美國音樂授權平台營運觀察─以BMI為例
資策會科技法律研究所
法律研究員 丘瀚文
104年10月22日
壹、前言
我國著作權法採「創作保護主義」[1],於著作完成之時,立即取得著作權保護,惟亦因如此,實務上難以證明何人為著作權人,常使利用人鋌而走險非法使用著作,使我國著作權流通、發展受到限制。如何讓著作人可以安心授權著作、利用人得以透過合法授權管道,簡單的取得授權,國外已有透過建立著作權授權平台來解決問題的先行實例。本文為研析我國著作權授權平台可行之營運方式、授權契約、費用計算方式,故觀察分析美國第二大音樂授權平台Broadcast Music Inc.(以下簡稱BMI),之特色,希望對我國著作權授權平台建立,有所助益。
貳、BMI音樂授權平台介紹
一、BMI音樂授權平台介紹
American Society of Composers Authors and Publishers(以下簡稱ASCAP)是美國最大的音樂授權平台,自1914年成立以來,凡是以公開播放方式利用音樂著作皆須向ASCAP支付授權費用,長久壟斷音樂授權市場[2]。在1940年ASCAP大幅提高授權費用後,以美國廣播協會為首廣播業者,為了因應ASCAP之調整價格,便聯合了500多家廣播公司自行組織了BMI進行抵抗,並蒐集大量非ASCAP管理之音樂供廣播業者利用,但由於後續運作獲得許多利潤,因而繼續經營。
美國司法部於1941年對ASCAP提出反托拉斯訴訟,結果達成和解,之後又於2001年司法部再度與ASCAP達成協議,完成了第二最終修正裁判(Second Amended Final Judgement),該協議讓司法部得藉司法監督,去控制ASCAP授權音樂費率於一定額度內,使BMI跟ASCAP能維持競爭關係。上開原因使BMI能慢慢發展成美國第二大音樂授權團體。
二、BMI授權方式觀察
BMI授權方式分為兩種,一為非即時性授權契約,其提供著作利用人定型化授權契約,但需經由傳真、客服確認時間,故不具有授權即時性;此一類型又區分為概括授權和單一節目授權兩種形式;二為即時性線上授權契約,利用BMI自行創設之數位授權中心,經線上填入資料、金融轉帳後,即可立即獲得授權,惟目前依網頁介紹觀察,授權對象僅限網站[3]。下列即分述兩種授權方式。
(一)非即時性授權契約
BMI非即時性授權契約分為媒體授權合約(Media Licensing)和一般授權契約(General Licensing)等兩大類型,媒體授權合約主要以公開播放業者為授權交易對象,並區分概括授權與個別節目授權;概括授權即繳納年費後不限次數使用,而個別節目授權則限定特定節目使用,如需在其他節目使用則需另外繳納授權費。
一般授權契約對象則多是廣播以外其他行業,如遊樂園、舞廳、餐廳、政府機關、健身俱樂部、手機…等,其使用授權費率皆不同,利用人填入行業內容後,該授權系統會線上提供與該行業相關授權契約內容供利用人參考,利用人填寫後可上傳至BMI管理中心即可完成授權作業[4]。不過亦非所有行業BMI均提供授權契約範本,仍有部分如餐館等,尚需使用人自行連絡BMI代理人方得進行授權。
以零售商(Retail Establishments)為例,本文登入BMI授權系統,並點選「Apply for License」按鈕,即出現下載授權契約選項,其內容包含[5]:有人對使用方提出訴訟,其訴訟標的關於BMI所提供授權服務,BMI將會負責損害賠償部分。使用人若想結束或轉讓生意,應於30日email至licensing @bmi.com,BMI會將授權金額重新計算,並寄送於使用人。
費用計算上BMI對每個行業皆有不同「計算基準」,據此計算出授權費用。例如零售商是以「場地大小」為計算基準;2000平方英呎以下零售商撥放一般音樂,授權費用為一年為227.6美元,播放具有視覺性音樂(MV),授權費用為一年307美元。計算基準是隨行業不同而有所變化,例如健身房則與零售商相異,其一年最少費用為311美元,費率亦非以「場地大小」單價計算,而是用「會員數量」作計算基準,並區分音樂是否使用於健身課程,而有不同費率;用於健身課程則一個會員0.279美元,非用於健身課程則一個會員0.195美元[6]。
最後,申請人應將此一表格掃描後做成電子檔,並藉由BMI網頁的上傳功能,上傳至BMI管理中心,中心審核後並確認匯款無誤,即會通知申請人開放授權[7]。
(二)即時性線上授權
