美國國際消費電子展研討會討論有關打擊專利蟑螂議題

  美國國際消費電子展(International Consumer Electronics Show, CES)是每年全球介紹消費性電子產品的第一場重頭戲,2013年於美國時間1月8日在拉斯維加斯會議中心(Las Vegas Convention Center, LVCC)展開,展期持續四天。CES展展出面積17萬平方公尺,有超過3,250個參展公司,展出20,000種最新科技的電子產品,超過15萬人次參加。除了展出電子產品最新趨勢,CES同時也對於電子資訊相關議題開設研討會議,今年共有超過300場的研討會。

 

  其中有一系列名為「創新政策高峰會」(Innovation Policy Summit)的研討會主題,討論政府部門如何與企業合作促進經濟成長及創新應用。高峰會中除邀請各科技領域中的創新發明者,還邀請政府部門、國會議員等,討論與科技政策最相關的種種議題。值得注意的是,創新政策高峰會中一場主題為「打擊專利蟑螂」(Fighting the Patent Trolls)的研討會於1月8日舉行,討論有關政府及民間業者如何打擊影響科技產業的專利蟑螂(Patent Trolls),與會者除了有眾議員Peter DeFazio,還有Google、電子前線基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)、電子製造商Voxx International、零售商Home Automation等等企業代表,分享被專利蟑螂控訴專利侵權的經驗及提供意見。

 

  在研討會中討論出的打擊方案有以下幾點:

‧擴展DeFazio眾議員提案的「保護高科技創新者免於惡意訴訟法案」(The Saving High-tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act, SHIELD Act)到其他受專利蟑螂攻擊的產業,同時修改法案要求原告應在法院判決其負擔被告訴訟費用時,同時提出擔保金。

‧應簡化專利局審核時質疑(challenge)不良專利的程序。

‧在專利訴訟中對實際損害(actual damages)應提出更明確證據,並應更嚴格審查核發初步禁制令。

‧科技公司應設法自救或組成聯盟,或者推廣Twitter公司2012年提出的「專利發明者協議」(Innovator Patent Agreement),該協議讓公司內專利發明者對其發明專利有更大控制權,並承諾公司僅會將其專利用於防衛用途。

 

