瑞典最高法院關於維基所設立公共藝術品之照片資料庫之判決

  瑞典最高法院(Högsta domstolen)於2016/04/04 針對維基基金會(Wikimedia Sverige)與瑞典照片藝術著作權團體(Bildkonst Upphovsrätt i Sverige-BUS)之訴訟案,認定維基基金會無權經由網路提供公共藝術品資料庫(Swedish WikiMedia Art Map)予公眾使用。


  本案由瑞典視覺藝術著作權團體於2016/06在瑞典斯德哥爾摩地方法院向維基基金會以侵犯藝術家(konstnärer)對其作品在線上之公眾提供權而提起訴訟。此案爭點在維基未得藝術家之同意前,維基是否可免費提供公共藝術品資料庫供大眾接近使用。因本件訴訟涉及瑞典著作權法24條第1項公共藝術品之轉載重製(24 § Konstverk får avbildas)。瑞典斯德哥爾摩地方法院依民事訴訟法第56章第13條向瑞典最高法院針對此爭議提出判決前置問題(beslut av tingsrätten om hänskjutande enligt 56 kap. 13 § rättegångsbalken)。
 

  瑞典最高法院認為觀光客固然可以對置於公共場所之雕塑品等公共藝術品為攝影,但資料庫是否可無限制使用這些照片則是另一問題。公共藝術品照片資料庫被推定有一定某種程度之商業價值,且不論其是否具商業目的,最高法院認定藝術家有權利去主張此價值。


  維基基金會認為此判決弱化表現自由中之基本元素之視覺自由(the freedom of panorama)。需強調的是,此決定只是針對公共藝術品資料庫之運用,並不影響私人上傳公共藝術品照片至社群媒體之權利。
 