BMI即時性線上授權是透過「數位授權中心」(Digital Licensing Center)進行,和非即時性一般授權契約不同,著作利用人只須登入該系統,線上填妥相關利用資訊,並以信用卡、線上轉帳等方式給付授權費用,即得線上完成與BMI締結授權契約程序。BMI將此一授權方式簡化為線上處理,避免授權契約雙方往返溝通繁雜手續,並具有即時性,是更為便利的交易模式。
x數位授權中心有兩種計價方式,總收入計算法與網頁流量計算法。總收入計算法是將網站一定比例收入計算為音樂授權金額。網頁流量計算法則是依據網頁上的流量為基準計算音樂授權金額[8]。而BMI將網站使用區分為三類:1.音樂網站2企業網站3.非營利網站,三者會讓使用者選擇計價方式不同。
舉例來說,企業網站、非營利網站關於音樂使用,其音樂使用與網站業務目的無關,音樂使用僅為提升形象,故不宜使用總收入計算法,應採網頁流量計算方式會較為節省[9]。簡言之,音樂使用與網站業務目的相關,則多使用總收入計算法,使用音樂與網站業務目的無關,則多使用網頁流量計算法。而網站可對財政報告進行分析,並選擇最經濟的方案,並可在一年中進行四次的變更,以符合網站商業運作模式。
參、結論
藉由觀察國外著作權平台授權方式並參考營運模式,對於我國類似平台建置營運提出三點或許可以借鏡之建議:
一、依行業區分不同授權標準
BMI之授權契約多樣化,並以行業做為區分標準,滿足不同需求,此區分各種行業不同收費方式,值得借鏡。例如廣播業者與零售商播放音樂軟體,使用權利雖可能皆為公開播送權,但播放時間、地點、影響程度可能皆不相同,如一律依使用權利態樣定收費標準,似有失公平,應可參考BMI以行業區分授權契約種類模式。
二、即時性線上授權
BMI將授權契約區分為即時性授權契約與非即時性授權契約,而即時授權對於使用人而言,較為方便,我國則可考慮以即時線上授權為基礎,並將對象擴張至一般行業皆能運用。
三、費用計算方式
BMI即時線上授權收費方式區分為總收入計算法與網頁流量計算,在授權對象為網站時,給予多重選擇,例如使用者為一般網站時,網頁流量計算法是對其比較有利的。這種費用的計算方法,讓使用人可依據網站業務不同,選擇利益最大化之優點,增加了使用人使用平台誘因,故此方式值得借鏡。
綜上,BMI之授權方式與契約內容、經營方式有獨到之處,可成為我國著作權平台建立之參考範本,使著作得以順利流通,促進我國產業發展。惟各式授權契約擬定,除有賴大量契約範本蒐集方得完善,授權費用如何設定仍是未來類似平台建置營運必須透過交易經驗與資料統計分析始能克服之難題。
[2] Music Licensing History,National Religious Broadcasters Music License Committee,http://www.nrbmlc.com/music-licensing/music-licensing-history(last visited Sep. 8, 2015).
[3] BMI,https://apps.bmi.com/licensing/nmwebsite.jsf(last visited Aug. 12, 2015).
[4] Musuc Users,BMI,http://www.bmi.com/licensing(last visited Aug. 12, 2015).
[5] Music License For Retail Establishments,BMI,http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/rtl.pdf (last visited Sep. 12, 2015).
[6] Music License For Fitness,Clubs,BMI, http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/fit1.pdf,(last visited Sep. 8, 2015).
[7] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Sep. 8, 2015).
[8] 例如來站人次、瀏覽人數。
[9] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Aug. 11, 2015).