  其中第一點的SHIELD法案,是眾議員DeFazio及Jason Chaffetz為遏止專利蟑螂於2012年8月共同提案。該法案目標在打擊專利蟑螂,針對電腦軟硬體提出的專利訴訟,原告若無勝訴之合理可能性(reasonable likelihood of succeeding),法院得判決原告必須負擔被告訴訟費用及律師費用,以達到遏止專利蟑螂的目的。然而目前SHIELD法案立法進度停滯,DeFazio預計將提出修正版本爭取通過。DeFazio表示,該法案若要成功立法,需要各界聯合及廣泛支持。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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論複數決標之廠商競爭關係 資訊工業策進會科技法律研究所 108年5月3日 壹、事件摘要   甲機關為共同供應契約採購的訂約機關,負責辦理某財物共同供應契約採購招標事宜。考量廠商供貨能力不同,甲機關將供貨區域區分「全國各公部門」及「特定縣市公部門」,由廠商依其供貨能力擇一型式投標,並在同一採購案之招標程序分為兩個期程辦理。該採購案投標須知重點說明如下: 一、第一期程:   本期程先由供貨予「全國各公部門」的廠商投標,廠商如選擇投標本期程,則不得參與第二期程。由於本採購案採最低標及複數決標,由最低價廠商得標,其餘廠商可選擇是否跟進該最低標併列得標,惟本期程可跟進之廠商有家數限制,依廠商報價由低到高排列,取前80%。 二、第二期程:   本期程待第一期程決標後,再由有意願供貨予「特定縣市公部門」的廠商參與,廠商至多可選擇五個縣市供貨。第一期程之決標品項及該品項的決標金額,為本期程的採購品項及決標金額,故參與本期程之廠商無庸提出報價,選擇欲跟進併列得標之品項即可。廠商如選擇參與本期程,則不得參與第一期程。本期程可跟進之廠商無家數限制。   A廠商及B廠商分別參與本採購案第一期程、第二期程之投標,甲機關審查彼等遞交之投標文件時,發現其上所載聯絡人、傳真、電話號碼相同,投標區域與品項亦有重複,似為同一廠商備標,遂請兩家廠商說明。A廠商及B廠商均表示,兩家廠商為多年合作夥伴,B廠商因廠址遷移致人手不足,而委請A廠商作為聯繫窗口,故記載相同的聯絡資訊。甲機關認為A、B廠商之說明,無法澄清為同一廠商備標疑慮,爰依政府採購法(以下簡稱採購法)第31條第2項第8款、第50條第1項第5款及本案投標須知規定,不決標予A、B廠商,且不予發還押標金。   A、B廠商不服,提起異議及申訴。是本案應探究者為,於同一採購案參與不同期程投標的相異廠商,彼等投標文件所載之聯絡人、傳真、電話號碼相同,甲機關是否可認定屬採購法第50條第1項第5款所訂「不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者」?又,因本案係同一採購案區分兩期程投標,且投標須知規定(1)廠商僅得選擇一個期程投標;(2)第二期程的決標金額係依第一期程決標之結果;(3)未限制第二期程可跟進之廠商家數,則本案廠商無法釐清非屬同一廠商備標時,甲機關之處理是否會有不同? 貳、重點說明   行政院公共工程委員會(以下簡稱工程會)民國91年11月27日工程企字第09100516820號令[1]曾就前述採購法第50條第1項第5款所稱「重大異常關聯」,說明「機關辦理採購有下列情形之一者,得依政府採購法第五十條第一項第五款『不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者』處理:……四、廠商地址、電話號碼、傳真機號碼、聯絡人或電子郵件網址相同者。五、其他顯係同一人或同一廠商所為之情形者。」故不同投標廠商間之投標文件倘有聯絡資訊相同,顯係同一人或同一廠商所為之情形,即構成投標文件內容有重大異常關聯,屬影響採購公正之違反法令行為。   