日本網路購物標價錯誤判決與臺、日實務差異之研究
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
今(2018)年2月，一家成立於2013年、位於美國維吉尼亞州的雲端策略服務公司REAN Cloud Llc.以其他交易(Other Transaction, OT)模式獲得了美國國防部(Department of Defense)5年合計9.5億美金的合約，讓OT自2016年10 U.S. Code §2371b正式生效進一步確認美國國防部針對原型(Prototype)及其後續之產品開發適用OT以來[1]，再次引起討論。 OT源於冷戰時期的美國，主要用於讓聯邦政府部門取得尖端國防技術的研究與發展(Research and Development, R & D)成果和原型。OT並非傳統之契約(contract)、授權書(grant)或合作協議(cooperative agreement)，且法並無明確定義OT究竟實質內容為何。OT不受聯邦併購規則(Federal Acquisition Regulation, FAR)所規範，更接近一般私人商業契約，因此具備極大的合作彈性，可大幅度縮短私部門與政府合作常碰到的冗長時程。由於OT快速、彈性的這兩項特質，近年來應用於國防以外之新創或尖端科技之公私合作亦逐漸普遍。 然OT雖然簡化了政府採購的時程與限制，但同時也減少了問責可能性和透明度，因此目前只限具備美國國會授予其他交易授權(Other Transaction Authority, OTA)的聯邦政府機構得以使用OT。在美國計有太空總署(NASA)、美國國防部、美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration)、美國運輸部(Department of Transportation)、國土安全部(Department of Homeland Security)、運輸安全管理局(Transportation Security Administration)、衛生與公共服務部(Department of Health and Human Services)、美國能源部(Department of Energy)獲得國會授予OTA，其餘未獲OTA之政府部門僅得以在聯邦預算管理局(Office of Management and Budget)主任授權下有條件地使用OT。 尖端技術的R&D在不同領域皆有其特殊性，難以一體適用FAR，是以OT在實務運作上為兼顧持有尖端技術的公司重視速度和營業秘密之特質與採購之公平性，其運作模式通常為：聯邦政府成立某種技術領域的OT聯盟(consortium)，私部門的潛在締約者可以申請加入，繳交會費並同意該聯盟的約定條款。聯盟之約定條款通常較政府採購契約來的有彈性，例如智慧財產權的歸屬是以個案個別約定。擁有OTA之政府機關嗣後可向聯盟成員徵求產品或服務白皮書，之後再從中挑選優秀者進一步繳交更詳細的產品或服務計畫書，最終經由聯盟管理機構(consortium management organization)挑選出最適者。 OT與OT聯盟的運作模式，為公私合作提供極大的法律彈性，且非常迅速。平均而言，從政府徵求白皮書到成功找到最適者，不過兩個月時間。時間與彈性乃是新創企業或尖端技術持有者與政府合作時最有疑慮之處，OT可以解決此一問題。然需注意OT在適用上仍存在諸多挑戰，例如成效難以評估、較不透明導致監督困難、智慧財產權歸屬爭議等，有待克服。 [1] 美國國防部在此前乃是遵循Section 845 of the National Defense Authorization Act(NDAA) for Fiscal Year(FY) 1994, Public Law 103-160適用OT。
