原料、與食品接觸物質及食品色素安全性及法規狀態之影響」（Draft Guidance for Industry: Assessing the Effects of Significant Manufacturing Process Changes, Including Emerging Technologies, on the Safety and Regulatory Status of Food Ingredients and Food Contact Substances, Including Food Ingredients that are Color Additives，以下簡稱新興科技衍生食品產業指引草案）中，對於食品製造商應採取哪些步驟以證明使用奈米科技之食品及食品包裝之安全性，有較為具體之說明。 於新興科技衍生食品產業指引草案中，明確表示奈米科技為此文件之涵蓋範圍，惟其聲明將奈米科技納入文件並不代表FDA認定所有內含奈米物質之產品皆屬有害，僅說明FDA認為依據奈米食品之特性，應進行特別的安全性評估以確保安全。文件中也強調，FDA對於食品製程中應用奈米科技所作之考量，與應用其他科技於食品製程者無異，並認為應用奈米科技所產出之最終產品，在原定用途之使用下，其特性及安全性與傳統製程產出者相同。 針對奈米食品之安全性評估，新興科技產業指引草案中指出，應就該食品所使用物質於奈米尺寸下之特性為其判斷基礎，而有可能必須進一步檢驗此等特性之影響，例如該物質對於生物可利用率及其於器官間運輸之影響等。此外，文件中亦提及FDA於過去針對食品添加物、色素及與食物接觸物質之化學及技術數據所作成之產業指引，於此應同樣被遵守，而將奈米食品所涉及與安全性相關之文件提供給主管機關。而FDA也將持續地向產業提供諮詢服務，以確保產品之安全性。 由FDA所發布之相關產業指引觀察，縱使FDA仍秉持美國對於奈米科技不具危害性之基本立場，其仍透過強化安全評估之科學工具及方法，以審慎之態度來取得大眾對於此類產品安全之信任。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
新加坡正式推動金融服務與市場法案，加強對新型態金融服務產業之監管力度新加坡為全球性商務金融重鎮，影響全球金融市場甚鉅，其法制變革具有指標性意義，近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管，於2017年新加坡金管局（Monetary Authority of Singapore, MAS）發布「數位代幣發行指引」；2019年通過「支付服務法」（Payment Service Act），規定從事付款業務之單位，皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 （Financial Services and Markets Act），旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。 該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管，並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人，若其具違法情事，金管局得對其發布禁制令（Prohibition Order）；對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍，相較於過去其他法案更為擴張。 在主體方面納入「數位代幣服務供應商」（Digital Token Service Providers），以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為，禁制令可視違法者之情節嚴重程度，而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外，金管局亦得於特定情形下，評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。 綜上，可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管，雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳，惟面臨如此多元且發展快速之金融市場，著實有不斷將法規進行修正，以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分：可受著作權保護性.