本案A、B廠商之投標文件有聯絡人、傳真、電話號碼記載相同情形,且該等廠商未能合理說明其緣由,似已符合「重大異常關聯」要件。然採購申訴審議委員會指出本案無採購法第50條第1項第5款規定之適用,其理由為: 一、投標廠商間未有競爭情形存在時,無適用採購法第50條第1項第5款之餘。   採購法第50條第1項第5款規定「投標廠商有下列情形之一,經機關於開標前發現者,其所投之標應不予開標;於開標後發現者,應不決標予該廠商:……五、不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者。」該條款係91年2月6日增訂,依立法院交通委員會審查會通過送院會二讀之條文對照表說明欄記載「第1項增訂第5款,以防止假性競爭行為,例如不同廠商間之投標文件內容筆跡相同、押標金由同一人繳納、掛號信連號、地址相同、電話號碼相同之情形……」,復參工程會96年6月25日96工程企傳字第F961354號函(以下簡稱工程會96年函)揭示「關於政府採購法50條第1項第5款規定,係為防止假性競爭之情形。依來函所述個案採分項決標,且地址、傳真、電話相同之二家廠商各投不同項目,尚非彼此互相競爭,自無上開條款之適用」[2],是採購申訴審議委員會認為,採購法第50條第1項第5款立法目的係為防止假性競爭之行為,倘投標廠商間無須有競爭情形存在時,即無條款之適用。 二、本案第一期程與第二期程之廠商間,以及第二期程之廠商間無須競爭,故無採購法第50條第1項第5款適用。   採購申訴審議委員會指出,本採購案採二期程招標方式辦理,投標須知規定:「第二期程之招標於第一期程採購決標後再公告」、「曾參加第一期程投標之廠商,不論是否合格或得標或併列得標,均不得參加第二期程之投標」、「第一期程決標品項即為第二期程之採購項目。第一期程採購各項之決標金額即為第二期程採購之決標金額,廠商僅得就招標機關……公告第一期程決標金額及對應之品項中選擇適合者投標(跟進),不得報列公告之決標金額以外之價格及非屬第一期程所公告之決標品項」、「第一期程決標項目之決標價格及合格品項,俟決標後本局將另行於第二期程之招標文件公告」、「本案競標機制,……以投標廠商最低價者得標並採複數決標,得跟進最低價併列得標之廠商家數依第一期程全區廠商依報價由低至高排列取前80%為上限,第二期程單區廠商不設上限」。   是以,A廠商係參加本案第一期程投標之廠商,不論其是否合格或得標或併列最低標得標,均不得參加第二期程之投標,而參與第二期程之B廠商,係按甲機關公告之第一期程決標品項及金額跟進,且第二期程得標廠商之家數並無限制,故參與第二期程與參與第一期程之廠商彼此間,以及參與第二期程之廠商彼此間,均無須競爭,爰本案無採購法第50條第1項第5款之適用。 參、事件評析   就本案申訴審議委員會提出之理由及所為之結論,筆者以為有下述二點得再為細部討論: 一、本案第二期程雖可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,惟廠商於履約階段與相同供貨區域之其他得標廠商仍具有競爭關係,自有適用採購法第50條第1項第5款規定必要。   查,採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由,以及工程會96年函內容,認為廠商間有競爭情形始得適用該條款,此見解固屬正確,然採購申訴審議委員會認為B廠商不適用採購法第50條第1項第5款規定,係因第二期程之廠商彼此間無須競爭,實有討論空間。蓋本案爭議應為參與不同期程之廠商間,如彼等投標文件有聯絡資訊記載相同情形,甲機關得否以採購法第50條為處理。故採購申訴審議委員會就本案B廠商不適用上開法條所提理由,似未解決本案爭執之點。   