美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
全球最大無人機製造商DJI在美對科技新興公司Yuneec 提起專利侵權訴訟SZ DJI Technology Co.和DJI Europe B.V.(下簡稱DJI)來自中國,是世界上最大的無人機製造商,DJI向加州中區聯邦地區法院起訴科技新興公司Yuneec Intemational Co.Ltd.和Yuneec Usa Inc.(下簡稱Yuneec)涉嫌侵害其跟踪移動目標系統,和可拆卸支架360度攝影機鏡頭的兩項專利,且請求法院發布禁制令,以阻止進一步銷售,並請求損害賠償。 這兩項專利,一為美國專利編號9164506“跟踪移動目標系統”,一旦遠端操作員指定了目標,無人機會自動跟蹤並保持相機拍攝目標;另一個專利為美國專利編號9280038,可讓無人機的照相機旋轉360度進行拍攝,並連接到分離的手持式攝像機,DJI強調公司多年來為開發該產品投注相當的時間和資源。 總部位於香港的Yuneec在一月的消費電子展(Consumer Electronics Show)上引起轟動,Yuneec使用GPS感知技術避免危險區域如機場,媒體於消費展後的報導稱Yuneec的無人駕駛飛機已經威脅到DJI市場上的地位。 Yuneec在5月25日向加州中區聯邦地區法院提起反訴認為其無侵權,並表示目標跟踪是一個抽象的概念不能以此申請專利,“跟踪是一個古老的概念” Yuneec的代表律師威爾遜表示,“該506專利並不是要揭露新的跟踪技術,相反的它只是描述並使用眾所周知的無人機的跟踪技術“。而另項專利可拆卸的支架360度攝影機鏡頭,如GoPros已有類似的產品,甚至遠比DJI的產品還早之前。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大推動聯邦互通醫療法案建立數位醫療資料共享體系加拿大聯邦政府於2026年2月4日於聯邦參議院提出《聯邦互通醫療法案》(Connected Care for Canadians Act, Bill S-5),由參議員 Pierre Moreau 擔任提案人,以改善該國長期存在的醫療資料不流通及仰賴紙本病歷之困境。據加拿大衛生部統計,目前僅有29%的初級照護提供者得在診所外透過電子方式共享病歷,建立聯邦醫療資訊系統的互通體系,遂為本法案之核心目標。 法案條文草案揭示兩大重點,其一為課予醫療資訊科技供應商(health information technology vendor)義務,其所提供的資訊系統或服務必須要具備互通性(Interoperability),且不得阻礙電子醫療資料的共享(data blocking)。法案亦授權訂定罰鍰機制,確保供應商遵循法規;其二則涉及中央法規與地方法規的分工,法案規定當省或地區尚未制定與本法案所要求實質相同或更嚴格(substantially similar to or exceed)的規定時,該省或地區必須適用法案的規定,法案將授權制定如何認定上述實質性要件的標準與程序。 法案仍在立法程序中,現已完成參議院二讀程序,並於2026年5月6日進入到三讀程序。本法案並非在創建數位身分、平台或醫療資訊資料庫。而是為病患提供安全存取途徑,並促進醫療服務提供者之間安全的資料共享,未來將值得關注法案對於醫療資料共享的貢獻及執行成效。
日本經產省提出創新政策落實方向由於日本近年研發品質、數量停滯不前,加上企業研發效率亦落後於外國,經濟產業省(簡稱經產省)於2024年6月21日從三個面向提出政策建議,期能打造成功創新模式。重點如下: 1.發揮新創企業與大企業優勢,促進研發投資 由於研發投資具有回收期間長、獲利不確定等特徵,短時內難以看到成效,故為鼓勵企業持續投入研發,經產省擬制定研發投資效率評價指標,並將透過「新創培育五年計畫」(「スタートアップ育成5カ年計画)下之「新創推動框架」(スタートアップ推進枠),將科研預算優先分配予重點項目,以建立友善研發環境。 2.透過新創資源流動,促進商業化和創造附加價值 新創企業初期往往受限於人力、技術和設備等資源不足問題,難以快速成長及擴張。為解決上述問題,經產省擬制定「跨領域學習」指引及案例集,期能促進新創資源流動,打造創新生態系統。 3.以需求為導向之前瞻技術研發 部份具有高度發展潛力之前瞻技術,如量子和核融合等,因研發風險較高且市場需求不明,將由新能源‧產業技術綜合開發機構(新エネルギー・産業技術総合開発機構)、產業技術綜合研究所(產業技術綜合研究所)等法人進行研發。