台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢
台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢
科技法律研究所
2013年3月26日
壹、事件摘要
根據自由時報3月5日報導，台南市為將該市打造為國際指標性之低碳城市，在去年制訂了「台南市低碳城市自治條例」，並在未來規劃對大建築面積、及用量超過800千瓦之用戶，要求必須裝置一定比例太陽光電系統的強制規定。該條例同時要求公有、及供公眾使用的建築物，須為銀級以上綠建築之規定，亦在近日吸引了媒體的關注。
貳、重點說明
一、臺南市政府低碳城市自治條例
台南市政府於2012年12月22日以府法規字第1011084760A號令公布了「台南市低碳城市自治條例」，共六章、三十八條，並於第四章「低碳城市推動與管理」，做了前述對耗電大的用戶為一定比例太陽能光電系統設置要求之規範。
在綠建築的部分，依據該條例第21條第1款之規定，台南市公有或經該市公告指定地區之新建建築物於申請建造執照時，若非供公眾使用之建築物，須為合格級以上之綠建築。而公有及供公眾使用之建築物，則須進一步符合為銀級以上之綠建築。此策略採取賦予公部門較高的法規遵循義務，與國外立法例趨勢相當吻合。詳述如下。
參、事件評析
一、國外立法例
(一)從一定面積以上面積建築著手
根據自由時報的報導，台南市政府在未來將針對大建築面積用戶，強制其裝設用電量一定比例的太陽光電系統。關於面積的細部規範雖然未見於該市低碳自治條例，但此一規劃無疑符合國際間為提高節能效率所採取的規範趨勢。
例如美國在2007年能源獨立及安全法架構下，由總統在2009年所發佈的行政命令第13514號的第2條第g項第3款，即要求確保既有聯邦建築或聯邦機構(agency)所承租之建築，面積超過5000平方英呎者，應在財政年度2015年前，使其面積的15%完全符合「聯邦永續建築指導原則」(Federal Leadership in High Performance and Sustainable Building, 在該行政命令中簡稱 Guiding Principle)。
而新加坡也有類似的規範。根據該國「2008年建築管制(環境永續)規定」(Building Control《Environmental Sustainability》2008)第3條與第4條之規定，所有總樓板面積(gross floor area) 超過2,000平方公尺的建築之建設或有關總樓板面積超過2,000平方公尺既有建築之面積增建(increasing the gross floor area)，或關於建築外殼或建築服務的提供、擴大或實質的改變，皆應至少達到依據建築環境永續規範(Code for Environmental Sustainability of Buildings)的綠色標誌積分(Green Mark scores) 50分。
(二)對公部門採取較民間更高標準
由前述關於南市低碳自治條例中關綠建築之規範可知，該市在為相關管制的規劃時，所採取的政策是讓公部門先承擔較高的法規遵循義務(在該條例第21條的規定中，公有建築物在申請建照時須符合銀級綠建築之標準，而不若一般非供眾使用之建築物，僅要求其須合格)。此種作法亦為國際間為引領民間部門推動節能減碳常見的法制政策規劃。
除了上述美國的規定也是先對公部門作要求外，歐盟能源指令第5條第1項也有類似之規範。該條款要求歐盟各會員國自2014年1月1日起，就其中央政府所擁有或佔有之面積超過500平方公尺之建築，每年應翻修總樓板面積的3%，使其至少符合建築效率指令(2010/31/EU, Directive on Energy Performance of Buildings)第4條關於最低建築能源效率(minimum energy performance requirements for buildings)之要求。
二、短評與小結
由上述介紹可知，台南市低碳自治條例，為促進節能減碳而採行諸如由一定面積以上建築物著手，並對公部門此取更高標準之規定皆與國際趨勢相符。無獨有偶，高雄市於去年通過的綠建築自治條例，也有類似規定。我國在各級地方政府皆能與國際接軌的共同努力下，能否在促進能源效率方面達成較歐美等先進國家更耀眼的成積，著實令人期待。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》（Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online，下稱指引），依據《數位服務法》（Digital Services Act）第28條未成年網路保護規定，未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障，且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料，前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務，及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用，或其提供者知曉部分接收者為未成年人，則該數位平臺可被視為提供未成年人存取，數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡，常見的年齡確認方式有三種：自我聲明、年齡估測、年齡驗證，數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性，以最小侵害措施達成高度安全性，並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮，歐洲數位權利組織（European Digital Rights, EDRi）認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題，依賴年齡認證可能限制未成年人的權利，且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性，但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準，使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界，該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題，值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
中國大陸國家食品藥品監督總局為落實食品安全法所涉保健食品管理項目，修訂《保健食品備案工作細則》中國大陸食品及保健食品法制主要規定於《中華人民共和國食品安全法》、《食品生產許可管理辦法》、《保健食品註冊與配案管理辦法》及《食品生產許可審查通則》。惟，近年來，中國大陸國家食品藥品監督總局因應日前食品安全法修正 ，為進一步落實其所涉之保健食品備查及管理項目之執行，補強保健食品之法制缺口，即依據《保健食品註冊與備案管理辦法》訂定《保健食品備案工作細則》，另於今年度(2017)年2月7日公布該細則內容，進行為期一個月之公眾意見徵集。《保健食品備案工作細則》共分為八個章節，依序規範保健食品所涉之備查項目、相關適用資格及應備齊之文件，例如：中國大陸製造及生產之保健食品之特殊備查要求、外國進口之保健食品備查要件…相關變更及效力等多項內容。茲就重要內容說明如下： 一、適用範圍及基本原則 凡用於凡於中國大陸境內生產製造或欲進口之保健食品皆適用之。並應當遵循規範統一、公平公正之備查原則保健食品備查。 二、保健食品備查概念 係指保健食品生產企業應依據辦法及細則規定之法定程序、要件，將可茲證明該項產品之安全性、功能性等相關資料及應備文件提交權責當為進行存檔備查之過程。 三、食品藥品監督管理部門之權責 中國大陸國家食品藥品監督總局為保健食品註冊及備查之主管單位、應對各省、自治區、直轄市食品藥品監督管理部門之保健食品註冊及備查相關項目具有指導監督之責。
歐盟「永續經濟活動分類規則」（Taxonomy Regulation）自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則，近年來國際企業不斷倡導ESG原則，即企業針對環境（Environmental）、社會（Social）、公司治理（Governance）三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石，也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」（Sustainable Finance Disclosure Regulation）以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」（Taxonomy Regulation）。 「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月，歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」，該法規的目的為：為歐盟建立一個統一通用的法律框架，以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品，皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則；而針對不符合環境永續性之其他商品（包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品）將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。 而針對金融商品是否具備環境永續性，需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如：減緩氣候變化；適應氣候變化；水和海洋資源的持續利用和保護；發展可循環性經濟；污染防治；生物多樣性和生態系統的保護和恢復。 「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布，並於同年7月12日生效，但其中許多重要規定仍尚未明文，須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下： 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。 隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展，逐漸將ESG原則融入法規中，可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流，於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念，是以，我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求，以與國際趨勢接軌。
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）