歐盟於去年(2011)3月發布「網路博奕綠皮書(Green paper on on-line gambling)」,針對歐盟在網路博奕所面臨的問題提出解決對策,旨在尋求歐盟境內與網路博奕相關的利益團體支持立法推動。該綠皮書內容,主要包括以下幾項議題:
一、網路博奕服務業者之界定:歐盟內的各成員國間對於網路博奕服務業者的認定,以及發核發執照相關條件仍有分歧,使得部分業者無法在他國營業,故擬透過綠皮書諮詢各國現行制度,以及核發執照的實務,尋求認定服務實體能達一定共識。
二、提升網路博奕的服務:包括更簡易的支付方式(如使用信用卡、電子錢包、現金轉帳、預付卡等),以及提高網路中介服務提供者(ISP或網路資料儲存)的服務品質。
三、公共利益維護:包括消費者保護(如防範賭博成癮),公共秩序維護(防範詐欺、洗錢或其他犯罪)、以及博奕盈餘如何分配在公共利益事項等。
四、取締非法網路博奕服務:由於各成員國對於非法網路博奕業者或因執法不,導致非法的網路博奕服務在歐盟境內仍大行其道。故擬評估成員國執法與跨境合作現況,以及利用網路阻斷非法賭博的成效。
歐盟執委會在綠皮書公布後,利用2011年3月到7月四個月的時間蒐集包括一般公民、公、私博奕經營者,媒體相關業者,網路中介服務提供者(ISP、網路交易系統),體育賽事提供者等各界意見,並舉辦相關研討會,以討論當前歐盟網路博奕的相關問題。
根據最新消息,今年2月27日,歐盟執委會召集歐盟各國網路博奕管理機關以及專家,分就綠皮書、研討會之結論以及彙整而來的諮詢意見(共260份)加以討論。與會的歐洲博奕協會(European Gaming and Betting Association,EGBA)秘書長Sigrid Ligné支持執委會的作法,表示希望儘快推動具歐盟層級的網路博奕規範立法,以保障消費者的權益。歐盟執委會雖欲整合各成員國間有關博奕的法令,惟目前仍有反對聲浪,部分成員國希望能保有自己的網路博奕規範,故本案未來之發展,值得後續密切注意。
繼歐盟實施 WEEE 和 RoHS 指令掀起一股綠色風潮之後,歐盟又將啟動能源使用產品生態化設計指令 (Directive of Eco-design Requirements of Energy-using Products ,簡稱 EuP 指令),該指令協調歐盟產品環保設計的通則與標準,要求耗能產品(運輸工具除外)採取以內部設計管制或管理系統評估的方式,進行評鑑以證明其符合這項指令之規定,並取得 CE Marking 的符合性宣告,產品方能在歐盟境內上市。歐盟要求各會員國應於 2007 年 8 月前完成國內立法。 EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期( Life Cycle )的思考方式,將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中,藉此提高產品效能,增加能源供應的安全性,並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求,但初期已列出包括:加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品,該等產品實施方法仍在研擬中,未來將逐步擴大管制項目。 依海關統計資料, 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施,將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令,經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎,期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰,進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
美國眾議院通過網路保護法美國眾議院於2015年4月22日以307票同意,116票反對,通過網路保護法(The Protecting Cyber Networks Act)。本法之立法目的在於移除法規障礙,美國公司藉此將得以與其他公機關或私人分享資安威脅的相關資訊,以防範駭客攻擊。 本法之重點內容主要係為對於網路威脅指標與防禦辦法之分享。依網路保護法第102條與第104條之規定,分享的客體包括「網路威脅指標」(cyber threat indicator)與「防禦辦法」(defensive measures),分享之對象則分為非聯邦機構(non-Federal entities)以及(國防部或國安局之外的)適當之聯邦機構(appropriate Federal entities)。本法第102條規定,在符合機密資訊、情報來源與方法、以及隱私及公民自由之保護下,國家情報總監(the Director of National Intelligence, DNI)經與其他適當聯邦機構諮商後,應展開並頒布相關程序,以促進下列事項之進行:「(一)與相關非聯邦機構中具有適當安全權限之代表,及時分享(timely sharing)聯邦政府所有之機密網路威脅指標;(二)與相關非聯邦機構及時分享聯邦政府所有,且可能被解密並以非機密等級分享之網路威脅指標;(三)於適當情況下與非聯邦機構分享聯邦政府所有,且與該些機構即將或正在發生之網路安全威脅(cybersecurity threat)有關之資訊,以防止或降低該網路安全威脅所造成之負面影響。」 以及,對於隱私權與公民自由之保障亦非常重要,就隱私權與公民自由之保障,網路保護法主要在第103條第4項設有相關規定。對於資訊安全,該項第1款規定,依本法第103條之規定進行資訊系統之監控、執行防禦辦法、或提供或取得網路威脅指標或防禦辦法之非聯邦機構,應實施適當之安全管控,以保護該些網路威脅指標或防禦辦法免遭未經授權之近用或取得。同項第2款則更進一步規定了特定個人資料在一定條件下應被移除。該款規定,依本法進行網路威脅指標分享的非聯邦機構,於分享前應合理地對該網路威脅指標進行復核,以評估該指標是否含有任何令該機構合理相信(reasonably believes)與網路安全威脅非直接相關,且於分享時(at the time of sharing)屬於特定個人之個人資訊或指向特定個人之資訊,並移除該等資訊。
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。
日本政府擬修法擴大個人編號卡(My Number Card)資料使用及調取範圍日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」(平成二十五年法律第二十七号,行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律)之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域,該法對哪一些行政機關能調取,以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大,除了前揭所提三個領域外,將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次,為擴大個人編號用途與增加運用彈性,此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號(My Number)提供限制中,第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改(基於國會立法授權,而由行政部門所頒訂,具有對外法拘束力,類似我國法規命令位階),讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號,以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後,細節部分還需約時二年修改作業系統,最快預定令和7年(2025年度)施行。其他修正重點如:1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結,此舉係為改善疫情期間之問題,未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢;2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療;3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評,在尚未經過國會及有識者充分討論前,貿然大幅擴大資料調取、使用範圍,尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號,可能讓政府更容易掌握民眾資訊,像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料,即使作為醫療或健康用途時,也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處,惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍,並於該法中說明相關管理措施,仍值得我國未來密切關注。