歐盟GDPR保護適足性審核與因應作為 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 吳柏凭 2018年04月10日 壹、事件摘要 歐盟於 1995 年頒布個人資料保護指令(95/46/EC)[1],對歐洲各國甚至全世界個人資料保護法制發展有極大影響力。然隨著資通訊技術發展變化迅速,網際網路與各項應用興起,既有歐盟個人資料保護指令面對這些變化已經難以為繼,歐盟執委會(European Commission) 出新的資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),於2016年4月27日通過,5月4日公布,正式成為歐盟第2016/679號規則(Regulation (EU) 2016/679)[2]。由於歐盟原則上禁止個人資料跨境傳輸,只有在被認可具有保護適足性(Adequate level of protection)的國家或地區才能例外許可傳輸,因此如何獲得歐盟保護適足性認可,就成為能否跨境傳輸歐盟個資的關鍵。 貳、重點說明 一、個人資料保護指令保護適足性審查規定 1995年的個人資料保護指令,就有禁止會員國將個人資料跨境傳輸至對資料保護不具有保護適足性之國家[3]。在第25條第2項中,對於保護適足性的審查,包括資料的性質、處理目的和期間、資料的發生地及最終目的地、該國家施行的普通法及特別法規範、以及安全措施等,透過個案綜合判斷是否具有保護適足性[4]。而關於具體的判斷標準,則依照第29條規定資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party)的指導文件[5],其中對於法律規範審查,除了內容外,更重視個資保護的執行面。 二、GDPR保護適足性審查規定 GDPR延續了個人資料保護指令的規定,原則上禁止資料跨境傳輸至對資料保護不具有適足性之國家[6]。根據第45條第2項規定,適足性的評估包括以下要素: 法治、對人權與基本自由之尊重、一般與部門之相關立法,包括有關公共安全、防衛、國家安全及刑法、公務機關對個人資料之接近使用權、及該等立法、資料保護規則、專業規則及安全措施之執行。 有一個或以上獨立監管機關之存在及有效運作,或對象為國際組織時,確保及執行資料保護規則之遵守,包括充足之執行權,以協助及建議資料主體行使其權利,並與會員國之監管機關合作; 個人資料向其他第三國或國際組織進一步移轉,該其他第三國或國際組織之規則、判例法、及有效且可執行之資料主體權利及個人資料受移轉之資料主體有效之行政與司法救濟;第三國或國際組織所加入之國際協定,或其他因具法律拘束力之合約或辦法、及從其參與多邊或區域體系而生之義務,尤其關於個人資料保護者。 以上規定與個人資料保護指令最大不同在於將保護適足性的判斷標準明文化,同時補充個人資料向第三地再傳輸應注意的規範、具有獨立性監管機關等規定,填補原本個人資料保護指令的漏洞。 三、保護適足性認可程序與現況 保護適足性認可的程序[7]為: 來自歐盟執委會的提案。 得到由歐盟各國資料保護機關組成之作業會議(European Data Protection Board)的意見。 得到歐盟各國代表的承認。 歐盟執委會合意認可。 縱然取得認可,之後也會每四年檢驗一次[8],如果被判定不具保護適足性,則仍會取消原本的認可[9]。 現階段已通過保護適足性審核的國家地區包括:安道爾、阿根廷、加拿大(民間機構)、法羅群島、根西島、以色列、馬恩島、澤西島、紐西蘭、瑞士及烏拉圭,另有美國限於「隱私盾」框架(Privacy Shield framework)方可傳輸。 參、事件評析 (一)保護適足性認可的效益 除了取得適足性認可外,個別企業可以透過1.標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCC);2.拘束企業準則(Binding Corporate Rules, BCR);或3.取得同意方式進行跨境傳輸[10]。但是取得適足性認可不但可以節省企業在個資跨境傳輸的成本,減輕企業負擔,同時也有助於整體產業突破歐盟貿易壁壘。 (二)通過保護適足性審核的困難 雖然現行通過適足性審核的國家地區有11個,惟需注意的是,根西島、馬恩島、以及澤西島都是英國屬地,法羅群島是丹麥屬地,而安道爾和瑞士都是在歐洲境內,這些國家地區的法規範本來就與歐盟差距不大,加上美國及加拿大國家本身不被認可具適足性,實際上不屬於歐盟法體系而通過適足性審核的國家地區非常有限。而且包括以色列、烏拉圭或紐西蘭在申請認可都花超過三年的時間,因此也不能作為短期的因應措施。 此外,在要件方面,規範上雖然我國個資保護規範與GDPR未有極大歧異,但只要存有差異,要取得認可就有極高困難度,這些都需要與歐盟執委會溝通。而在監管機關要求方面,雖然沒有要求單一機關,但對於機關的「獨立性」仍有要求。關於機關的獨立性目前歐盟並沒有明確的標準,但在歐盟法院判決中,有因為德國的州對州層級的資料監管機關進行調查的權力,而被認為不具獨立性[11]。 (三)通過適足性審核的具體作為 以日本為例,為了取得歐盟適足性認可,在2015年9月就其個人資料保護法(個人情報保護法)進行修正,其中設立個人資料保護委員會(個人情報保護委員会)即是為了符合適足性要求中「獨立監管機關」規定,而第24條跨境傳輸的規定更是重要。 日本個人資料保護委員會在2016年就與歐盟執委會溝通三次[12],同時在2017年發出共同聲明[13]。在不修正法律的狀況下,日本個人資料保護委員會頒布一指導方針來消除差異,並於於2018年2月9日先揭示調適方向[14],包括: 將歐盟視為敏感性個人資料而日本未明文規定者,解釋上一律視為敏感性個人資料。 歐盟不管個人資料保管期間,一律可以主張權利,而日本則限保管期間6個月以上方可主張權利。指導方針對於歐盟跨境傳輸的個資,不管保管期限一律許其主張權利。 對歐盟跨境傳輸的個資將要求揭露特定利用目的。 對於歐盟跨境傳輸的個資再移轉,必需要透過契約等規制,確保資料受保護水準。 關於歐盟跨境傳輸的個資,在去識別化一定要確認無法再識別,以與歐盟去識別化資料定義相符。 肆、結語 歐盟GDPR已施行在即,如何因應以突破其跨境傳輸的限制將不只是單純避免業者受罰,更是跨越歐盟貿易壁壘的重要關鍵,而在眾多例外許可跨境傳輸的方法中,又以取得保護適足性認可為最根本因應之道。雖然現在取得認可的難度極高,但仍有許多能努力的空間,目前我國也著手申請適足性認可的準備,未來能得到何種程度的回應,值得後續觀察。 [1] Directive 95/46/EC of the European Parliament and of the Council of 24 October 1995 on the Protection of Individuals with regard to the Processing of Personal Data and on the Free Movement of Such Data. [2] Reform of EU data protection rules, European Commission, http://ec.europa.eu/justice/data-protection/reform/index_en.htm (last visited Apr.10, 2018). [3] Data Protection Directive, art. 25(1). [4] Data Protection Directive, art. 25(2). [5] European Commission, Working Party on Protection of Individuals with regard to the Processing of Personal Data, Working Documents Transfers of personal data to third countries: Applying Articles 25 and 26 of EU data protection directive, July 24, 1998. [6] General Data Protection Regulation, art. 45. [7] Adequacy of the protection of personal data in non-EU countries, https://ec.europa.eu/info/law/law-topic/data-protection/data-transfers-outside-eu/adequacy-protection-personal-data-non-eu-countries_en (last visited Apr.10, 2018). [8] General Data Protection Regulation, art. 45(3). [9] General Data Protection Regulation, art. 45(5). [10] General Data Protection Regulation, art. 46. [11]European Commission v. Federal Republic of Germany(C-518/07). [12]個人情報保護委員会,個人情報保護委員会の国際的な取組について,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/4th_sangyokakumei_dai2/siryou3.pdf (last visited Apr.10, 2018). [13]JETRO,個人データ保護の「十分性認可」取得の好機に-日EU首脳が共同声明-,https://www.jetro.go.jp/biznews/2017/07/845f14ec50674c94.html (last visited Apr.10, 2018). [14]個人情報保護委員会,EU 域内から十分性認可により移転を受けた個人データの取扱いに関するガイドラインの方向性について ,https://www.ppc.go.jp/files/pdf/300209_siryou1.pdf (last visited Apr.10, 2018).
