既有建築改善翻新措施─德國政策參考
科技法律研究所
2013年07月11日
壹、事件摘要
內政部於6月20日公布資訊指出,我國為達成環境永續發展之目標,於1999年開始推行綠建築標章評估系統,迄今已有3,943件新建或既有建築,取得綠建築標章或候選綠建築證書,每年皆可有效節水與節電;同時,自2003年起,針對既有中央辦公廳舍及國立大專院校所辦理的改善翻新,亦具有顯著的節能減碳成果。
貳、重點說明
為因應全球暖化與氣候變遷問題,我國針對建築部門推動許多兼顧節能減碳與生態保護的綠建築政策。首先,內政部在1999年針對新建建築之規劃設計,訂定綠建築標章評估系統。行政院另於2001年3月核定「綠建築推動方案」,率先實施對公部門新建及既有建築之綠化工作,內政部並依據該方案實施方針第7條,推動「綠廳舍暨學校改善補助計畫」。接著,為了強化民間產業投入綠建築,行政院再於2008年1月核定「生態城市綠建築推動方案」,依據該方案實施方針第11條「辦理綠建築更新診斷與改造計畫」,繼續推動既有中央辦公廳舍及國立大專院校建築物之改善翻新。此外,為鼓勵民間既有建築參與綠建築改善,並於100年1月訂定內政部獎勵民間綠建築示範作業要點。
由上述政策發展可以看出,我國既有建築之改善翻新,乃循公部門先帶頭示範,再輔以對民間建築給予獎勵補助,與歐美等先進國家政策推動模式一致。
參、事件評析
根據統計,我國既有建築約佔全國建築總量97%,這些早期建造的建築物,於設計規劃之初皆未納入綠建築之概念。因此,雖然許多既有建築仍舊堪用,但建築本身卻普遍存在著高耗能問題。這使得推動既有建築進行改善翻新,提升其能源效率,成為一重要議題。而依內政部公布之資訊,公部門既有建築改善翻新獲得卓越之成效,確實令人欣喜。然而,公部門既有建築畢竟仍屬少數,故如何推動民間既有建築進行改善翻新,會是我國落實綠建築政策的關鍵。在此,本文將介紹德國政府之相關政策,希望能供我國作參考。
在既有建築改善翻新政策中,德國政府同樣先要求公部門建築必須進行改善翻新,以逐年降低其能源消耗量。與此同時,德國政府也認知到有超過75%的既有建築,至今仍未進行改善翻新。因此德國交通、建築暨都市發展部( Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, BMVBS,簡稱交通部)推出了降低二氧化碳排放的建築改善翻新方案,不僅給予補助,更與德國復興信貸銀行(Kreditanstalt für Wiederaufbau, KfW)合作,提供改善翻新的低利率貸款。
今年6月1日,為了促進民眾積極採取「具體的」改善翻新行動,交通部與德國聯邦經濟暨技術部(Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi,簡稱經濟部)共同推出建築節能改善翻新的線上評估服務。讓民眾即使在家中,也可以進行節能與節省成本的行動。 該線上評估服務分為三大步驟,首先,必須輸入建築物的狀態。接著,便可以選擇欲改善翻新的項目及措施。最後,系統會產生整體改善翻新的結果,包括改善翻新前後的能源需求狀態、二氧化碳排放量,以及改善翻新所需經費,並提供聯邦、邦政府財政補助及KfW貸款方案的連結。
德國政府希望藉此向民眾傳達改善翻新的好處,在於節能、節省長期的能源成本,並增加建築物之價值。儘管德國政府在此線上評估服務網站上表明,評估結果僅供參考,並無法取代專業能源顧問的具體評估建議。然而,事先透過簡單、便利的線上評估,不僅增加民眾對於既有建築改善翻新的瞭解及興趣,更是進一步驅動民眾尋求專業評估的動力。
由此可知,節能減碳若要具體落實,全面性的規劃絕對是必要的。我國若能以德國的政策為借鏡,給予民眾更多關於既有建築改善翻新的協助,提供更多資訊。相信可以鼓勵更多民眾自主投入既有建築節能之行列,使我國綠建築政策獲得全面性的落實。
西班牙隱私保護專責機構「資料保護專員」(Data Protection Commissioner;一般多以其西班牙文縮寫AEPD簡稱之 ),針對Google街景服務(Street View)攝影過程中不當蒐集網路用戶資訊一事,於2010年10月18日對Google發動刑事制裁程序(criminal sanction procedure)。AEPD於其網站上發表聲明,其已經掌握Google涉及五項犯罪活動的證據,其中包括蒐集Wi-Fi用戶資訊並將相關資料傳送回美國等,AEPD已將相關證據資料提交馬德里法院。 Google街景服務提供全球諸多地區的地理圖片,但此一服務也引發人們對於侵犯個人隱私之擔憂。儘管Google先前已多次針對街景攝影車攫取Wi-Fi用戶未經加密訊息之行為進行道歉,但仍有諸多國家對於Google是否違反內國隱私保護法規展開調查。 此次AEPD採取法律行動前,事實上西班牙網路用戶權利協會已就相同問題Google提起訴訟,而西班牙法院亦於今年8月展開調查。AEPD對外表示,一旦法院認定Google犯罪情事屬實,各個犯罪行為將可處以6萬至60萬歐元之罰金。無獨有偶,加拿大政府亦於10月19日認定Google收集Wi-Fi用戶資料之舉動,屬於違法行為。
歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利,包括民主、法治及環境保護,防止AI在歐盟境內造成有害影響,並依據歐盟《人工智慧法》(AI Act, AIA)第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1],以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組,進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件,提供給下游提供者,並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件(guiding document),並確保GPAI提供者(providers)遵守其在《人工智慧法》下之義務,於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務,但符合歐盟著作權及相關權利法規,並不以遵守該準則為要件,而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行,其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利,以及針對文字與資料探勘(Text and Data Mining, TDM)的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項),仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業,規模有別於一般企業,故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施(proportionate measures),應與提供者之規模相稱且合乎比例(commensurate and