次查,採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由,以及工程會96年函文,似認為僅在投標階段始禁止廠商彼此間假性競爭,而本案投標須知既然未限制第二期程之得標廠商家數,第二期程之廠商彼此間自無競爭問題。惟本案第二期程之廠商間,是否確無競爭關係,以及是否僅需於投標階段討論競爭關係,筆者均認有待商榷。   觀諸採購申訴審議委員會援引之採購法第50條第1項第5款立法理由及工程會96年函文,並未排除履約階段之適用。甚且,由政府採購法第1條規定「為建立政府採購制度,依公平、公開之採購程序,提升採購效率與功能,確保採購品質,爰制定本法」,以及採購法施行細則第33條第1項前段規定「同一投標廠商就同一採購之投標,以一標為限」可知,政府採購各程序均應維持公平、公正之秩序,故無論於投標、開標、決標乃至履約階段,自應防止廠商間有假性競爭可能,廠商不得利用人頭在同一採購案分別投標,以維護各個投標廠商及得標廠商間之平等,始為恰當。   經查,因本案第二期程可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,當同一採購項目之得標廠商愈多,各廠商於該項目獲得訂單之機會將被稀釋。則某一廠商為了使其有更多適用機關之訂單,而利用多數人頭參與第二期程投標,且均跟進成為得標廠商,自難謂未牴觸政府採購要求之公平及公正。而此競爭關係存在於履約階段,如將之排除於採購法第50條第1項第5款之適用範圍,即可能成為法規漏洞而導致廠商有投機行為,自非採購法所允許。   準此,尚不得以本案可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,即可逕認第二期程投標廠商間無須競爭,蓋本案第二期程廠商之競爭關係存在於履約階段,為確保採購程序公平、公正秩序,本案第二期程仍應適用採購法第50條第1項第5款規定。 二、參與本案第一期程及第二期程投標廠商間有競爭關係,適用採購法第50條第1項第5款規定。   本案雖區分二種投標型式,然均屬同一採購案;無論是第一期程之「全國各公部門」或第二期程之「特定縣市公部門」,皆允許有二家以上之得標廠商;參與第一期程「全國各公部門」之得標廠商可供貨至全國各縣市,自會與第二期程「特定縣市公部門」之供貨區域重疊,是若第一期程之廠商與第二期程之廠商於本案之投標品項重複時,於彼此相同供貨區域即屬相互競爭關係。   再者,本案針對第一期程「全國各公部門」設有跟進廠商家數上限,復規定參與第一期程投標之廠商不得參與第二期程,是參與第一期程之廠商如為避免無法跟進,或為增加取得適用機關訂單之機會,自有可能與第二期程廠商透過共謀投標文件而營造假性競爭之可能,確保其能進入本採購案。   準此,本案第一期程之A廠商與第二期程之B廠商因供貨區域及投標品項有重複情形,故A、B廠商於履約階段具有競爭關係,倘彼等無正當理由釐清投標文件何以所載聯絡人、傳真、電話號碼相同,投標區域均相同,甲機關自得依採購法第50條第1項第5款規定處理。末查,前述採購法施行細則第33條第1項前段規定同一投標廠商就同一採購以投一標為限,依此法理,自須禁止參與第一期程廠商以人頭方式再參與第二期程投標,以迂迴手法規避上揭規定而於同一採購案投標二次,併此敘明。 [1] 〈行政院公共工程委員會令 工程企字第○九一○○五一六八二○號〉,政府採購法規解釋函令及相關函文,http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=1673(最後瀏覽日:2019/04/11)。 [2] 〈行政院公共工程委員會令 96工程企傳字第F961354號〉,政府採購法規解釋函令及相關函文,http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=2516(最後瀏覽日:2019/04/11)。

