亞利桑那州可望通過情色報復法，美國防治情色報復將再添一州
美國亞利桑那州曾於2014年通過違反本人意願散布隱私內容之條文（泛稱為情色報復法Revenge Porn Law），構成要件未涵蓋行為人需有傷害的主觀不法構成要件，只要未經本人同意散布隱私內容即有可能觸犯本法而被判重罪（Felony），最高將可處三年又九個月之有期徒刑。然而，因構成要件過於廣泛，甚至未排除具新聞、藝術、教育價值之內容，未考慮本人之隱私期待性和傷害有無，美國公民自由聯盟遂代表出版業、媒體業和攝影業等，以該條文侵害言論自由有違憲之虞，於同年9月向亞利桑那州提告。該案於2015年7月10日達成和解，亞利桑那州地方法院宣告該條文將不會生效施行。
在經過漫長的修法後，亞利桑那州參議院最終於2016年3月7日無異議通過情色報復法之最新修法法案（House Bill 2001），待州長簽署核准後便立即生效施行。本次修法與2014年的版本不同處為，檢察官需證明隱私內容之本人具有合理的隱私期待，若被害人曾將自拍的影像寄送與他人，更需證明被害人未有分享的意思。此外，檢察官需證明行為人具有意圖傷害、騷擾、威脅或迫使他人之主觀意思。在此條文尚未通過前，實務上已有檢察官多次反應現行法無從對違反本人意願散布隱私內容之行為論罪，至多僅能以網路跟蹤或霸凌法等追究，對受害人保護甚為不周。
- Ariz. H.B. 2001, 52nd Legis., 2nd Reg. Sess. (Mar. 7, 2016)
- Elizabeth Nolan Brown, Arizona’s Unconstitutional “Revenge Porn” Law Is Officially Dead, Reason, July 10, 2015
- Judge Halts Enforcement of Unconstitutional Nude Photo Law in Arizona, ACLU, July 10, 2015
- Final Decree, Antigone Books L.L.C., et al. v. Mark Brnovich, Attorney General of the State of Arizona; et al. (2:14-cv-02100-PHX-SRB, July 10, 2015), available as document no. 114, at
蕭郁溏
法律研究員 編譯整理
Final Decree, Antigone Books L.L.C., et al. v. Mark Brnovich, Attorney General of the State of Arizona; et al. (2:14-cv-02100-PHX-SRB, July 10, 2015), available as document no. 114, at http://mediacoalition.org/files/litigation/antigone-books-brnovich-final-decree.pdf (last visited Mar. 8, 2016). Judge Halts Enforcement of Unconstitutional Nude Photo Law in Arizona, ACLU, July 10, 2015, https://www.aclu.org/news/judge-halts-enforcement-unconstitutional-nude-photo-law-arizona (last visited Mar. 08, 2016).
Elizabeth Nolan Brown, Arizona’s Unconstitutional “Revenge Porn” Law Is Officially Dead, Reason, July 10, 2015, https://reason.com/blog/2015/07/10/revenge-porn-law-in-arizona-struck-down (last visited Mar. 08, 2016).
Ariz. H.B. 2001, 52nd Legis., 2nd Reg. Sess. (Mar. 7, 2016), available at https://legiscan.com/AZ/text/HB2001/2016 (last visited Mar. 08, 2016).
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於1998年要求有線電視業者將條件式接取（conditional access, CA）元件與機上盒的基本瀏覽設備分離；並於2003年採用CableCARD做為共通標準，希望藉由此「機卡分離」措施，達成有線電視服務層與設備層的結構分離，為設備層導入競爭與投資，以促進機上盒之功能創新與降低價格。 惟本措施2007年實施以來，因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極，致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒；且租用有線業者所提供機上盒者，大多未安裝CableCARD。 FCC故於2010年底發佈新命令，希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差；本命令於2011年8月生效，FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應： (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊； (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣； (3)無論租用或自購機上盒，CableCARD之價格必須一致，且明確揭露費用； (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇； (5)允許訂戶自行安裝CableCARD； (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD； (7)提供具多重串流（multi-stream）效能之CableCARD； (8)確保得以收視所有的線性（linear）頻道。
惠普 : 軟體專利是必要之惡智慧財產權議題涉及專利、著作權和商業機密，近年來因開放原始碼軟體而備受矚目。開放原始碼軟體可共享、修改和重新發布，和傳統專屬軟體的保密性和發布限制迥然不同。 許多開放原始碼與自由軟體倡議人士都痛批軟體專利，相形之下，惠普以擁有大量的專利為傲。2004年惠普一共獲頒1,775項美國專利，在美國排名第四。 惠普Linux負責人表示，開放原始碼程式設計師或許厭惡軟體專利的概念，但最好還是試著自我調適，因為軟體專利是不會消失的。且開放原始碼軟體是在著作權法的基礎上發展而成的，而專利比較麻煩，是因為程式設計師把專利視為削弱他們的自由。另一方面，企業則把專利看待成自家珍貴創意的保護傘。 惠普Linux副總裁Martin Fink批評開放原始碼促進會(Open Source Initiative；OSI)核准開放原始碼授權證書的作法太草率。去年8月，Fink曾指出，開放原始碼授權證書多達52種，實在太多了。現在數目變得更多，因為他抱怨OSI核准任何符合開放原始碼定義的申請案，卻不試著加以整併以強化開放原始碼業的基礎。只基於符合規格就核准授權證書，而未顧及進一步鞏固開放原始碼經營模式的能力，這會構成明顯而迫切的危險。 一家銷售智財權法律免責保險的公司說，調查顯示，Linux作業系統的核心(kernel)可能涉及283項專利侵權。惠普2002年也提醒眾人，微軟可能醞釀對開放原始碼軟體提出專利訴訟。但目前為止這些威脅尚未發生，而紅帽公司（Red Hat）和Novell揚言運用自家專利反制那類威脅，IBM和昇陽也表明不會針對開放原始碼侵犯的數百項專利提出告訴。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 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] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。
美國聯邦貿易委員會（FTC）持續開鍘違約揭露用戶個資的業者美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）根據《健康違規通知規則》（Health Breach Notification Rule，HBNR），於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令（Proposed order）。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議，且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息；而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明，將妥善保護所蒐集之個資，然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司，用來進行目標式廣告的投放。 FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料，並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外，更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款，退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議：涉及敏感性健康資料的事業負責人，除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外，最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」，這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾，最終才導致被處罰的結果。