歐盟研究揭示研發策略新方向 將以氣候變遷、能源、健康與中小企業為主軸

  歐盟執委會於6月公布新的一般策略架構(Common Strategic Framework,CSF),在歐盟第七期研究架構計畫(FP7)於2013年告一段落後,CSF鎖定的研發策略方向仍會繼續,然此同時也引發一些不同的意見。為此執委會於6月間邀集產官學研進行討論,並於6月底揭示了新的計畫—Horizon 2020—。

  歐盟執委會早於2011年初即發佈歐盟競爭力白皮書,揭櫫了未來新一期研究架構計畫之政策方向,其對於現有政策結構與資助機制有不小的衝擊。

  新的CSF以氣候變遷、能源、健康與中小企業為研發資助之主軸,而為瞭解並蒐集各界包括大學、國有研究機構、各國政府以及企業界的意見,執委會於今年2月間發布了意見徵詢綠皮書以預先蒐集各界意見。根據執委會的規劃,新的CSF除要求教育體系應跟隨業界研發人才需求的腳步外,更鼓勵中小企業未來投入創新活動,因為執委會發現,歐洲的企業研發投資經費總額,僅有日本和南韓的一半。

  歐盟執委會表示,氣候變遷、能源、健康與中小企業為未來研究資源資助與投入的方向,以呼應歐洲民眾的期待。此外,針對目前計畫所存在的行政效率不彰、缺乏透明性及計畫遲延等問題,也將列入未來改善重點,為此,歐洲議會已於6月進行FP7期中檢討時通過解決方案,日後將靠各國分別於歐盟及國家層級的計畫執行與管理中落實。

  Horizon 2020計畫將於2014至2020年間斥資800億歐元於研發與工作機會的創造,以提升歐盟競爭力,後2013時期(post-2013)歐盟則將致力於化解計畫執行的分歧,確實協調各國投入新計畫的步調一致性。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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  鑑於以知識產能為基礎而形成之專利、商標及著作權等智慧財產權,已成為促進國家產業升級及經濟發展之利器,而智慧財產權因無實體存在,故其權利之獲取及維護,端賴健全之智慧財產法制,故完善之智慧財產權爭訟程序,居於關鍵之地位。   智慧財產案件之審理,與一般訴訟相較,有其特殊性,例如其審理必須仰賴科技專業之協助,並經常涉及營業秘密之保護;又因智慧財產有關產品之市場更替週期短暫,因此其迅速審理之要求,具有等同於裁判正確之重要性。而針對智慧財產案件之特性,先進國家多設置專責審理智慧財產案件之專業法院,並就智慧財產訴訟,設有特殊之程序規定,以資因應。   反觀我國之專利法、商標法等智慧財產相關法律,就權利之取得及受侵害有關之訴訟,固亦設有若干特別規定,惟實際上仍有不足,未能充分符合智慧財產案件審理之需求,以致各界認為我國之智慧財產訴訟,仍然存有諸如證據蒐集手段欠缺,舉證困難,以及法官未具備法律以外之專業知識,並過度依賴鑑定結果,以致拖延訴訟,且裁判專業性不足等等缺點,未能符合社會之期待,甚至造成產業發展之障礙。   為改善我國智慧財產訴訟程序,發揮權利有效救濟之機能,司法院擬具「智慧財產法院組織法」及「智慧財產案件審理法」兩草案,期能藉由完善之智慧財產救濟制度,妥善保障智慧財產權人之權益,從而增進我國知識經濟之競爭力。   現今在智財案件處理實務上,權利人最常以提供擔保方式,聲請定暫時狀態處分,以禁止侵權者繼續製造、販賣及銷售商品。由於此舉可立刻讓侵權者沒辦法做生意,甚至逼迫下游供應商選邊站,殺傷力往往比訴訟的審理結果還大。考量智慧產案件之特性, 「智慧財產案件審理法」草案,將智慧財產權保全程序聲請門檻提高,要求聲請人應「釋明」理由,不能僅提供巨額擔保金,否則法官將不准其保全聲請。這項規定勢將促使企業更為審慎地提出「定暫時狀態」處分的聲請, 高科技企業未來將不能動輒利用假扣押等保全程序進行「騷擾」性商業戰術。   行政院院會於 4 月 19 日 已通過前二草案,但政院以附註意見方式,指智財法院應結合民、刑、行政「三合一」審理制度,對涉及行政處分「得」自為判斷,不能「應」自為判斷,期能快速解決訟爭,突破現行智財案件審理瓶頸。

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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)

美國農業部公布施行現代化肉禽屠宰檢驗規定修正條文

  美國農業部(United States Department of Agriculture, USDA)於今年2014年8月就現代化肉禽屠宰檢驗規定(Modernization of Poultry Slaughter Inspection)再新增肉禽屠宰相關行政管制規範,稱為新肉禽檢驗系統(New Poultry Inspection System, NPIS),藉此改進現行的肉禽檢驗系統(poultry inspection system)。該規定係美國於1957年為補充艾森豪總統簽署之肉禽產品檢驗法(Poultry Products Inspection Act of 1957)所制定,為美國國內現行肉禽檢驗系統之法源依據,由隸屬於USDA的食品安全檢驗服務(Food Safety and Inspection Service, FSIS)負責執行該規定所要求之相關肉禽食品安全稽查。但近年來各國陸續發生重大食安問題,加以該規定自1957年後,已制定60年之久,實有許多應檢討修正之處。適逢美國總統發布執行命令13563號(E.O. no.13563)要求各行政機關檢視並改進相關規範,以減輕肉禽產品遭受微生物汙染之風險,並整合政府相關行政資源提升行政檢驗效能及適時移除現行法規造成產業創新的制度性障礙。而該規範之新肉禽檢驗系統(new poultry inspection system, NPIS)目前僅適用於幼小雞隻的肉品和火雞肉之生產,且不會全面汰換掉現行的各項檢驗系統,由廠商進行成本效益分析是否將該新檢驗系統導入生產體系。新規定簡要介紹包括要求於冷凍程序前後需進行含菌量檢驗,且廠商必須發展、建立、維護此一管理作業流程,以確保肉品未受到汙染;此外,亦增訂其他規定,如限制生產線上每分鐘不得屠宰超過140隻肉禽、移除冷藏溫度之相關標準,改採廠商必須藉由實驗和技術支援等,反覆檢驗以實質判定其冷藏管理程序中實際合理之冷藏溫度,FSIS更重新定義規範中關於冷藏之定義,以符合產業現況。新規定目前已公告於聯邦公報(Federal Register),將於六個月後正式生效。

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