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YouTube 2015 年台灣熱門排行公布?>,自由時報,2015/12/09,http://3c.ltn.com.tw/news/21907(最後瀏覽日2015/12/29)。 [2]劉季清,<影片沒侵權卻被檢舉?別擔心,YouTube 出錢幫你打官司!>,自由時報,2015/11/23,http://3c.ltn.com.tw/news/21592 (最後瀏覽日2015/12/29)。 [3]顧濟韋,<合理使用卻被下架? Youtube幫你出錢打官司>,數位時代,2015/11/20,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/38019 (最後瀏覽日2015/12/29)。 [4]著作權法第44條 中央或地方機關,因立法或行政目的所需,認有必要將他人著作列為內部參考資料時,在合理範圍內,得重製他人之著作。但依該著作之種類、用途及其重製物之數量、方法,有害於著作財產權人之利益者,不在此限。 第 45 條 專為司法程序使用之必要,在合理範圍內,得重製他人之著作。前條但書規定,於前項情形準用之。 第 46 條 依法設立之各級學校及其擔任教學之人,為學校授課需要,在合理範圍內,得重製他人已公開發表之著作。第四十四條但書規定,於前項情形準用之。 第 47 條 為編製依法令應經教育行政機關審定之教科用書,或教育行政機關編製教科用書者,在合理範圍內,得重製、改作或編輯他人已公開發表之著作。前項規定,於編製附隨於該教科用書且專供教學之人教學用之輔助用品,準用之。但以由該教科用書編製者編製為限。依法設立之各級學校或教育機構,為教育目的之必要,在合理範圍內,得公開播送他人已公開發表之著作。前三項情形,利用人應將利用情形通知著作財產權人並支付使用報酬。使用報酬率,由主管機關定之。 第 48 條 供公眾使用之圖書館、博物館、歷史館、科學館、藝術館或其他文教機構,於下列情形之一,得就其收藏之著作重製之︰一、應閱覽人供個人研究之要求,重製已公開發表著作之一部分,或期刊或已公開發表之研討會論文集之單篇著作,每人以一份為限。二、基於保存資料之必要者。三、就絕版或難以購得之著作,應同性質機構之要求者。 第 48-1 條 中央或地方機關、依法設立之教育機構或供公眾使用之圖書館,得重製下列已公開發表之著作所附之摘要︰一、依學位授予法撰寫之碩士、博士論文,著作人已取得學位者。二、刊載於期刊中之學術論文。三、已公開發表之研討會論文集或研究報告。 第 49 條 以廣播、攝影、錄影、新聞紙、網路或其他方法為時事報導者,在報導之必要範圍內,得利用其報導過程中所接觸之著作。 第 50 條 以中央或地方機關或公法人之名義公開發表之著作,在合理範圍內,得重製、公開播送或公開傳輸。 第 51 條 供個人或家庭為非營利之目的,在合理範圍內,得利用圖書館及非供公眾使用之機器重製已公開發表之著作。 第 52 條 為報導、評論、教學、研究或其他正當目的之必要,在合理範圍內,得引用已公開發表之著作。 第 53 條 中央或地方政府機關、非營利機構或團體、依法立案之各級學校,為專供視覺障礙者、學習障礙者、聽覺障礙者或其他感知著作有困難之障礙者使用之目的,得以翻譯、點字、錄音、數位轉換、口述影像、附加手語或其他方式利用已公開發表之著作。前項所定障礙者或其代理人為供該障礙者個人非營利使用,準用前項規定。依前二項規定製作之著作重製物,得於前二項所定障礙者、中央或地方政府機關、非營利機構或團體、依法立案之各級學校間散布或公開傳輸。 第 54 條 中央或地方機關、依法設立之各級學校或教育機構辦理之各種考試,得重製已公開發表之著作,供為試題之用。但已公開發表之著作如為試題者,不適用之。 第 55 條 非以營利為目的,未對觀眾或聽眾直接或間接收取任何費用,且未對表演人支付報酬者,得於活動中公開口述、公開播送、公開上映或公開演出他人已公開發表之著作。 第 56 條 廣播或電視,為公開播送之目的,得以自己之設備錄音或錄影該著作。但以其公開播送業經著作財產權人之授權或合於本法規定者為限。前項錄製物除經著作權專責機關核准保存於指定之處所外,應於錄音或錄影後六個月內銷燬之。 第 56-1 條 為加強收視效能,得以依法令設立之社區共同天線同時轉播依法設立無線電視臺播送之著作,不得變更其形式或內容。 第 57 條 美術著作或攝影著作原件或合法重製物之所有人或經其同意之人,得公開展示該著作原件或合法重製物。前項公開展示之人,為向參觀人解說著作,得於說明書內重製該著作。 第 58 條 於街道、公園、建築物之外壁或其他向公眾開放之戶外場所長期展示之美術著作或建築著作,除下列情形外,得以任何方法利用之︰一、以建築方式重製建築物。二、以雕塑方式重製雕塑物。三、為於本條規定之場所長期展示目的所為之重製。四、專門以販賣美術著作重製物為目的所為之重製。 第 59 條 合法電腦程式著作重製物之所有人得因配合其所使用機器之需要,修改其程式,或因備用存檔之需要重製其程式。