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分：可受著作權保護性 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月10日 由於生成式AI是根據使用者輸入的提示或稱指令（prompts），依機率分布推算生成出最有可能出現的結果，因此有人戲稱AI在每次生成時都是在隨機進行「擲骰子」，即便相同的提示也可能會得到有差異的輸出結果。為應對AI回應的不確定性和多樣性，如何下達提示，有效使用AI，為必須學習的課題。因此，有人說訓練不了人工智慧？我們可以訓練自己，但用心思考精準有效指令，費心對AI生成結果進行反復修改，就能取得著作權保護嗎?美國著作權局提出的看法，或許與大家的期待不同。 壹、事件摘要 美國著作權局今（2025）年1月發布AI著作權報告的「第2部分：可受著作權保護性（Part 2: Copyrightability）」[1]。為幫助評估AI著作領域的立法或監管措施是否必要，該局於2023年8月即發布「著作權與人工智慧議題徵詢通知（Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence）」，對外尋求對包括涉及使用受著作權保護的作品來訓練AI模型的問題、適當的透明度與揭露程度受著作權保護的作品的使用以及AI生成內容的法律定位等問題的意見[2]。在分析AI引發的著作權法與政策問題的意見徵詢結果後，美國著作權局於2024年7月31日，以數位複製物（digital replicas）主題，發布「著作權與人工智慧分析人工智慧引發的著作權法和政策議題」（Copyright and Artificial Intelligence analyzes copyright law and policy issues raised by artificial intelligence）報告的第1部分[3]，並隨後於今（2025）年1月發布報告的「第2部分：可受著作權保護性（Part 2: Copyrightability）」[4]。 此報告指出現有的法律原則可根據個案判斷是否具有足夠的人為貢獻，有足夠的彈性足以解決關於AI生成內容是否具有著作權的問題，並不需要修法；當人工智慧被用作工具，且人類能夠決定作品的表達元素時，對AI生成結果的創意選擇、協調或安排，以及對生成結果的創意修改，都可獲得著作權保護；但目前使用者即使給予AI詳細的提示，也無法控制AI如何生成內容，不足以使其成為「作者」；著作保護仍須以人為創意投入，既有法令已足以激勵AI發展，沒有理由為AI生成的內容提供額外的著作權或特殊權利保護。 貳、重點說明 一、AI系統的輸出存在不可控制性[5] 當前生成式AI系統的輸出可能包括未指定的內容，在有數十億個參數的模型構建的複雜AI系統下，特定提示或其他輸入對於AI生成內容的影響存在不確定性，即使是專家研究人員在理解或預測特定模型行為的能力方面也受到限制。不僅AI生成的內容會因請求而異，而且即使具有相同的提示也是難以預測的，即使有AI系統例如Midjourney允許使用者控制生成一致的結果，在重複相同的提示時收到幾乎相同的圖像，然而即使如此也無法保證完美的一致性。 二、有辛勤努力、指示建議不等於有創造性貢獻 （一）無法僅因時間和努力而獲得著作權保護，它需要原創性 （originality），無論原創性有多麼低微 美國的著作權保護限於人類的創作（human authorship） 沒有任何法院承認非人類創造（non-human creation）的著作權。當然在使用AI的大多數情況下，人類將參與創作過程（creation process），並且在他們的貢獻符合創作資格的範圍時，能使其作品具有著作權。美國上訴法院（Supreme Court）明確表示，需要的是原創性 （originality），而不僅僅是時間和努力。在「Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.」案中，法院否定僅憑「血汗」（sweat of the brow）就足以獲得著作權保護的主張，但法院也認為絕大多數作品都很容易達到標準，因為所需的創造力水平極低；即使是很小的量、無論多麼粗糙、卑微或顯而易見都無妨（no matter how crude, humble or obvious’ it might be.）[6]。 （二）使用機器作為工具並不會否定著作權保護，如果作品已包含足夠的人類創作表達元素（human-authored expressive elements） 對於AI工具的使用是否影響著作權保護，美國著作權局提及在「Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony」案中，法院將「作者」定義為「任何事物起源的人、創始人、製造者、完成科學或文學作品的人。（he to whom anything owes its origin; originator; maker; one who completes a work of science or literature.）」