何謂「AI創作物」？
日本智慧財產戰略本部之「次世代智財系統檢討委員會」於2016年4月18日公布的報告書針對「AI創作物」有諸多討論，截取部份內容如述。
以現行著作權法來看，自然人創作產生的創作物，受到著作權保護並無疑問。倘若係自然人利用AI做為道具產出的創作物，若具備(1)創作意圖；(2)創作貢獻，兩種要件，亦得取得權利。然而，若該創作物僅透過人類指示，過程係由AI自主生成，此時該創作物即屬於AI創作物，目前非屬著作權法保護之範圍。惟上述三種情況在外觀辨識上極為困難。換言之，人類創作物與AI創作物之界線已愈趨模糊。
AI創作物可能具備多種態樣，包括：音樂、小說等，甚至包括新技術及服務的生成。以音樂、小說為例，由於日本著作權法係以「創作保護主義」為前提，只要該創作物完成時具有原創性，即受著作權保護，AI的特性可能會造成該當著作權保護之著作物數量遽增；若AI產生的成果屬於技術或服務，以專利審查需具備新穎性、進步性等要件而言，得獲取專利權難度相對比較高。
而日本政府在討論AI創作物是否具有「保護必要性」，主要係以智財權「激勵理論」出發，該理論核心在於保護人類的投資行為應獲得合理報酬，才有續行創作的動機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2024年12月13日，就歐洲數位權利中心（Noyb - The European Center for Digital Rights，下稱noyb）之申訴做成決定，認定歐盟執委會（European Commission, EC）於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告，違反歐盟機構資料保護規則（Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR），對EC作成訓誡處分。 本案背景事實：EC在2023年9月15日至28日間，於社群網站X上投放了精準廣告，旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法（Child Sexual Abuse Regulation, CSAR）草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放，該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字，和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示，包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關，包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨（Dutch VVD）；而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關，如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似（look-alike）策略，根據關鍵字和與代表資料（proxy data）相比較下顯示出的相似性，篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。 Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資（政治立場），在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下，已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料，也未打算處理特種個資，只是使用X的服務。EC還主張，為了傳達立法草案，並基於EC依歐盟條約（Treaty of EU, TEU）的提案權，其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益，具備合法基礎。 EDPS經過調查後，認定： 1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針，決定了資料處理的目的（purpose determination），在此範圍內，也應被認為是資料控制者。 2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰，亦屬處理了使用者的特種個資。 3.雖然當事人若屬主動公開特種個資，會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件，但依照歐盟法院判決先例，僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料，且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件，該資料之處理仍須具備合法性基礎。 4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統，難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求，從而，難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。 5.最後，雖然EDPS認為EC違反EUDPR，但也同時認為，廣告已經結束，並無罰款的必要，因此僅對EC做成訓誡處分。
世界智慧財產組織(WIPO)及經濟合作暨發展組織(OECD)建立公共著作之線上授權機制為促進各國政府和國際組織間之研究資料、新聞報導、資料集(data set)等公共著作於網路自由流通、運用，世界智慧財產組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)和經濟合作暨發展組織(Organization of Economic Co-operation and Development, OECD)等多個國際組織經過2年多的合作研究，終於2013年底開發出「創用CC 3.0 政府間組織授權(Creative Commons 3.0 Intergovernmental Organization (IGO) Li-cense，下稱IGO授權)」機制。聯合國教科文組織(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization，下稱UNESCO)亦將其建置之「開放近用著作資料庫(Open Access Repository，下稱OAR)」網站運用IGO授權。 IGO授權係為使特定內容再發行而設計的簡易公開授權程序。IGO授權同樣分為6種授權條件，即為「姓名標示」、「姓名標示-相同方式分享」、「姓名標示-商業性」、「姓名標示-禁止改作」、「姓名標示-非商業性-相同方式分享」、「姓名標示-非商業性-禁止改作」。 2013年12月UNESCO將IGO授權運用至儲存UNESCO之電子書、新聞報導、研究資料等之OAR。UNESCO之OAR係開放給全世界的人可免費下載內容，甚至進行重製、翻譯、改寫等。UNESCO只使用IGO授權中「姓名標示-相同方式分享」條件，若使用者要依其他授權條件使用著作的話，就須向UNESCO取得書面同意。 UNESCO為聯合國所屬組織中第一個對著作採取公開近用政策(Open Access Policy)，透過OAR，UNESCO著作流通規模已有顯著增加。未來相關政府間組織之資料開放利用，若逐步地適用IGO授權機制，可預期的是將會有助於擴大公共資料加值利用市場規模。
德國推行氣候保護協議和綠色領導市場措施，加速基礎工業氣候中和技術發展德國經濟及氣候保護部科學顧問委員會於2023年2月8日公布《向氣候中和產業轉型：綠色領導市場和氣候保護協議》（Transformation zu einer klimaneutralen Industrie: Grüne Leitmärkte und Klimaschutzverträge）報告，擬透過綠色領導市場（Grüne Leitmärkte）和氣候保護協議（Klimaschutzverträge）兩種工具措施，在基礎⼯業中⼤規模推廣氣候中和⽣產技術。 科學顧問委員會指出，目前僅靠碳定價已無法調整在氣候保護面向的市場失靈問題，加上基礎工業（例如鋼鐵、水泥、合成氨等）的氣候友好型技術投資上缺乏經濟效益，因此政府需要採取額外措施來實現基礎工業的氣候中和。 綠⾊領導市場則是國家建立或支持以氣候中和⽅式⽣產的原物料（例如綠⾊鋼鐵）的市場，政府採購中可優先使⽤綠⾊原料，也可以透過監管措施，規定私⼈和企業在⼀定範圍內只能使⽤含有⼀定⽐例綠⾊原料的產品。氣候保護協議則是國家與企業間，就⽣產氣候友好型產品簽訂契約，保證企業將獲得15年的補償⾦，以補償採行氣候中和⽣產術所產生較⾼的成本，同時亦保護企業免受碳定價波動和其他⾵險的影響。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。