proportionate),並充分考量中小企業(SMEs),包括新創公司(startups)之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者,採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務,GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型,應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中,公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要,且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時,例如使用網路爬蟲(web-crawlers)或授權他人使用網路爬蟲代其抓取(scrape)或以其他方式編譯資料,應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為,特別是應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀(machine-readable)權利保留[3],讀取並遵循機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force,IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者(包括權利人)實施之版本,或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產(asset-based)或基於位置(location-based)之詮釋資料(metadata)等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠取得相關資訊,包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統(downstream AI system),生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施,防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時,在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權(free and open source licenses)發布之GPAI模型,應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統,或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊,讓受影響之權利人及其代理人(包括集體管理組織(collective management organizations))以電子方式進行投訴。同時,勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴,除非投訴明顯無根據,或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由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AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供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,並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出,GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,以網路爬蟲(web-crawlers)進行網際網路內容的擷取,應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站,即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)的技術,更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理,但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣,均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟,七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料,並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架,而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求,已提示GPAI的開發、服務提供,應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響,也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言,在爭執訓練資料應有合法空間的同時,或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施,以尊重既有權利的態度,積極降低權利人的疑慮,始有助於形成互利的合法利用空間。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai。(最後閱覽日:2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場(Union market)之提供者,必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規,特別是透過最先進之技術,識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》(Directive (EU) 2019/790)第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]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) [5]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。
促進頻譜使用效率--美國啟動獎勵拍賣機制為了滿足行動寬頻時代對於無線頻譜的需求,美國規劃了多種不同的頻譜釋出、分享或共用的政策,以增加可用的頻寬或提高使用效率,其中針對既有的數位無線電視服務所使用的頻譜,則提出「獎勵拍賣機制(incentive auctions)」。此機制最初於2010年由FCC提出,其特色在於具備自願性及市場導向兩項內涵。本次美國啟動獎勵拍賣機制,主要目的為藉由新業務之頻譜拍賣,將所得之部分標金作為誘因,以鼓勵廣播電視業者繳回原有頻譜使用權,並促進美國寬頻計畫(National Broadband Plan)之發展。目前針對此機制,美國國會已於2012年2月22日正式授權FCC執行。而FCC則於2012年10月2日發布FCC 12-118法規制定建議通知(Notice of proposed rulemaking, NPRM),並依據美國「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012)之授權,針對廣播電視頻譜獎勵拍賣機制進行商擬,並廣徵各界建議。 本次廣播電視頻譜獎勵拍賣機制主要可區分為三個步驟,(一)反向拍賣(reverse auction),指廣播電視業者藉由投標之方式,標得原持有頻段之自動放棄權。(二)頻譜重組(reorganization or repacking),此步驟是為了讓廣播電視頻譜藉由重組後,可釋出部分的超高頻(UHF)頻段以作為其他業務使用。(三)正向拍賣(forward auction),即針對頻譜進行重新授權,對此FCC提出將以更為彈性的概念使用頻譜。 目前整體拍賣機制尚處發展階段,各步驟內部運作應如何規劃,FCC仍積極尋求外界建議。不過從FCC所提出的五項關鍵政策目標(key policy goals)中,亦可歸納出未來整體機制的規劃方針包含(一)提升頻譜效能,期望未來得以5MHz為拍賣單位,並且支持各類無線行動技術如W-CDMA、HSPA以及LTE技術之發展、(二)確保不干擾鄰近國家頻譜之使用、(三)發展各頻段之通用性(interchangeable),促進各頻譜區段在重新配置後具備可替換性、(四)刺激頻譜回收達理想數量,以及(五)促進頻譜技術中立概念。面對美國在提升頻譜使用效率策略上又一記新嘗試,即便目前仍有許多不確定因素亟待突破,但就促進頻譜使用效率而言,亦不失為頻譜交易機制之外,另一可參考之方向。