FCC第二號命令對我國必要轉播條款的啟示

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2005年05月,第189期
 

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※ FCC第二號命令對我國必要轉播條款的啟示, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=739&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2025/11/21)
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日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》簡介

日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月25日 為全面性且有計畫地推動人工智慧(以下簡稱AI)相關技術之研發及應用,同時為改善國民生活和促進國家經濟健康發展做出貢獻,日本內閣於2025年2月28日提出《人工智慧技術研究開發及應用促進法》(以下簡稱本法)草案。 [1] 本法進一步於同年5月28日經參議院表決通過[2] ,通過之條文內容與2月28日提出之草案並無二致,惟5月27日內閣委員會另外通過20點附帶決議[3] ,其中涵蓋共多具體措施。本法於6月4日公布施行[4] ,以下將介紹本次日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》及附帶決議內容。 壹、立法緣由 近年AI技術及應用蓬勃發展,然而日本卻深感國內對AI發展不如其他主要國家,依據科學技術創新推進事務局(科学技術・イノベーション推進事務局,以下簡稱科技事務局)釋出之立法概要,本次立法主要有兩大理由 [5]: 一、國內AI技術開發、應用起步緩慢 科技事務局引用史丹佛大學於2024年所發布之《AI指數報告》(AI Index Report 2024),該份報告彙整2023年各國對於AI相關產業之民間投資額,如下圖所示。從此圖可知,作為世界主要經濟體的日本,對於AI的民間投資於2023年竟僅有6.8億美元,遠遠不及美國的670.22億美元、中國77.6億美元及英國37.8億美元。[6] 圖一、各國對於AI相關產業民間投資額統計 資料來源:STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024). 此外,根據日本總務省於2024年所發布之調查結果,如下圖所示,日本僅有9.1%的國民有使用過生成式AI之經驗,相較於中國的56.3%、美國的46.3%、英國的39.8%及德國的34.6%,仍有相當程度之落後。 [7] 圖二、各國國民使用過生成式AI之經驗調查 資料來源:総務省,令和6年版情報通信白書 不僅國民的AI使用率低,日本總務省亦針對企業將AI運用於其業務進行調查,如下圖所示,目前有在使用AI之企業僅有46.8%(包含已取得具體成效及尚未取得成效),其餘53.2%之企業則正在測試階段、正在商議導入或至今仍未討論導入。對比中國的95.1%、德國的80.6%及美國的78.7%,雖不如國民使用率落後,但仍有不少進步空間。[8] 圖三、各國企業業務中AI運用情形調查 資料來源:総務省,令和6年版情報通信白書 二、多數國民對於AI仍感到不安 科技事務局引用KPMG於2023年所發布的《全球AI信任研究報告》(Trust in AI: A Global Study 2023),僅有13%的日本國民認為現行法規已足以確保AI可被安全使用,亦低於中國的74%、德國的39%及美國的30%。此調查結果亦如實反映出有77%的日本國民迫切希望國內能針對AI訂定相關規範。[9] 除上述兩項主要理由外,考量日本有需要進一步促進創新發展、積極應對AI產生之風險,因此科技事務局決定訂立新的AI法規。 貳、立法重點 《人工智慧技術研究開發及應用促進法》總計28條,共分為四個章節,包含第一章總則(第1條至第10條)、第二章基本政策實施(第11條至第17條)、第三章人工智慧基本計畫(第18條)及第四章人工智慧戰略本部(第19條至第28條)。考量依法規條文及章節順序不易說明,以下將以科技事務局所提供之立法概要之脈絡進行說明。 一、目的 第1條即說明本法旨在全面且有計畫地制定AI相關政策,推動AI技術之研發與應用,以改善國民生活並為國民經濟發展做出貢獻。 二、基本理念 第3條亦規定AI技術之研發與應用應以提升AI產業之國際競爭力為目標,希冀藉由AI技術創造高效率新業務,並得以應用於國民日常生活與經濟活動之各階段,另考量AI技術若經不當使用,將有助漲犯罪行為或洩漏個資等風險發生之可能性,故應確保AI技術之正確使用。最後,同條亦規定日本應在AI技術之研發與應用上進行國際合作,並努力在國際合作中取得主導地位。 三、AI戰略本部 本法第四章皆為設立AI戰略本部相關之條文,第19條、第20條及第25條第2項規定AI戰略本部應由內閣所設立,其職責有以下兩項: (一)研擬AI基本計畫草案,並推動相關事宜。 (二)促進AI相關技術研發及應用相關重要政策之規劃、提案及統籌協調等事宜。 (三)除本法規定的事項外,總部相關必要事項由政令規定。 為使AI戰略本部可順利履行上述職責,第25條賦予AI戰略本部認為有必要時,得向行政機關、地方公共團體、獨立行政機構、地方獨立行政機構的首長以及公共機關的代表,要求提供資料、發表意見、進行說明及提供其他必要協助。 第21條至第28條則為與本部組成相關之規定,其規定AI戰略本部組成成員包含以下三個職位: (一)部長:由總理擔任,掌管總部事務,並領導監督總部工作人員。 (二)次長:由官房長官及AI戰略大臣(由總理任命)擔任,負責協助部長履行職責。 (三)由除部長、次長以外的所有國務大臣組成。 四、AI基本計畫 如上所述,AI戰略本部重要職責之一,即研擬AI基本計畫草案。依第18條規定,總理應將AI戰略本部所研擬之AI基本計畫草案,提請內閣決定是否同意草案內容,待內閣作成決定後,總理應立即公布AI基本計畫。 同條亦明定AI戰略本部應以前述第二節的基本理念及以下第五節的基本政策實施之相關規定為基礎,研擬AI基本計畫草案,其應涵蓋之事項包含: (一)AI技術研發及應用政策實施的基本方針。 (二)為促進AI技術研發及應用,政府應全面性且有計畫地實施政策。 (三)政府為能全面性且有計畫地實施政策所採取的必要措施。 五、基本政策實施 第二章所涵蓋之第11條至第17條則規定政府應執行之基本政策實施事項,包含: (一)促進AI技術研發 依第11條規定,國家應採取措施促進AI技術研發,使AI技術可順利從基礎研究階段進展至實際應用階段,並在研發機構間建立研發成果得以互相流通之制度,同時提供研發成果資訊。 (二)提升基礎設施建置與使用 依第12條規定,國家應採取措施建置AI基礎設施,包含AI技術研發及應用所需之大規模資料處理、資通訊、電磁紀錄儲存等設備及為特定目的所收集之資料集等,並使AI基礎設施得以廣泛供研發機構或企業所使用。 (三)確保符合國際規範 依第13條規定,國家應根據國際規範制定基本方針並採取其他必要措施,以確保AI技術之研發及應用得以適當之方式進行。 (四)確保人力資源 依第14條規定,國家應與地方政府、研發機構和企業緊密合作,並採取必要措施,以確保、培訓和提升各領域人才的專業素質,使其具備AI技術從基礎研究至實際應用於民眾生活或經濟活動之各階段所需之專業知識,並提升其專業知識之廣度及深度。 (五)提升教育 依第15條規定,國家應提升與AI技術相關之教育與學習、辦理推廣活動或採取其他必要措施,以增進大眾對AI技術之認知與興趣。 (六)研究調查 依第16條規定,國家應掌握國內外AI技術研發及應用之最新趨勢,並進行有助於AI技術研發及應用發展之研究與調查,包含分析因不正當目的或不適當方法研發應用所導致國民受侵害之案例,及針對不正當使用之因應對策。 同時,國家亦應根據此類研究調查成果,向研發機構、企業和其他人員提供指導、建議和最新資訊,並採取其他必要措施。 (七)國際合作 依第17條規定,國家應進行AI技術研發及應用之國際合作,積極參與國際規範之制定過程。 六、職責 第4條至第8條分別規定國家、地方政府、研發機構、企業與國民應各司其職,其職責分述如下: (一)國家 依第4條規定,國家應依前述第二節的基本理念,制定並實施促進AI技術研發及應用之基本政策實施相關之計畫。此外,國家應在行政機關間積極應用AI技術,以提升行政效率。 (二)地方政府 依第5條規定,地方政府應依前述第二節的基本理念,在與國家進行適當分工後,結合各地方特色,制定並實施自主政策,以促進AI技術之研發及應用。 (三)研發機構 依第6條規定,大學及研發機構應依前述第二節的基本理念,積極進行AI技術之研發,推廣其成果,培育具有專業性和廣泛知識之人才,並協助國家與地方政府之政策實施,而國家與地方政府則應促進大學研究活動,尊重研究人員自主權及將各大學之特色納入考量。 此外,研發機構應進行跨領域或綜合性研發,同時為有效推動AI技術研發,應綜合考量人文科學及自然科學等領域之專業知識。 (四)企業 依第7條規定,任何企業有意開發或提供使用AI技術之產品或服務,或任何其他有意在其業務活動中使用AI技術,應依前述第二節的基本理念,提升其業務之效率和品質。 此外,上述企業應透過積極使用AI技術創造新興產業,並須配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 (五)國民 國民應依前述第二節的基本理念,加深對AI技術之認知與興趣,並盡可能配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 七、附帶決議 本次立法過程除條文本身外,5月27日內閣委員會亦通過20點附帶決議,針對政府實施本法時應採取之適當措施進行補充說明,以下摘錄重點說明 :[10] (一)政府應以「以人為本之AI社會原則」為基礎,進行AI技術研發及應用。 (二)政府制定AI基本計畫和基本方針,或執行政策措施時,應將風險降至最低,並考量推廣AI之益處。 (三)企業和國民應充分了解AI應用之注意事項及規避風險之措施,並透過教育使國民了解AI合理使用方法及其風險。 (四)政府針對AI應用導致之失業或貧富差距擴大採取必要措施。 (五)政府應透過法規打擊AI技術之濫用,特別是利用兒童圖像產生之深偽色情內容,並加強對網站管理員刪除違法內容之監管,保護受害者。 (六)政府和民間機構將合作開發以日語為基礎之大型語言模型。 (七)政府應消除新創企業等新進者之壁壘,創造公平開放之市場環境。 (八)政府應將AI定位為國家戰略重要領域。 (九)政府應考慮電力供需,策略性地建設資料中心。 (十)政府應以跨學科之觀點強化對AI人才之培養,並確保足夠有投資。 (十一)政府應積極營造有利於國家、地方政府、企業應用AI之環境,並避免因營運效率提升而出現裁員情形。 (十二)政府應執行降低AI風險之措施,並進行公私合作以確保安全。 (十三)政府於進行調查和指導時,應避免施加過重之負擔或要求過多資訊揭露,同時考慮保護企業之商業機密等智慧財產權。 (十四)政府於國民權益受害之個案進行調查和指導時,應即時自企業或服務使用者和人工取得資訊,以便迅速發現個案並因應。 (十五)針對依《廣島人工智慧進程國際行為準則》負有報告義務之企業,政府應最大限度地減少其與現行國內法規之報告義務之重複。 (十六)政府應不斷修訂本法及其他相關計畫與方針,以確保AI應用能促進國民生活改善和國民經濟發展,並及時應對新風險。 (十七)AI戰略總部之組織架構,應消除各部會、機構垂直分工造成之弊端,並積極自民間招募人才。 (十八)政府應儘早成立由AI倫理、法律和社會議題等領域專家組成的智庫機構。 (十九)如出現現行法規難以因應之新風險,政府應考慮導入風險導向之概念,依風險等級而採取不同監管措施。 (二十)因應AI應用產生之智慧財產權相關侵權行為,政府應參考其他國家之情形,探討因應措施。 參、總結 日本緊接著韓國之後,成為亞洲第二個在法律層級通過AI法規的國家,惟相較歐盟或韓國通過的AI法,日本在法律條文的訂定上,主要是針對政府與各界之職責進行規範,而缺乏對於AI技術開發或應用風險之監管。儘管附帶決議中較多具體內容,仍須待AI基本計畫訂定後,日本對於AI技術開發或應用之監管模式才會有較清晰之雛形。 考量到日本尚有通過20點附帶決議,日後仍可關注AI戰略本部如何依據AI法及附帶決議擬定AI基本計畫,未來或可成為我國人工智慧法制政策規劃之參考依據。 [1]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(第217回閣法第29号)。 [2]〈議案情報:人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案〉,参議院,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/217/meisai/m217080217029.htm(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [3]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [4]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律法律(令和7年法律第53号)。 [5]內閣府,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(AI法案)概要〉,https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [6]STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024), https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf (last visited June 11, 2025) [7]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [8]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [9]KPMG, Trust Inartificial Intelligence: Country Insights on Shifting Public Perceptions of AI (2023), https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2023/09/trust-in-ai-country-insight.pdf.coredownload.inline.pdf (last visited June 11, 2025). [10]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。

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。

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