美國Amazon開始免費提供CD之線上即時MP3資料服務

  美國Amazon於1月10日正式發表在美國國內開始提供消費者使用其所購入CD之MP3資料的免費雲端服務「AutoRip」。

 

  消費者一旦在Amazon.com的網站上購買音樂CD以後,音樂CD的MP3資料就會自動加入雲端音樂服務Amazon Cloud Player上的使用者個人儲存空間。購買手續完成以後,資料立刻自動加入,無需等待CD本身的送達。在這項服務範圍內的CD約有5萬片,不僅是在服務開始後購買的才能享受,服務還回溯至1998年以來曾在Amazon.com上購買過CD的消費者。

 

  Amazon Cloud Player在公司的Kindle Fire,以及iPhone與iPad等搭載iOS作業系統的終端設備,與各家智慧型手機等搭載Android作業系統的終端設備等等都可利用,旨在提供消費者無論何時無論何地皆可以享受音樂的行動價值。此外,音樂資料不僅可以透過串流播放的方式利用,也能直接免費下載存檔利用。

 

  目前,這項服務的對象區域僅限於美國境內,在日本、台灣都還無法利用,不過在網路上也已經有許多網友開始殷切期盼這項服務後續的推出。值得一提的是,Amazon這項服務的推出也進一步突顯了企業因應網路著作權利用型態發展的一個重要轉變。

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日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月30日 日本製鐵(日本製鉄,以下簡稱日鐵)於2023年12月宣布對美國鋼鐵(United States Steel Corporation, U.S. Steel)之收購計畫,此舉引發美國鋼鐵工人公會(United Steelworkers Union, USW)強烈反對。美國總統拜登及副總統賀錦麗(民主黨總統候選人),以及共和黨總統候選人川普亦陸續發表聲明,反對此項收購計畫。 上述收購計畫為今(2024)年美國總統大選備受關注的議題之一,本文將簡單介紹事件摘要、本案可能涉及之經濟安全問題及各方意見,以及目前最新進展。 壹、事件摘要 U.S. Steel為美國指標性鋼鐵企業,近年受到產業結構改變影響持續虧損,最終於2023年8月宣布出售。日鐵為進軍美國電動車鋼品市場,於2023年12月18日發表將收購U.S. Steel,消息曝光後引發美國各界嘩然,白宮更於同年12月21日表示此項收購可能影響國家安全和供應鏈可靠性,應嚴格進行審查。 日鐵收購之U.S. Steel計畫將同時由美國司法部審查是否違反反托拉斯法,以及由美國外資投資委員會(Committee on Foreign Investment in the United States, CFIUS)根據《外國投資風險審查現代化法》(Foreign InvestmentRisk Review Modernization Act of 2017, FIRRMA)審查是否影響經濟安全,導致美國技術經由投資或併購不當流出。 CFIUS原訂於今(2024)9月23日完成審查,惟CFIUS於8月31日向日鐵表示,此項收購計畫可能降低美國國內鋼鐵產能,影響交通、建築和農業等領域之鋼鐵供應,存在經濟安全上之隱憂。根據歐美媒體報導,美國總統拜登可能發布中止收購之行政命令,故日鐵重新向CFIUS申請審查,將審查期間延長為90天,讓本案可以在美國總統大選結束後做出決定,以降低政治影響。 貳、 重點說明 一、收購計畫涉及之經安問題及日鐵回應: CFIUS係依據《1950年國防生產法》第721條(section 721 of the Defense Production Act of 1950)、第11858號行政命令(Executive Order 11858)以及《聯邦法規》第31編第8篇(chapter VIII of title 31 of the Code of Federal Regulations.)組成之跨部門委員會,其任務為審查外資收購美國公司是否構成國家安全威脅,避免外國人透過併購或投資等方式控制美國企業。 針對日鐵收購US Steel一事,CFIUS於8月31日致函日鐵和US Steel,指出可能存在兩大經濟安全上之問題: (一)降低美國鋼鐵產能:因日鐵擴大對印度市場投資並收購當地鋼鐵廠,CFIUS擔心其可能將美國鋼鐵產線轉移至印度,進而影響美國產能。針對上述疑慮,日鐵承諾將額外投資27億美元,用於更新US Steel的老舊設備及生產據點,並優先在美國國內生產。 (二)關稅問題:CFIUS指出US Steel過去曾要求美國提高對中國廉價鋼材產品之關稅,惟日鐵表示反對,擔心其可能會影響US Steel之決策。針對上述問題,日鐵表示不會干涉相關決策,並會在公司內設立由美國籍委員組成之「通商委員會」,以打消美方顧慮。 二、美國總統發布行政命令中止收購之影響及產業看法 在CFIUS提出對日鐵收購US Steel一事之疑慮後,據傳美國總統拜登擬發布行政命令中止此項收購計畫。由於行政命令發布後,日鐵將無法再以同一案件進行申請,即便想以CFIUS審查過程中存在問題為由,向聯邦法院提起訴訟,惟訴訟曠日費時且勝訴機率不高,收購計畫恐就此破裂。 由於美國以往多是禁止中國企業收購美國企業,如美國前總統川普於2018年3月12日發布行政命令禁止博通(Broadcom)併購高通(Qualcomm),若拜登就本案發布行政命令,將是首次禁止日本企業收購美國企業。 日本丸紅經濟研究所今村卓社長表示,若美國對作為同盟國的日本企業發布行政命令,未來須對併購鋼鐵等基礎產業抱持謹慎態度。日本經濟團體聯合會(日本経済団体連合会)、美國國際工商理事(United States Council for International Business)、全球商業聯盟(Global Business Alliance)等多個經濟團體亦致函美國財政部長,表達對政治壓力影響CIFUS審查結果之擔憂,並指出此行為可能會損害美國投資環境,並將美國經濟和勞工置於危險之中。 參、事件評析 根據美國商務部經濟分析局資料,去(2023)年美國獲外國直接投資5.4兆美元,其中日本為投資最多國家,投資金額高達7,833億美元,已連續5年居冠,顯示出在中美對抗情勢下,日美持續擴大合作之趨勢。 有輿論認為,拜登政府擬中止日鐵收購計畫一事,暴露出美國推動產業發展政策的矛盾之處。一方面,美國透過制定《降低通貨膨脹法》(Inflation Reduction Act; IRA)及《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)吸引外資;另一方面,則以經濟安全及供應鏈穩定為由,加強審查外國直接投資。 在中美對抗持續升溫下,美國勢必需要吸引包括日本在內之盟友國家之投資,以推動電動車、半導體等關鍵產業發展。惟若美國中止日鐵對US Steel之收購計畫,導致雙方破局,未來可能影響外國直接投資意願,進而影響美國產業轉型腳步。

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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? 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)

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