但限於該所有人自行使用。前項所有人因滅失以外之事由,喪失原重製物之所有權,除經著作財產權人同意外,應將其修改或重製之程式銷燬之。 第 59-1 條 在中華民國管轄區域內取得著作原件或其合法重製物所有權之人,得以移轉所有權之方式散布之。 第 60 條 著作原件或其合法著作重製物之所有人,得出租該原件或重製物。但錄音及電腦程式著作,不適用之。附含於貨物、機或設備之電腦程式著作重製物,隨同貨物、機器或設備合法出租且非該項出租之主要標的物者,不適用前項但書之規定。 第 61 條 揭載於新聞紙、雜誌或網路上有關政治、經濟或社會上時事問題之論述,得由其他新聞紙、雜誌轉載或由廣播或電視公開播送,或於網路上公開傳輸。但經註明不許轉載、公開播送或公開傳輸者,不在此限。 第 62 條 政治或宗教上之公開演說、裁判程序及中央或地方機關之公開陳述,任何人得利用之。但專就特定人之演說或陳述,編輯成編輯著作者,應經著作財產權人之同意。 第 63 條 依第四十四條、第四十五條、第四十八條第一款、第四十八條之一至第五十條、第五十二條至第五十五條、第六十一條及第六十二條規定得利用他人著作者,得翻譯該著作。依第四十六條及第五十一條規定得利用他人著作者,得改作該著作。依第四十六條至第五十條、第五十二條至第五十四條、第五十七條第二項、第五十八條、第六十一條及第六十二條規定利用他人著作者,得散布該著作。 [5]著作權法第65條著作之合理使用,不構成著作財產權之侵害。著作之利用是否合於第四十四條至第六十三條所定之合理範圍或其他合理使用之情形,應審酌一切情狀,尤應注意下列事項,以為判斷之基準:一、利用之目的及性質,包括係為商業目的或非營利教育目的。二、著作之性質。三、所利用之質量及其在整個著作所占之比例。四、利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響。著作權人團體與利用人團體就著作之合理使用範圍達成協議者,得為前項判斷之參考。前項協議過程中,得諮詢著作權專責機關之意見。 [6]智慧財產法院102年度民著上字第1號民事判決。第65條第1 項、第2 項亦有明文。本條規定乃獨立之合理使用概括條款,法院得單獨審酌第65條第2項之判斷標準而認定構成合理使用,並明文例示4 項判斷標準,並可考量非第65條第2 項所例示之判斷標準。 [7]最高法院94年度臺上字第7127號刑事判決認為:「著作權法第65條第2 項第1 款所 謂『利用之目的及性質,包括係為商業目的或非營利教育目的』,應以著作權法第一條所規定之立法精神解析其使用目的,而非單純二分為商業及非營利(或教育目的),以符合著作權之立法宗旨。申言之,如果使用者之使用目的及性質係有助於調和社會公共利益或國家文化發展,則即使其使用目的非屬於教育目的,亦應予以正面之評價;反之,若其使用目的及性質,對於社會公益或國家文化發展毫無助益,即使使用者並未以之作為營利之手段,亦因該重製行為並未有利於其他更重要之利益,以致於必須犧牲著作財產權人之利益去容許該重製行為,而應給予負面之評價。」 [8]智慧財產法院102年度民著上字第1號民事判決。被上訴人蘋果日報臺灣分公司係將系爭照片刊登在其所發行之99年8 月25日蘋果日報A9「政治」版左下方,固係利用整張系爭照片,惟系爭照片在系爭報紙A9版所佔篇幅之比例低,較諸該文字報導所佔版面為小。 [9] 智慧財產法院103年度民著上更(一)字第2號民事判決, [10] 谷阿莫youtube創作頻道,https://www.youtube.com/user/AMOGOOD,(最後瀏覽日2015/12/29)。 [11]著作財產權有重製權、改作權、編輯權、出租權、散布權、公開播送權、公開傳輸權、公開口述權、公開上映權、公開演出權、公開展示權。 [12]谷阿莫youtube創作頻道,https://www.youtube.com/user/AMOGOOD,我是谷阿莫,very good的阿莫,科科,來這邊只是聽我說一個我喜歡的故事,我不­評論原始故事背後的含意或導演拍攝的用意,因為那些東西每個人都­有不同的看法,有空還是要自己去看原創故事喔,謝謝。 [13]陳怡如,<透過YouTube影片賺錢!台灣超過3萬名創作者加入廣告分潤計畫>,數位時代,2013/03/23,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/27051 (最後瀏覽日2015/12/29)。 [14]智慧財產法院102年度民著上字第1號民事判決,被使用的照片性質上而言,乃屬攝影著作,系爭攝影著作之目的在於輔助公眾對該新聞事件之理解,而非在於該照片本身有何獨特之處,顯然並無特殊商業價值,是以,就系爭照片著作性質而言,應屬與新聞事件高度相關之攝影著作,脫離新聞事件,縱使該照片具有原創性,其價值亦不高。 [15]Now娛樂,<影/谷阿莫5分鐘看《侏羅紀》 網友反吐槽>,Nownews,2015/07/13,http://www.nownews.com/n/2015/07/13/1746862(最後瀏覽日2015/12/29)。

