UFC (Ultimate Fighting Championship)極限格鬥錦標賽的擁有人Zuffa LLC起訴Justin.tv侵害著作權及商標權。根據法院的訴狀文件中,2010年10月23日的UFC121賽事有超過5萬人從Justin.tv中觀看現場直播,Zuffa花錢僱用第三人從網站中移除將近200個未經授權的UFC121賽事。
Zuffa LLC宣稱起訴的原因是因為UFC付費觀看現場直播的內容被非法上傳在Justin.tv上的情形十分猖獗,而且Zuffa花了近乎兩年的時間試圖給予Justin. tv多次的機會,鼓勵Justin. tv預防或限制非法下載等等的侵權活動。Zuffa LLC的律師表示「遺憾地,Justin. tv對於大量線上侵權行為視而不見,我們相信Justin. tv實際上是想要引誘他們的使用者去做著作權侵害的行為,因此, Zuffa沒有選擇只能向法院提出訴訟。」
Zuffa的UFC賽事的內容僅提供給付費者,UFC每年提供付費觀看內容給有線電視或是衛星電視,並且在2009年獲得了將近美金3500萬的收益,一般影像收費44.95美元(高畫質影像收費54.95美元)。UFC 法律顧問表示目前取得線上授權的會員,像是UFC.com、Yahoo等等,都是收費44.95美元,這項費用是依據與DirecTV和DISH Network合約中約定的定價,價格不能下降,所有通路包含提供折扣價的通路都是違法的。
歐盟網路與資訊安全局(ENISA)成立於2004年,目的在於確保歐盟內部網路與資訊安全保持在最高水準,同時也為執行2016年8月生效之歐盟網路和資訊系統安全指令(NIS- Directive),提高歐洲的網路安全準備,以防止並抵禦網路安全事件措施。計有84名工作人員,共同運作位於希臘的兩個辦公室:Heraklion (2005年成立之總部)辦公室;與雅典辦公室(2013年成立),以提高該機構的運作效率。 ENISA在NIS指令的執行中扮演重要的角色,任務包括支援歐盟機構、會員國國與產業界,快速對網路威脅與資訊安全問題做出反應。它也被要求在執行任務中協助各國間成立的合作小組。此外,更透過指令要求ENISA協助成員國與執委會,提供他的專業意見和建議。 ENISA戰略有五個面向: •提供關鍵網路設施和資訊安全問題之資訊和專業知識。 •制定和執行歐盟網路政策。 •建立歐盟間跨國支援能力。 •培育網路與資訊安全社群的網路演習、協調與支援。 •促進各國間的合作關係。 由於ENISA在建立之後網路發展情勢有顯著的演變,其任務和目標應該因應新發展做出調整,故歐盟執委會也在2017年1月開始重新審視其設立之法律依據以應對新情勢發展。
歐洲議會通過特定一次性塑膠產品禁令歐洲議會於2019年3月27日通過特定一次性塑膠產品禁令,該禁令最初由歐盟執委會於2018年5月提出作為「歐盟塑膠戰略」(EU Plastics Strategy)的一部份,其旨在減少特定塑膠產品對環境(特別是水生環境)及人類健康之影響, 同時促進轉向循環經濟,發展創新永續的商業模式。該禁令之規範重點如下: (1) 使用限制:規定若得以其他更環保物質替代的一次性塑膠產品(如棉花棒、一次性餐具、吸管、氣球棒等等) 至遲須於2021年前全面下架;而對於目前無更環保物質可替代的一次性塑膠產品,歐盟各成員國必須採取措施降低其銷售量;另外,自2024年開始,塑膠飲料容器僅限瓶蓋與瓶身有相連設計者,始可上市。 (2) 標示義務:對於被列管的一次性塑膠產品,必須標示其塑膠成分及含量、正確的棄置方式、以及任意棄置對環境的負面影響。 (3) 責任延伸:規定受本禁令所列管一次性塑膠產品之製造商,應按比例分擔有關其產品後續之清除、回收處理及公共教育宣傳成本。 (4) 訂定分類回收比率:訂立廢棄物分類回收量化目標,要求至2025年,一次性塑膠產品的正確分類回收率至少應達77%;至2029年達90%。 (5) 訂定再生料投入比率:規定自2025年開始,製造聚乙烯對苯二甲酸酯(Polyethylene Terephthalate, PET)塑膠飲料容器至少應使用25%的再生塑膠;而自2030年開始,至少使用30%;另要求歐盟執委會最遲應在2022年1月1日前制定相關行動方案及法令,以計算及核實前述再生塑膠使用目標。 (6) 環保教育義務:課予會員國採取措施以提高消費者認知以下事項之義務:(A)任意棄置一次性塑膠產品及塑膠漁具之環境負面影響(B)一次性塑膠產品及塑膠漁具之回收再利用系統與廢棄管理方案。 本禁令即將完成立法程序,只待歐洲理事會(European Council)正式批准並刊載於公報後,即能成為正式的歐盟指令,成員國嗣後應於2年內將指令中之各項要求轉化成國內法律。
中國電子簽名法將於四月一日正式生效去年八月甫通過的中國電子簽名法在今年四月一日正式生效,而中國首家對外提供電子簽章服務的憑證機構(電子印章中心)在三月三十日成立。 中國電子簽名法對於電子簽名的定義指出,電子簽名是指數據電文中以電子形式所含、所附用於識別簽名人身分並表明簽名人認可其中內容的數據。而電子簽名的適用範圍,除了在涉及婚姻、收養、繼承等人身關係、土地房屋等不動產權益轉讓、停止供水、供熱、供氣、供電等公用事業服務或法律、行政法規規定不適用電子文書的其他情形外,均可使用電子簽名。
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。