經過深入的調查後,歐盟執委會以違反歐洲聯盟運作條例(TFEU)第102條之禁止濫用獨占地位課處斯洛伐克電信(Slovak Telekom a.s.)及其母公司德意志電信(Deutsche Telekom AG)總計38,838,000歐元之罰金。
斯洛伐克電信以超過五年之濫用獨占地位之策略,阻擋其他來自斯洛伐克市場之競爭者提供寬頻服務,因而違反歐盟反托拉斯法。尤其,執委會認為其拒絕提供開放之用戶迴路(unbundled access to its local loops)予其競爭者,因而導致其他經營者之利潤擠壓。其母公司德意志電信對於其子公司之行為有責;因此,應連帶負擔斯洛伐克電信之罰款。此外,德意志電信於2003年已經因為在德國寬頻市場的利潤擠壓而被罰款,該公司亦被課處額外之罰款共31,070,000歐元,以確保嚇阻及制裁其反覆的濫用行為。
2005年8月,斯洛伐克電信公布在某些條件下,允許其他經營者使用其開放用戶迴路(ULL)。此外,斯洛伐克電信亦不正當地阻擋用戶迴路開放的必要網路資訊;單方面地減少規範中所要求其開放迴路之義務的範圍,以及,在每一個取得開放用戶迴路所需之步驟上,設定不公平的條款和條件(例如搭配、資格、和銀行擔保)。因而延後或阻止其他經營者進入斯洛伐克零售寬頻服務市場。
此外,當其他競爭者以斯洛伐克電信訂定之零售價格販賣寬頻服務予零售消費者時,將產生利潤擠壓而導致虧損;在此種情況下,其他經營者將無法進入斯洛伐克市場。
人工智慧專利加速審查計畫(Accelerated Initiative for Artificial Intelligence,又稱AI2)是新加坡智慧財產局(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)於2019年4月宣布之計畫,目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年,每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者,最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關,該申請案之AI功能包含自然語言學習(Natural Language Processing)、影像辨識、聲音辨識、自動化系統(Autonomous Systems)、機器人、預測分析(Predictive Analytics)等;並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」(FinTech Fast Track Initiative, FTFT)類似,FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同,兩者在申請和審查程序上大致類似:不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項(claims)最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵,隨著全球AI專利申請活躍,新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場,並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
歐盟理事會修正《第428/2009號歐盟理事會規章》,提升歐洲軍民兩用出口管制力度歐盟理事會與歐洲議會於2020年12月14日,針對歐洲軍民兩用出口管制法規《第428/2009號歐盟理事會規章》(COUNCIL REGULATION (EC) No 428/2009)達成修正協議,並獲得歐盟理事會下設常駐代表委員會(Committee of Permanent Representatives, COREPER)認可後正式通過。《規章428/2009》用以規範歐盟軍民兩用出口管制,監管歐盟涉及「軍民兩用」敏感貨品、服務、軟體和技術的對外出口、內部轉口及過境貿易。因兩用貨品包含軍事用途及商用用途,故此次歐盟調整軍民兩用出口管制的相關規則,主要考量面向包括:英國脫歐對歐洲出口管制的影響;如何確保歐盟出口管制條例與國際反武器擴散制度相一致;以及解決網路監管和新興技術帶來的安全威脅等。本次歐洲軍民兩用出口管制修正重點如下: 提升出口管制力度,防止濫用網路監管等新興技術:管制項目具備監視、取得、蒐集或分析資通訊系統資料功能者,因涉及國家內部鎮壓或嚴重違反國際人權和國際人道法(International Humanitarian Law),即使未明列在歐盟軍民兩用法規的附件中,也應加強管制。 新增兩項歐盟一般出口許可證(EU General Export Authorisations, EU GEAs):包括集團內部技術轉讓(EU007)及加密(EU008),允許軍民兩用貨品出口至特定目的地。 統一歐盟軍民兩用貨品規則:例如技術協助屬於特定軍事用途且與軍民兩用相關者須經授權,歐盟成員國得配合擴張軍民兩用貨品清單。 強化企業調查和報告義務,遵守並適用出口管制規則:實施出口及授權作業的出口商,應落實內部合規計劃,確保企業遵守出口管制的政策和程序。 歐盟成員國間加強合作機制:促進資訊交流、政策調整和執法行動。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決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。
美國HHS發布2024-2030年聯邦健康IT計畫推動共享醫療體系美國衛生及公共服務部(United States Department of Health and human Services, HHS)於2024年9月底發布「聯邦健康IT策略計畫」(Federal Health IT Strategic Plan),強化電子健康資訊存取、交換和使用,提升健康管理能力、改善醫療照護體驗、推動健康研究及創新,並提出四大目標 四大目標包括: 1. 提倡健康福祉:賦予個人管理自身健康的權利,確保個人和公眾獲得現代且公平的醫療服務,並促進社區健康與安全。 2. 強化醫療照護的提供和體驗:提供安全、公平且優質的醫療服務,擴大病人獲取優質醫療途徑並減少健康差異。加強競爭和透明度改善醫療體系,減輕醫療提供者的監管和管理負擔,並增強使用健康IT工具的信心。 3. 加速研究創新:允許健康IT使用者適當存取健康資料以推動個人和公眾健康的改善。加強個人和公眾層面研究與分析,透過使用代表性不足群體的健康資料,促進健康公平。 4. 醫療資料連結醫療系統:持續推動健康IT工具的開發和應用、資料共享、普及健康IT基礎設施、保護個人隱私和安全、整合的公共衛生資料和基礎設施。 在健康IT策略計畫中也聚焦在健康公平性、人工智慧應用、資料共享及安全性等議題,並提出了六大實施原則:以人為本的包容性設計、安全且優質的健康資訊、資料導向的決策、提升全民健康公平性、鼓勵創新和競爭。透過聯邦政府健康IT策略目標與原則,預期在6年內提供更有效、公平和現在化的醫療系統。