。法院確定了即使是使用照相機，攝影師也有許多創造性貢獻，包括將主題置於相機前，選擇和安排服裝、窗簾與其他各種配件、安排主題以呈現優雅的輪廓，以及喚起其所需的表情[7]。因此能否受保護的重點不在於有無使用工具，而是創造性投入的有無。 （三）「作者」必須是實際創作作品，即將想法轉化為有形呈現的表達的人，不包括只是提供詳細的建議和指示或做無實質改變轉換的人 美國著作權局在報告中指出，上訴法院在「Community for Creative Non-Violence v. Reid, "CCNV"」案中，認為：繪製設計草圖和以有形的表達媒介實現創意，使藝術家成為作者。該案的哥倫比亞特區巡迴法院明確表示，委託雕塑並提供詳細的建議與指示是不夠的，因為此類貢獻構成不受保護的想法，其不能因此成為雕塑的共同作者。而第三巡迴上訴法院在「Andrien v. Southern Ocean County Chamber of Commerce」案中， 認為原告「明確指示了副本的準備工作的具體細節」，因此「編譯只需要簡單的轉錄即可實現最終的有形形式」。因為印刷商「沒有實質改變原告的原始表達（original expression）」，法院裁定原告是「作者」[8]。 因此，該局認為儘管人工智慧生成內容不能被視為使用者與人工智慧系統的共同作品（joint work），但對於是否貢獻足夠的表達以被視為作者，提供有用的類比—僅僅向作者（AI）描述委託作品應該做什麼或看起來像什麼的人，並不是著作權法意義上的共同作者。 三、AI的創作輔助使用 美國著作權局同意，使用人工智慧作為輔助創作作品的工具與使用人工智慧作為人類創造力的替代品之間存在重要區別。雖然增強人類表達的輔助使用不會限制著作權保護，但認為需要進一步分析下列三種使用方式的差異： （1）指示人工智慧系統產生輸出的提示（prompts）； （2）可以在人工智慧生成內容中感知到的表達性輸入（expressive inputs） （3）對人工智慧生成內容進行修改或安排（modifications or arrangements）。 （一）指示人工智慧系統產生輸出的提示（prompts） 由於欠缺對生成結果的控制能力，使用者即使輸入複雜的提示指令亦無法讓其成為「作者」[9]。提示本質上是傳達不受保護的思想，雖然高度詳細的提示可以包含使用者所需的表達元素，但目前的AI技術無法僅靠提示即能給予使用者足夠的人工控制，所以AI 系統的使用者無法成為生成內容的「作者」。雖然在輸入提示可以被視為類似於向受委託創作的藝術家提供指導，但在人與人之間的合作，委託者能夠監督、指導與理解受委託的人類藝術家的貢獻，但這情況目前不存在於人與AI的合作。或許將來可允許使用者對AI的生成內容取得完全的控制權，讓AI的貢獻變成固定或機械化（rote or mechanical）。 由於提示與結果輸出之間的差距，以及相同的提示可以生成多個不同生成內容的事實，進一步表明使用者缺乏對將他們想法轉換為固定表達的控制。而反覆修改提示不會改變、也無法為取得著作權提供足夠的依據，因為著作權保護的是作者身份，而不是辛勤工作。而且美國著作權局認為輸入修改後的提示與輸入單個提示在作用上似乎沒有實質性區別，對過程的控制程度都沒有改變。 不過，有些評論意見舉自然攝影作品做類比，認為即使攝影家無法控制野生動物何時進入畫面，這些作品也可能有資格獲得著作權保護。但美國著作權局認為，這與AI生成不同—攝影家的創作過程並沒有結束於他對作品的想法，其在照相機中控制角度、位置、速度和曝光的選擇，且可能進行作品的後製調修。該局指出「從（AI系統）提供的選項（生成結果）中進行選擇」不能被視為受著作權保護的作者身份， 因為「單一輸出的選擇本身並不是一種創造性的行為」。但該局也表示有時提示可以充分控制AI生成內容中的表達元素，如果AI技術進一步為使用者提供表達元素的更多控制，則結論可能會不同。 （二）富有表現力的輸入（Expressive Inputs）[10]與純粹指令不同 目前AI 系統接受以文本、圖像、音訊、視頻或這些內容形式的輸入，而可以將輸入保留成生成內容的一部分，例如修改或翻譯受著作權保護的作品。這類型的輸入，雖然亦可視為不同形式的提示，但與僅僅是傳達預期結果的提示不同。它所給的不僅是一個概念，更重要的是它限制了AI生成內容的「自主性」。因此可能提供了「更具說服力的人工干預」，而不是簡單的「將提示應用於未知的起點」。美國著作權局認為一個人輸入自己受著作權保護的作品，如果該作品在生成的內容中是可察覺的（perceptible），那麼他至少是該部分生成內容的「作者」。此類 AI 生成輸出的著作權將涵蓋可察覺的人類表達，包括可能涵蓋到作者對作品素材（material）的選擇、協調和安排。 （三）修改或安排（Arranging）AI生成的內容仍可受保護[11] 美國著作權局於報告中指出，使用 AI 生成內容通常是一個初始或中間步驟，如同其AI 註冊指引的說明—「人類可以以足夠創造性的方式選擇或安排 AI 生成的內容，以使最終作品整體構成一個作者的原創作品（the resulting work as a whole constitutes an original work of authorship）」。人類可以藉由修改AI生成的內容，使其達到符合著作權保護標準的程度，如果人類作者以創造性的方式選擇、協調和安排 AI 生成的內容，應該能夠主張著作權。例如：Midjourney 提供「Vary Region and Remix Prompting」，允許使用者使用提示來指定生成圖像的區域。美國著作權局認為此類可以讓使用者控制各個創意元素的選擇與放置的修改，是否達到最低原創性標準雖將取決於具體個案情況。但其認為就生成的內容位置可控制的案例，與純粹提示（prompts alone）情況不同，生成的內容應該受著作權保護。 參、事件評析 在美國著作權局公布其該報告之後，有網路媒體[12]以「美國著作權局定調：光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護，無論你下多複雜的提示詞都沒有」的標題，詮釋該報告的主旨。確實美國著作權局於該報告中，特別指出下達複雜與反復的提示，並不會影響著作權保護的取得與否的判斷。但關鍵點不在於提示本身，而是對AI生成結果的「可控制」（或可說是AI對生成結果的自主）程度。 對於AI生成結果的著作權保護，經濟部智慧財產局曾以電子郵件1070420號函指出：「著作必須係以自然人或法人為權利義務主體的情形下，其所為的創作始有可能受到著作權的保護。據了解，AI（人工智慧）是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧成果，由於AI並非自然人或法人，其創作完成之智慧成果，非屬著作權法保護的著作，原則上無法享有著作權。但若其實驗成果係由自然人或法人具有創作的參與，機器人分析僅是『單純機械式的被操作』，則該成果之表達的著作權由該自然人或法人享有。」，但何謂「單純機械式的被操作」?以複雜與反復的提示再擇取AI符合所需的AI修改結果，是否屬之?在目前AI工具朝向「自動化」發展的趨勢下，使用者下達提示後，多只須被動的對單一的生成結果，決定是否接受或重新下達指令，使用者只是以指令提出需求，實際的「創作行為」主體其實是AI而非人類。因此，美國著作權局於此報告中更進一步的說明使用者即使有複雜與反復的提示且有意的選擇特定結果，並不能就認定為「對結果有控制權」的創作。必須其結果可為使用者主導、控制，而非被動決定是否接受。 相對而言，在創作的保護實務上，美國著作權局告訴我們的是，人類仍然可以藉由在使用過程提高對AI生成結果的控制程度，以及生成內容的後製，使結果符合著作權保護標準。AI使用者應該盡量使用有提供具體修改控制功能的AI工具，只要有人為的事後修改，或使用過程中能具體主導AI生成的結果，我們仍然可以透過複雜與反復的提示AI，取得受著作權保護的生成結果。 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]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf [2]US Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last visited Feb. 10, 2025). [3]US Copyright Office, Copyright Office Releases Part 1 of Artificial Intelligence Report, Recommends Federal Digital Replica Law, https://www.copyright.gov/newsnet/2024/1048.html (last visited Feb. 10, 2025). [4]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, supra note 1. [5]詳前註1，頁5~7。 [6]詳註1，頁8。 [7]詳註1，頁9。 [8]詳註1，頁9。 [9]詳註1，頁18~21。 [10]詳註1，頁22~24。 [11]詳註1，頁24~27。 [12]電腦王，美國著作權局定調：光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護，無論你下多複雜的提示詞都沒有，https://www.techbang.com/posts/121184-the-us-copyright-office-has-set-the-tone-that-purely（最後瀏覽日：2025/02/10）。