FCC將推動Gigabit城市
美國被視為科技最為先進的國家，但從平均連網速度落後於荷蘭、韓國，可發現美國寬頻基礎建設並未想像中出色。因此，為了加速高速寬頻服務的發展，FCC主席不僅於2010年推動「寬頻加速計畫」(Broadband Acceleration Initiative)外，在今(2013)年1月28日，主席Julius Genachowsk更宣布推動「挑戰Gigabit城市」(Gigabit City Challenge)計畫，使民眾能享有更好的網路品質。
「挑戰Gigabit城市」規畫於2015年全國50個州均至少有1個具備Gigabit服務的社區，且使既有高速固網頻寬提升100倍。此外，FCC希望藉由「關鍵多數」(Critical Mass)，使業者具有獲利之基礎，促進新興應用與服務發展，以帶動美國經濟成長與強化國際競爭力。
目前，FCC並未就此計畫編列基礎網路建設預算，但將設置兩個單位，促進「挑戰Gigabit城市」之目標達成：
1.線上資訊網(Online Clearinghouse)：蒐集與宣傳如何可降低成本與增加網路速度之資訊，以促進寬頻網路規劃(含Gigabit社區)。
2.發展中心(workshops)：發展中心將成立於Gigabit 社區，並邀請寬頻提供商與州、市之領袖共同評估Gigabit 社區的成立門檻、增加投資與降低成本，以提供FCC相關資訊。
現階段，美國共有14個州、共40個社區有Gigabit連接服務，包含Google去(2012)年底於坎薩斯城(Kansas City)建設、以及西雅圖在翡翠城(Emerald City)設置試點區，可見Gigabit寬頻將逐漸成為美國趨勢。FCC預計Gigabit服務推動後，將可解決新興產業，例如遠距醫療、遠距教學、高畫質影音與線上服務，受限於連網速度外，亦可紓緩美國失業率與財政困境。
2021年11月8日，世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，簡稱WIPO）發布2021年《世界智慧財產權指標報告》（World Intellectual Property Indicators Report，簡稱WIPI）。報告指出全球的商標申請在2020年成長了13.7%、專利成長1.6%、外觀設計成長2%。WIPO執行長表示：「WIPO世界智慧財產權指標報告證實，儘管世界經濟出現數十年來最嚴重的緊縮，但智財權申請——一個強而有力的創新指標——在疫情期間展現出非凡的復原力」。本報告以2020年度，蒐集自世界各地150個官方智財組織、以及WIPO的申請、註冊和延展的統計數據為依據，分析全球智慧財產權活動，範圍涵蓋專利、新型、商標、工業外觀設計、微生物、植物品種保護和地理標誌。 WIPO每年皆會收集和分析官方智財統計數據，發布年度WIPI報告，為政策制定者、商業領袖、投資人、學者和其他欲了解、分析智財生態宏觀趨勢的人提供全球智財資訊。
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）
數位資產正式納入美國懷俄明州州法，並將虛擬貨幣視為金錢美國懷俄明州（Wyoming）於2019年1月18日提出S.F. 0125法案，經參眾議院三讀及州長簽署通過後，將在同年7月1日生效，代表數位資產（digital assets）正式納入懷俄明州州法第34編第29章。該法定義數位資產為表彰經濟性、所有權或近用權，並儲存於可供電腦讀取之格式（computer readable format）中，又區分為數位消費資產（digital consumer assets）、數位證券（digital securities）及虛擬貨幣（virtual currency）等三類。 數位消費資產，是指為了消費、個人或家用目的使用或購買的數位資產，包含：(1)除法律另有規定外，開放區塊鏈代幣（open blockchain tokens）視為個人無形資產（intangible personal property），(2)非屬本章數位證券和虛擬貨幣範圍內之數位資產；數位證券則是指符合懷俄明州州法第17編第4章有價證券定義的數位資產，但排除數位消費資產及虛擬貨幣；又，虛擬貨幣是指使用數位資產作為交易媒介（medium of exchange）、記帳單位（unit of account）或具儲存價值（store of value），且尚未被美國政府視為法定貨幣（legal tender）。 本次修法規定數位資產均為個人無形資產，另將數位消費資產視為該州州法下之一般無形資產，數位證券視為該州州法下之有價證券及投資性財產，虛擬貨幣則視為金錢，有論者表示本次修法有助於促進數位資產流通，並鼓勵各州跟進修法。然此舉是否有助於該州推行數位資產產業，尚待持續觀測，始能得知其對業界與政府監管所造成之影響。
拜登政府宣布採取促進負責任AI創新之新行動，以保護美國人民權利與安全拜登政府於2023年5月4日宣布將採取促進負責任AI創新之新行動，表示公司於部署或公開其產品前，應致力於降低AI風險，並強調風險管理與保障措施的重要性，以防止AI對個人與社會造成潛在危害。此外，拜登總統於2月簽署「透過聯邦政府進一步推動種族平等和支持弱勢群體」行政命令（Executive Order on Further Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through The Federal Government），指示聯邦政府機關在設計和使用AI等新技術時，應避免偏見，並保護公眾免受演算法歧視。促進負責任AI創新之新行動包括： 一、投資負責任AI的研發 美國國家科學基金會（National Science Foundation）宣布撥款1.4億美元以啟動7個新的國家AI研究所，未來全美將有25個國家級AI研究所。除有助於促進公私部門之間合作外，將強化AI研發基礎設施、支持多元化AI勞動力發展，及推動氣候、農業、能源、公共衛生、教育與資安等關鍵領域之突破。 二、公開評估現有的生成式AI系統（generative AI systems） Anthropic、Google、Hugging Face、微軟、NVIDIA、OpenAI和Stability AI等領先AI開發商將參與AI系統獨立公開評估，以評估其模型是否符合AI權利法案藍圖（Blueprint for an AI Bill of Rights），及AI風險管理框架（AI Risk Management Framework）所提出之原則與實踐，並使企業及開發人員能就所發現問題，進一步採取解決措施。 三、提出政策引導聯邦政府減輕AI風險及提升AI利用機會 美國行政管理預算局（Office of Management and Budget）宣布，將於2023年夏季發布有關聯邦政府機關各部門使用AI系統之政策指引草案，並徵詢公眾意見。