OECD氣候行動監測與科學技術之挑戰經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，簡稱OECD）於2022年11月7日發布《2022年氣候行動監測 幫助各國邁向淨零碳排》（The Climate Action Monitor 2022 Helping Countries Advance Towards Net Zero），係由國際氣候行動計畫（International Programme for Action on Climate，簡稱IPAC）團隊撰擬，提供全球氣候行動的重要見解。 IPAC提出之分析方法係本於OECD與聯合國環境規劃署（United Nations Environment Programme，簡稱UNEP）的「壓力–狀態–回應」（Pressure-State-Response，簡稱PSR）環境指標模型。與政策回應相關的潛在限制與障礙，可區分為四個關鍵領域：1、治理：有效率的執行脫碳政策或需有新的治理框架；2、關鍵材料：脫碳政策需使用的關鍵材料如銅、鋰等；3、技能、技術與創新：回應氣候變遷政策需個人和機構有新的能力和技術；4、財政：以政策回應需有充足的資金。 推動淨零在科學技術上面臨的挑戰為關鍵材料的應用。相較於化石燃料，綠能技術需更多的材料；特別是應用於電力系統的銅和鋁，或應用於電池的鋰、鈷和石墨。稀土對於風力發電機、電動與混合動力汽車、行動電話、電腦硬體、平面顯示器和電視機為重要材料。惟此些關鍵材料的取得集中於極少數的國家，以致於供應鏈易受單邊衝擊的影響，而使價格飆升，阻礙轉型。原材料占綠色技術大部分的成本，而緊張的材料市場可能會阻止對綠色技術的使用。氣候計畫與公告需考量關鍵技術的風險，實踐可信且穩定的淨零碳排，需於全球開發新的資源、新型的加工製程，與加速投資。並藉由新技術，與發展特定材料的回收鏈，以減緩對取得材料的依賴。 OECD提出「福祉透視」（the Well-Being Lens）的流程，以協助各國確認與考量淨零轉型的優先政策。此過程的步驟為：1、預設若為運作良好的系統所能達成的成果；2、理解現行系統無法達成的原因，以及如何重組和設計系統；3、確認行動與政策對於改善系統運作具有潛力。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
北美證券管理協會發佈新興金融科技對投資者之威脅之相關報告北美證券管理協會（North American Securities Administrators Association，簡稱：NASAA）與會成員，針對使用新興科技之不當行為人，於2018年10月10日發佈正式報告（NASAA 2018 Enforcement Report），報告指出不當行為人試圖使用新興金融商品刺激市場，使市場呈現活絡狀態。例如：炒作比特幣，該產品從2017年7月約2,364塊美元至同年12月大幅提高至2萬美元，同一時間於市場中加密貨幣市值飆漲超過5千億美元。因各種數據指標不正常的起伏，相關執法單位開始進行實際執法行動，並且特別針對加密貨幣部分進行調查。 該報告指出，部分合法企業也會透過加密貨幣和區塊鏈等，衍生性金融商品募集資本，亦即以首次代幣發行（Initial Coin Offering，簡稱ICO）之方式籌措資金。而NASAA也於監管時發現未經登記之企業，也利用此種方式進行籌資。惟，監管機構無法針對未經登記之公司進行有效之監管行為，以致，投資市場中詐欺事件層出不窮。因此，就涉嫌以ICO和加密貨幣等衍生性金融商品，進行群眾募資的未經合法登記之公司，NASAA也開始採取必要法律措施，以保護投資大眾免於受害。 一、 德州證券委員會與國家執法單位合作，於2017年12月20日對Usi-Tech Limited採取了緊急行動，此執法行動主要係因該公司以詐欺之方式欺騙投資消費者，此為國家執法單位，首次針對市場詐欺行為所進行之強制手段。 二、 北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會，調查BitConnect’s對加密貨幣貸款計畫之投資。該機構向投資者承諾，購買加密貨幣貸款計劃的投資將使他們有權在指定期限內獲取每月超過40％的利息，並且額外每日計算利率給予投資者。 調查後，監管機構發現，該公司未依證券交易法，以及證券經銷商相關註冊之規定，進行募資行為。以致北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會，隨即發佈停止運作之命令。 報告顯示，合法企業以及未經登記之企業，都得以使用ICO方式進行籌資。惟監督機構僅能就合法企業進行監管，無法有效監督未經登記之企業，為避免投資大眾因資訊不透明或資訊不對等之情況發生，導致投資人因此遭受到詐欺行為而受害。有關當局也已展開實際執法行動，仍請投資大眾多加注意。
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）