模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊

模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料,其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制,是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1],首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性,並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I,LG München I)於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」(Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte,下稱 GEMA)訴美國 AI 音樂生成器業者(被告即 Suno)案(案號42 O 763/25)作成終局判決,認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」(Memorisierung)於其模型中,構成德國著作權法(Urheberrechtsgesetz,UrhG)第16條第1項之重製,並侵害權利人之「公開再現(öffentliche Wiedergabe)」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容,包括使公眾得於其各自選定之時間或地點,以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂:「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」,以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張,使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示,被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型,以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定,被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段:抽取訓練素材並轉入機器可讀格式,即訓練資料之製作;資料之分析及以後設資訊加以增益,即模型之訓練;其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段:系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中,其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 (一)模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中,得作為輸出而被抽取,此即「記憶化」;其係指模型於訓練時,非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊,且於訓練後所特定化之參數中,可見對訓練資料之完整承接(Übernahme,意指納入其中)[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊(如模式與相關性)之部分,非指承接之數量須完整或精確,而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律,本身不受著作權法非難,然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊,性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且,被告之模型格外易受影響,特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目,以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之,使用者毋須指名要哪一首歌,只要在語音節奏上仿寫得夠像,模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異,有的研究要求原作與輸出內容同一,有的以部分一致為已足;就生成圖像或音訊之模型,訓練時僅抽取經選取之基礎特徵,細節資訊則被有意捨棄,故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且,模型因訓練時採「量化」(Quantisierung)而有意捨棄細節資訊,因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化,不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節,所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後,特定後設資料(如標題、類型或歌詞)與著作音樂特性(調性、節奏等)間之統計關聯被強化,造成使用者於提示中使用此等後設資料時,AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法,法院認為訓練資料為已知時,得逕以訓練資料與輸出之比對認定;訓練資料不明時,則得借助「熵」(Entropy)與「困惑度」(Perplexity)等參數,探究模型再現一輸出之確定性[14]。 (二)記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執,而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示,明顯可辨識地再現於所提出之輸出中,認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯,逐一駁斥: 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示,輸出並非藉操控性提示所誘發:雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化,但法院認為原告固曾為3,779次提示,惟其中僅338次涉及系爭六曲;且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向,此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然:鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符,已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害:因為記憶化之存在,與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性:雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料,但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 (三)記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回,認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製: 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」,不僅為與原件同一原樣之重製,亦包括以變更形式對著作之固著,例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存,或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料,而該等參數本身又具體存於伺服器上,所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性,模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列(Tokenfolgen)」之能力,即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作,得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示,讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸,感知並不困難。而且,重製不以可反覆之再現為前提,故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」,頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題,而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 (一)文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」(Text and Data Mining,TDM)係指對數位著作之自動化分析,以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為,蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製,故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作,不損及著作人之利用利益,故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為,為 TDM 所涵蓋[25];惟本案所爭執者,並非此等準備階段之重製,而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 (二)記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘,因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊,將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析,而且被承接入模型參數,並損及著作人之利用利益。因此,藉由模型記憶化所生之重製,並非「不觸及利用利益」之第一階段(製作訓練資料),文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 (三)不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用,因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形,反之於模型內重製則使著作利用受持續損害;若類推適用,權利人將陷於無保護狀態,明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此,法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,則以受保護資料訓練模型,即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外,法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄(Stream-Ripping)自 YouTube 下載系爭著作;Rolling Cipher 係為阻止下載而設,被告欠缺合法接觸,不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出,造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 (一)公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍,判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識,亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇,是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分,只要該部分本身表達著作人自己之精神創作,即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象,法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲,各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升,表達蓄積而終告釋放,同時和弦速度加快而傳遞急迫印象;AI輸出重演此整體情況,聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 (二)被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」(Handlung der Wiedergabe)應不問技術手段,廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸,故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用,經由使用者介面使系爭著作可被存取,模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器,故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成,著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯,蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配(Tatherrschaft)。被告基於訓練決定輸出內容,於再現中扮演核心角色,並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳,係自身為公眾開啟著作享用,非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現,決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型,被告未將行為支配給予使用者。是以,被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」,亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由,法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制,認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任,就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施,而係提供模型並製作系爭輸出,其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發,故各輸出為被告自身之資訊,就此其扮演主動角色,而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為,法院依美國著作權法(17 U.S.C.)審酌是否構成合理使用(Fair Use),認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]: (一)利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作,而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音,音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用,其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節,評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 (二)著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作,被告所製作之音樂非僅承接概念,而係承接系爭曲之創意要素,故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 (三)所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製,且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形,關鍵在於所重製之著作係向公眾提供,抑或僅參與技術上不可見之後端程序;本件與 Google Books 案顯著不同,該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 (四)對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物,在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現,故不足以認定市場影響;而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響,還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出,惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客,以此流行程度計,縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂,累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出,與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同,該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及,未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素,法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋,且並非所有模型均記憶化其訓練資料,故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭,亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系,其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同,而其本身能否維持猶待上訴審檢驗,亦有待後續觀察。但本案的重點在於,把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」,並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性,本文認為可歸納其重點如下: 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用,但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用,惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型,一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同,是被告之應用並未生成新的音樂作品,而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音,音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言,並非所有模型都會記憶其訓練資料,於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭,也不牴觸公共利益,蓋須取得授權不等於不能訓練。因此,本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」,而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意,顯示取得手段是否合法,從目前國際上的司法案例看來,仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘,取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同,關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下,即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌,法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍,真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以,若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容,主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是,倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋,則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬,法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為,是源自於被告以模型與使用者介面,開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製,被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配,應歸類為正犯;僅輸入提示觸發生成之使用者,不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定,法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力,AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出,也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點,其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難,並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在,進一步認定存在重製結果,而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定,仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷,雖須個案、事後之權衡,但從本案法院見解可見,避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點,如技術上可能,業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施,以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回,法院認一次調取至多需輸入176個相同提示,該調取非於使用者所選定之時間發生;其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.

父母對子女網路使用法律責任之相關德國判決-由『國小生轉貼 YouTube 連結被控侵害著作權』新聞談起

IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案,促進國際監管的一致性與產品流通性

一、緣起與目標 「依賴制度(reliance)」指一國有效利用他國的審查結果,而減少重複作業、提升效率,並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此,國際醫療器材法規管理論壇(International Medical Device Regulators Forum, IMDRF)於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》(Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs)草案,協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」,而須由各國自行決定如何利用依賴制度,並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材(含體外診斷器材)或輔具,並涵蓋產品生命週期各階段(如技術文件審查或品質管理系統驗證等)。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明: 1.工作共享(Work-sharing):指多國協作進行監管任務,可為聯合評估、聯合檢查,或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」,訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準,使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查(Abridged Review):以他國完整的審查成果作為基礎,僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認(Recognition):正式接受他國監管決策結果作為判斷依據,可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」,而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略,加強協作與資源共享,進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織(如歐盟、東協、非洲聯盟發展署)越加重視各國監管法規的一致性,並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中,此監管趨勢值得我國持續關注。

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