2014年6月25日,美國聯邦最高法院就Riley v. California一案作出判決,否定了附帶搜索(註)亦適用於行動電話的見解,並要求警察在查看嫌犯手機的內容前必須取得搜索票。
法院見解認為,由於手機裡的資料顯然不會造成執法者人身安全的危險,而在警察取得搜索票的這段期間內,資料也不可能遺失(甚至可以透過切斷手機連線功能,防免資料因遠端移除或加密而遺失),因此手機內容應不在附帶搜索的適用範圍內。判決中另指出,智慧型手機已經成為人們日常生活中無時無刻、無所不在的一部分,其中含有大量的個人資訊,包括通聯紀錄、標記有日期及地點的照片與影片、網路搜尋及瀏覽紀錄、購物清單及GPS定位等,若允許警察在未取得搜索票的情況下查看嫌犯手機,將有可能嚴重侵犯到個人隱私。
首席大法官John Roberts表示:「如果更進一步地細究系爭隱私利益之範圍,用戶在現代手機上所看到的資料,事實上並不儲存在裝置本身。將手機看作一個容器並對其內容實施附帶搜索,這樣的預設是有點勉強的,尤其當手機被用來讀取儲存在他處的資料時,這種說法更是完全無法成立。」
在其協同意見書中,大法官Samuel Alito也認為,相對於非電子資訊,法院為電子資訊提供了更多的隱私保護。同樣是通聯記錄,如果是從嫌犯口袋裡扣押的紙本帳單取得,在法律上毋須取得令狀即得搜索,但如果是儲存在手機裡就不是這麼一回事了。
註:為保護執法者人身安全並防免被告湮滅證據,我國刑事訴訟法第130條規定,檢察官、檢察事務官、司法警察官或司法警察逮捕嫌犯或執行拘提、羈押時,雖無搜索票,得逕行搜索其身體、隨身攜帶之物件、所使用之交通工具及其立即可觸及之處所,學說上稱作「附帶搜索」,為令狀搜索原則之例外。
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)
電玩角色身上之「刺青」著作權歸屬議題隨著遊戲產業不斷提升遊戲畫面的精緻程度,遊戲角色也更加貼近於真實。近期,一款由Take-Two(遊戲開發商)推出名為「NBA 2K」的遊戲,遭到Solid Oak(集合刺青家授權,保護刺青著作權)控告遊戲角色(NBA球星)身上的刺青出現在遊戲中,是侵害刺青圖案著作權的行為。 本案之爭點為遊戲中出現的刺青是否納入著作權保護範圍內及遊戲開發商對於刺青的再次使用及展示有無違著作權法。Solid Oak顯然符合關於著作權法對於原創性(original works)的要求,惟由於刺青師與運動員並無任何著作權協議,因此推斷刺青師仍保有著作權。Take-Two主張在遊戲的使用上屬於公平且微量的。他們在遊戲中所呈現之畫面,其唯一目的是保持運動員真實性形象,若不去暫停或者放大畫面,幾乎看不清楚那些圖案(刺青)。由於本案仍在訴訟中,未來是否能肯認此為合理使用,並未明確。現階段如要避免此類爭訟,或許遊戲開發商得考慮直接向刺青師(藝術家)取得授權,或由運動員與刺青師簽約並取得授權,進而使遊戲開發商出版遊戲時,得透過與運動員或聯盟等簽訂使用球員形象之合約,間接使用該等圖案。 隨著科技的發展,從虛擬實境內容涉及實體藝術品之著作權,到真實人物形象於遊戲中呈現的著作權歸屬,智財權議題越趨多元。未來在快速變遷的時代,在智財權保護及科技發展之衡平上,更應保留彈性不設限範圍。
時尚奢華品牌-Gucci與服飾品牌-Guess間之商標戰爭Gucci America, Inc. (Gucci) 於2009年對Guess?, Inc. (Guess)提出商標侵權訴訟,美國聯邦地方法院(United States District Court, SDNY)於2012年5月在無陪審團審判的結果下,判定Guess禁止使用「紅-綠條紋」、「G字菱形圖」、及「環環相扣的G圖」等三項商標,並須賠償Gucci 466萬美元之損害賠償。 緣,Gucci聲明Guess係惡意侵害及仿冒Gucci的商標設計,企圖造成消費者的混淆誤認,並淡化Gucci的商標權,故針對「紅-綠條紋」、「G字菱形」、「環環相扣的G圖形」、及「手寫Guess logo」等商標設計聲明其禁止銷售、販賣及使用,並主張因Guess的惡意仿冒,請求1.2億美元的損害賠償。 Guess於訴訟過程中提出抗辯,(1) Guess無理由仿冒Gucci的商標、 (2) Gucci至少超過七年以上放任Guess使用其所聲稱的Gucci商標設計且未提出訴訟;此外,(3) 消費者並不會將Guess的產品與Gucci的產品誤認,因Guess與Gucci所訴求的客戶市場並不相同。 Scheindlin法官於裁定書中敘明,Gucci無法直接證明因Guess之商標侵害造成其品牌上的極大損害,故最終損害賠償金額僅判定466萬美元 。 本案之法院結果將影響其他時尚品牌之商標或產品外觀近似的侵權案件。
美國聯邦巡迴法院針對標準必要專利合理授權金提出判斷標準2015年12月3日美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)對澳洲科學暨工業研發組織(CSIRO)控告美國網路設備大廠思科系統(Cisco Systems)所製造與販賣的IEEE 802.11a、802.11g、802.11n侵害其美國第5,487,069 號專利(以下簡稱系爭專利)一案撤銷原判決並發回重審。 其爭點在於: 1. Cisco主張區法院未採用標準必要專利慣用之最小可銷售專利實施單位(smallest salable patent-practicing unit)作為合理授權金計算基礎。 2. 區法院法官未審酌系爭專利納入標準化的情形及未就Georgia-Pacific 15項分析要素進行修改。 3. 區法院未適當考慮CSIRO與Radiata間的技術授權協議。 CAFC將本案撤銷發回重審,其理由如下: 1.本案不適用最小可銷售專利實施單位 CAFC認為最小可銷售專利實施單位非唯一的計算合理授權金的計算方式,故仍應考量個案不同而採不同的計算方式;其重點在於應將系爭專利與非系爭專利之技術特徵價值進行適當的區分,比較過去實際授權個案,判定系爭專利技術特徵在整體產品中的價值比例,確保權利金計算的正確性。 2.針對標準化專利應考量系爭專利受標準化的情況 依據美國專利法第284條規定,系爭專利自身的價值應與標準化後所生的附加價值加以區別,使其僅反映系爭專利為系爭侵權產品所帶來的價值。而原審法院計算系爭專利的合理授權金時,並未排除其他無關的技術特徵及區分系爭專利標準化後所帶來的附加價值。 3. 應審酌CSIRO與Radiata間的技術授權協議 Radiata為CSIRO為進行專利商品化而成立之子公司,後Radiata於2001年為Cisco所併購,並仍依據CSIRO與Radiata間的技術授權協議以每單位晶片產品為基礎授權金的計算方式,故其時間與區法院以假設性協商之可能發生時間點相同,故區法院未加以考慮乃係明顯錯誤。