模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料,其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制,是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1],首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性,並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I,LG München I)於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」(Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte,下稱 GEMA)訴美國 AI 音樂生成器業者(被告即 Suno)案(案號42 O 763/25)作成終局判決,認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」(Memorisierung)於其模型中,構成德國著作權法(Urheberrechtsgesetz,UrhG)第16條第1項之重製,並侵害權利人之「公開再現(öffentliche Wiedergabe)」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容,包括使公眾得於其各自選定之時間或地點,以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂:「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」,以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張,使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示,被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型,以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定,被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段:抽取訓練素材並轉入機器可讀格式,即訓練資料之製作;資料之分析及以後設資訊加以增益,即模型之訓練;其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段:系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中,其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 (一)模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中,得作為輸出而被抽取,此即「記憶化」;其係指模型於訓練時,非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊,且於訓練後所特定化之參數中,可見對訓練資料之完整承接(Übernahme,意指納入其中)[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊(如模式與相關性)之部分,非指承接之數量須完整或精確,而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律,本身不受著作權法非難,然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊,性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且,被告之模型格外易受影響,特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目,以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之,使用者毋須指名要哪一首歌,只要在語音節奏上仿寫得夠像,模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異,有的研究要求原作與輸出內容同一,有的以部分一致為已足;就生成圖像或音訊之模型,訓練時僅抽取經選取之基礎特徵,細節資訊則被有意捨棄,故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且,模型因訓練時採「量化」(Quantisierung)而有意捨棄細節資訊,因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化,不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節,所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後,特定後設資料(如標題、類型或歌詞)與著作音樂特性(調性、節奏等)間之統計關聯被強化,造成使用者於提示中使用此等後設資料時,AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法,法院認為訓練資料為已知時,得逕以訓練資料與輸出之比對認定;訓練資料不明時,則得借助「熵」(Entropy)與「困惑度」(Perplexity)等參數,探究模型再現一輸出之確定性[14]。 (二)記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執,而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示,明顯可辨識地再現於所提出之輸出中,認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯,逐一駁斥: 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示,輸出並非藉操控性提示所誘發:雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化,但法院認為原告固曾為3,779次提示,惟其中僅338次涉及系爭六曲;且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向,此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然:鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符,已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害:因為記憶化之存在,與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性:雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料,但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 (三)記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回,認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製: 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」,不僅為與原件同一原樣之重製,亦包括以變更形式對著作之固著,例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存,或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料,而該等參數本身又具體存於伺服器上,所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性,模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列(Tokenfolgen)」之能力,即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作,得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示,讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸,感知並不困難。而且,重製不以可反覆之再現為前提,故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」,頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題,而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 (一)文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」(Text and Data Mining,TDM)係指對數位著作之自動化分析,以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為,蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製,故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作,不損及著作人之利用利益,故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為,為 TDM 所涵蓋[25];惟本案所爭執者,並非此等準備階段之重製,而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 (二)記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘,因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊,將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析,而且被承接入模型參數,並損及著作人之利用利益。因此,藉由模型記憶化所生之重製,並非「不觸及利用利益」之第一階段(製作訓練資料),文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 (三)不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用,因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形,反之於模型內重製則使著作利用受持續損害;若類推適用,權利人將陷於無保護狀態,明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此,法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,則以受保護資料訓練模型,即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外,法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄(Stream-Ripping)自 YouTube 下載系爭著作;Rolling Cipher 係為阻止下載而設,被告欠缺合法接觸,不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出,造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 (一)公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍,判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識,亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇,是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分,只要該部分本身表達著作人自己之精神創作,即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象,法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲,各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升,表達蓄積而終告釋放,同時和弦速度加快而傳遞急迫印象;AI輸出重演此整體情況,聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 (二)被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」(Handlung der Wiedergabe)應不問技術手段,廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸,故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用,經由使用者介面使系爭著作可被存取,模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器,故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成,著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯,蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配(Tatherrschaft)。