英國資訊委員會將開始調查網站使用cookie是否取得同意

  根據歐盟隱私暨通訊保護指令(Privacy and Electronic Communications Directive)之規定,網站使用cookies時,應取得當事人之同意。英國於2011年5月,修正其隱私暨電子通訊規則(Privacy and Electronic Communication Regulations,PECR)將歐盟指令納入法律,並給予網站營運者一年之寬限期,更改網站設定以符合新規範。前述寬限期已於2012年5月26日屆至,目前已有320個網站,透過英國資訊委員會(ICO)的線上申報工具,向委員會提出報告,但尚未有任一網站受到稽查。   英國資訊委員會(ICO)指出,目前專案團隊已組成,最快將於9月份開始進行調查。專案團隊未來除針對網站使用cookies是否取得同意進行調查外,亦會針對隱私暨電子通訊規則(Privacy and Electronic Communication Regulations,PECR)規範之電子行銷以及垃圾郵件規範進行稽查。一旦網站經調查不符合法律要求,資訊委員會可處以最高500,000英鎊之罰款。

德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」,針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求

  德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關(unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden)共同於2019年4月3日,召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言(Hambacher Erklärung,以下簡稱「Hambacher宣言」)。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉,但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅,特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料,並且透過自動化的演算系統,干預個人的權利與自由。   諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷,其篩選結果給予女性較不利的評價時,則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視,且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除,否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務,國家有義務使人工智慧的發展與應用,符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時,應符合歐盟一般資料保護規則(The General Data Protection Regulation,以下簡稱GDPR)第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則,並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求: (1)人工智慧不應使個人成為客體:依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障,資料主體得不受自動化利用後所做成,具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 (2)人工智慧應符合目的限制原則:透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時,即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 (3)人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性:人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時,其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋,以利於追溯及識別決策流程與結果。 (4)人工智慧應避免產生歧視結果:人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因,而產生具有歧視性之決策結果,控管者或處理者使用人工智慧前,應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 (5)應遵循資料最少蒐集原則:人工智慧系統通常會蒐集大量資料,蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之,且不得逾越特定目的之必要範圍,並應檢查個人資料是否完全匿名化。 (6)人工智慧須設置問責機關進行監督:依據GDPR第12條、第32條及第35條規定,人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施,以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 (7)人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之:為了符合GDPR第24條及第25條規定,聯邦資料保護監督機關應確認,控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。   綜上所述,Hambacher宣言內容旨在要求,人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時,除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外,亦應遵守上述提出之七點原則,以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。

通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章

通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office,以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》(AI Act, 以下簡稱AIA法案)關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models,以下簡稱「GPAI實踐準則」),並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2],針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務,提出模型文件(Model Documentation)標準與格式,協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務,並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況,提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者(以下稱「下游提供者」)及應向AIO提供相關資訊,其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件,並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任,其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎,這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供,以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件,是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序,確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更,包括同一模型的更新版本,同時保留模型文件的先前版本,期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求,確保在保護商業機密的同時,滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同,各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊,GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露),其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外,應提供的資訊分為八大項,內容應包括: (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name):模型的唯一識別碼(例如 Llama 3.1-405B),包括模型集合的識別碼(如適用),以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity):提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點,來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies):若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果,須列出該等模型的名稱(及相關版本,如有多個版本投放市場)。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構:模型架構的一般描述,例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格:模型主要設計規格的一般描述,包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size):說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range):提供模模型參數總數,記錄至少兩個有效數字,例如 7.3*10^10 參數,並勾選參數(大小)所在範圍的選項,例如:☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels:列舉在歐盟市場上使用模型的採用法,包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License:附上授權條款鏈結或在要求時提供副本;說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權;列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy:附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses:例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems:例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration:例如使用說明、基礎設施、工具)的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software:使用模型所需任何軟硬體(包括版本)的描述,若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process):訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述,包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標,以及不同參數的相關性(如適用)。例如:「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練,以使模型與人類價值觀一致,並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale):如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality:勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance:勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained):取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述,包括用於註釋資料的方法及資源,以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料,如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露,應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points:說明訓練、測試及驗證資料的大小(資料點數量),連同資料點單位的定義(例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀)。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics):指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述,如領域(例如醫療保健、科學、法律等)、地理(例如全球、限於特定區域等)、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies):指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述,如清理(例如過濾不相關內容如廣告)、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability):在資料獲取或處理中實施的任何方法描述(如有),以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源,包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII),以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases):描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time):所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training):說明訓練使用的測量或估計計算量,以運算表示並記錄至其數量級(例如 10^24 浮點運算)。 3.測量方法論(Measurement methodology):描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法:說明訓練使用的測量或估計能源量,以百萬瓦時表示(例如 1.0x10^2 百萬瓦時)。若模型能源消耗未知,可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量,提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法:以浮點運算表示方式(例如 5.1x10^17 浮點運算)說明推論運算的基準計算量,並提供計算任務描述(例如生成100000個代幣Token)及用於測量或估計的硬體(例如 64個Nvidia A100)。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時,應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式,公開揭露聯絡資訊,供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊,以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時,GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊,在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,對使其充分了解GPAI模型的能力及限制,並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供,除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式,作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制,並保留控制證據以供證明遵循AIA法案,且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時,宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料,到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計,甚至運算與能源消秏等,構面完整且均有欄位說明,而且部分欄位直接提供選項供勾選,對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊,以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。因此,表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者,例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料,無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件,並要求於網站等適當地,公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時,為確保資訊的品質及完整性獲得控制,該準則亦明示不僅應落實且應保留證據,以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案,草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節,已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制,即可推動GPAI模型資訊的揭露,對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求,即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險,同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求,透過通過評測的正面效益,運用AI風險評測機制的資訊提供要求,前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則,將可以立即可獲得一定程度的實質落實,緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日:2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日:2025/07/30)

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