英國法庭於去年(2013)6月裁判美國微軟公司(以下簡稱微軟)的「SkyDrive」商標侵犯了英國新聞集團(News Corporation)旗下英國付費電視供應商BSkyB(英國天空廣播公司)的「SkyDrive」商標權。據悉,新聞集團早在2011年就對微軟發起過訴訟,並稱旗下BSkyB早已在Sky品牌下提供著移動應用和線上流媒體服務。儘管微軟認為SkyDrive雲存儲服務並不是那麼容易會和Sky串流媒體視頻服務相混淆,但英國法庭並不這樣認為,因此裁定微軟侵犯BSkyB之商標權。
判決出來後,微軟原本揚言要上訴,但兩家公司卻於2013年7月31號達成和解,微軟還是同意將其雲儲存服務改名。BSkyB稱,微軟不會再對法庭裁定結果上訴,同時,他們還將允許微軟繼續使用SkyDrive商標一段時間,“以保證微軟有個合理的過渡期讓新品牌名與舊品牌名進行交替。”
微軟發言人也向媒體確認了這一消息:“我們很高興已經解決了這次商標糾紛,我們將繼續為我們的億萬使用者竭誠服務,提供最好的雲端檔案管理服務。”除此之外,兩家公司都沒有對協議中有關財務面的和解條件(financial terms)以及其他細節進行任何透露。
在兩個公司達成和解後,過渡期間內微軟開始進行了更名的計畫,微軟並於美國時間2014年1月27日,透過網誌宣布易名的決定。微軟表示,現有的SkyDrive及SkyDrive Pro服務會一直繼續運作;當OneDrive及OneDrive for Business推出後,用戶的所有資料將會全部自動同步更新。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎,建構資料開放、共享和再利用的各項機制,滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求,以資料提升我國數位發展的價值,並強化民眾權利的保障,我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」,擬推動資料基礎建設,促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國,近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法,引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用,該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國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,作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍,以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍,儲存在其數位化、可搜尋的檔案中,用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型,未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為,為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構,支持合理使用抗辯(Fair Use Defense),強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用,AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍,屬於「合理使用」(Fair Use),且具「高度轉化性」(Highly Transformative),包括將購買的實體圖書數位化,但不包括使用盜版,也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)規定,合理使用需綜合考量四要素,法官於本案中認為: 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯,而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入,經由演算法解析、抽象化、向量化,最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力,屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容,而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」(transformative use)極高,與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本,簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability),非為侵犯著作權人合法權益目的而進行,亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書,有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」,將這些副本保存在其資料集中,用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意(creative)的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素,須為整體衡量,儘管作品本身具有較高的創意性,但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達,整體而言,法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料,甚至必須「全書」輸入,看似「大量使用」,但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理,最終在生成新內容時,並不會原封不動重現原作。所以,雖然訓練過程涉及全部作品,但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達,這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出,人工智慧模型(特別是原告的Claude服務)的輸出內容,通常為全新生成內容,並非原作的精確重現或實質模仿冒,而且Claude服務在大型語言模型(LLM)與用戶之間加入額外功能,以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此,此類生成內容不構成對原作的替代,不會削弱原作的銷售市場,也不會造成市場混淆,而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張,肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供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。沒有任何判決支持或要求,盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為,即使用於轉化性使用並立即丟棄,「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下,須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解,對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法,顯見將會產生關鍵性影響。而且,先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭,對合理使用之認定較為嚴格,而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察,目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理,而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是,均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料,除來自於既有資料庫,亦多來自網路搜取,如其亦不在可主張範圍,那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響,後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權,產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出,可合理使用資料於訓練AI,並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言,仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI, 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制,簡化資料查找與授權流程,讓AI訓練資料取得更具效率與合法性,才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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]相關新聞、評論資訊,可參見:Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38;Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books;Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/;Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日:2025/06/25) [2]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) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]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。
法國通過具爭議性的iTune法法國眾議院與參議院於 2006 年 06 月 30 日 通過倍受爭議的 iTune 法,其主要理念在闡述著作權法的設計應該要防止將音樂著作消費者侷限在僅能利用特定設備聽取音樂的藩籬中,而目前 iTunes 提供的音樂格式僅可利用 iPod 設備播放,明顯違反此一理念。 眾議院原先通過之條文要求歌曲必須可以在任何設備上播放,但此一規範受到蘋果公司反對,認為如此規定將降低音樂檔案的安全性,而造成「鼓勵盜版」的結果。參議院為此修改規範內容,於規定中設計小部分空間賦予廠商可以運用 DRM 技術限制音樂於特定設備播放之音調;且若廠商獲得著作權人 ( 唱片公司及著作人 ) 之同意,仍得限制特定音樂格式僅得於特定設備中播放 ( 如: iTunes 的情況 ) 。 社會主義與綠黨之國會議員目前正針對此一規範提出違憲主張,若該主張無法成立,法國將成為歐洲訂定此一規範之先驅,預料其他歐洲國家將可能跟隨法國之腳步進行規範,如此情勢可以從挪威消費者保護官晚近作出之決議,認為 DRM 技術已破壞競爭法則,必須加以修正,以及其他國家包括丹麥、瑞典之類似決議窺知一二。
美國聯邦通訊傳播委員會完成空白頻段干擾測試美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於今(2008)年初完成700MHz頻譜拍賣後,在8月份針對空白頻段(white space)中可用以抗干擾之技術進行測試,並於8月11日完成測試。完整的測試報告預計將在9月份公布。FCC並可望在未來幾個月內表決是否開放空白頻段。 所謂「空白頻段」係指無線電視數位化之後,位於各電視頻道之間未被使用之閒置頻段。Google、Motorola、Microsoft等公司近一、二年來持續遊說FCC開放空白頻段(white space)免執照使用,以促進無線寬頻服務之發展。 儘管數位無線電視台及Verizon等正使用該頻段之業者有干擾疑慮,然主張開放空白頻段之公司深信開放空白頻段對於新興無線寬頻服務之發展將大有助益,且透過感測技術(sensing technology)或地理定位科技(geolocation technology),即可使得無線裝置於使用空白頻段之同時,不至於干擾數位無線電視台或其他取得執照使用該頻段之業者。 關於試驗結果,無線麥克風業者Shure之資深公關經理Mark Brunner 表示,感測技術幾乎完全無法準確偵測使用中之無線麥克風或電視頻道是否正播送中,自然無法避免干擾發生。支持開放空白頻段之Motorola公司則表示,儘管感測技術無法避免干擾發生,但是Motorola所使用之地理偵測科技則在測試中被證實可有效避開正在使用中之頻段,避免干擾情況發生。
何謂「工業4.1J(Japan Industry 4.1J)」?自德國「工業4.0」,開啟所謂第4次工業革命以來,各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫,如美國之「先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)」中國大陸之「中國製造2024」,以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家,日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」,該計畫並非由國家來主導,而係由民間公司Virtual Engineering Community(VEC)及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗,旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件,並且該項目成果非僅提供給VEC之會員,將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級,「 J」則表示源自於日本(Japan)。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述:首先,將會利用控制系統蒐集相關數據;第二,在雲端平台上記錄及累積數據資料;第三進行即時分析;最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。