被告基於訓練決定輸出內容,於再現中扮演核心角色,並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳,係自身為公眾開啟著作享用,非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現,決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型,被告未將行為支配給予使用者。是以,被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」,亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由,法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制,認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任,就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施,而係提供模型並製作系爭輸出,其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發,故各輸出為被告自身之資訊,就此其扮演主動角色,而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為,法院依美國著作權法(17 U.S.C.)審酌是否構成合理使用(Fair Use),認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]: (一)利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作,而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音,音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用,其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節,評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 (二)著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作,被告所製作之音樂非僅承接概念,而係承接系爭曲之創意要素,故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 (三)所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製,且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形,關鍵在於所重製之著作係向公眾提供,抑或僅參與技術上不可見之後端程序;本件與 Google Books 案顯著不同,該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 (四)對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物,在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現,故不足以認定市場影響;而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響,還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出,惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客,以此流行程度計,縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂,累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出,與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同,該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及,未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素,法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋,且並非所有模型均記憶化其訓練資料,故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭,亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系,其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同,而其本身能否維持猶待上訴審檢驗,亦有待後續觀察。但本案的重點在於,把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」,並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性,本文認為可歸納其重點如下: 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用,但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用,惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型,一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同,是被告之應用並未生成新的音樂作品,而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音,音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言,並非所有模型都會記憶其訓練資料,於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭,也不牴觸公共利益,蓋須取得授權不等於不能訓練。因此,本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」,而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意,顯示取得手段是否合法,從目前國際上的司法案例看來,仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘,取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同,關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下,即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌,法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍,真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以,若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容,主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是,倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋,則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬,法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為,是源自於被告以模型與使用者介面,開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製,被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配,應歸類為正犯;僅輸入提示觸發生成之使用者,不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定,法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力,AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出,也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點,其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難,並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在,進一步認定存在重製結果,而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定,仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷,雖須個案、事後之權衡,但從本案法院見解可見,避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點,如技術上可能,業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施,以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回,法院認一次調取至多需輸入176個相同提示,該調取非於使用者所選定之時間發生;其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.
知己知彼,兩岸研發經費比一比依據本(2013)年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示,去(2012)年全中國投入在研究與試驗發展(R&D)之經費支出達人民幣(以下同)10,298.4億元,較前(2011)年增加1,611.4億元,成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值(GDP)之1.98%,較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期(2012年,即民國101年)我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元,佔臺灣地區GDP比率為3.07%,較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示,在中國大陸10,298.4億元之研發經費內,用於「基礎研究」之支出為498.8億元,比2011年增長21.1%;在「應用研究」之經費則為1,162億元,增長13%;至於「試驗發展」經費支出則為最大宗,達8,637.6億元,增長19.2%。總體來說,大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項,佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%;而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分,在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%,說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用,能否有效結合,或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差,已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此,為利知己知彼,除了瞭解競爭國家之資源投入情形外,其研發成果相關運用情形等,亦實值得我們後續觀察、研究。
何謂瑞士種子資金投資競賽(Venture Kick)瑞士為縮短新創公司走向市場時間,成立種子資金投資競賽(Venture Kick),透過階段競賽方式,擇選具發展潛力之高科技創新創業團隊,並提供國內外創業輔導資源與資金,促成瑞士創新成果產業化運用之目標。Venture Kick共分為三個階段的競賽:第一階段係針對創新構想(business idea)作評分,每月選出8個團隊作創新構想的報告,另從中取4個團隊進入第二階段,並獲取獎金1萬元;第二階段會就進一步的商業模式作評選,包括經營策略、目標客戶以及策略夥伴等,進入第二階段的3個月內,各團隊藉由專家指導,發展適合之商業模式與經營策略,另再選出一半的團隊進入第三階段評選和獲取獎金2萬,最後階段之評選,擇以協助競賽團隊設立新創公司為目標,競賽團隊應於進入第三階段6個月後完成進入市場準備與提出完整商業營運計畫,最後會從2個團隊中選出1個具發展潛力之競賽團隊給予10萬元之創業基金。截至目前,受到贊助新創公司高達250家,總金額超過1500萬瑞士法郎