何謂瑞典「VINNOVA」?VINNOVA的組織地位與功能為何?

  瑞典近年來積極制定科技創新政策,為了提升政策協調度,瑞典於2001年繼續進行組織改造,創立瑞典創新系統署(Swedish Governmental Agency for Innovation Systems, VINNOVA)與瑞典研究委員會(Swedish Research Council),成為創新發展最主要的兩大支柱。

  VINNOVA是瑞典推動科研創新重要的一個部署,瑞典政府相當重視此單位,每年投入約20億瑞典克朗的經費於此,且除了在斯德哥爾摩(Stockholm)設有總部外,更在比利時的布魯塞爾(Brussels)及美國矽谷(Silicon Valley)設有辦公室,以掌握世界最新的產業創新動態,其組織單位約有兩百多名員工,負責VINNOVA計畫推動等工作 。由於VINNOVA的特別地位及其執行許多協助瑞典產業創新之計畫。

  VINNOVA在科技創新扮演重要的推手,政府也希望藉VINNOVA的成立促進產業社會的發展,尤其重視產業創新領域。為能順利推動科研創新的過程,且加強學術、產業及公共行政單位的研究合作,VINNOVA建立三螺旋(Triple Helix)模式,希望藉由合作而相互學習。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂瑞典「VINNOVA」?VINNOVA的組織地位與功能為何?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7637&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/08)
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解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展

解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言   2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1],新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構,獲頒「2013雲端安全耀星獎」(2013 Cloud Security STAR Award),該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業,今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外,首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證,其背景、精神與機制運作為何?本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題,並介紹幾個具有指標性的驗證機制,以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。   資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一,各國推展雲端運算產業之際,會以提出指引或指導原則方式作為參考基準,讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面,相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動,直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後,則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循   雲端運算的資訊安全風險,可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2],涉及層面相當廣泛,包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應(Lock-in)、以及雲端服務提供者內部控管不善…等,都是可能發生的實質資安問題 。   在雲端運算產業甫推動之初,各先進國以提出指引的方式,作為產業輔導的基礎,並強化使用者對雲端運算的基本認知,並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3]   歐盟網路與資訊安全機關(European Network and Information Security Agency, ENISA)於2009年提出「資訊安全確保架構」,以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準,參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方(Third party outsourcers)有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53,試圖提出更完善的資訊安全確保架構。   值得注意的是,其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配(Division of Liability)有詳細說明:在資訊內容合法性部分,尤其是在資訊內容有無取得合法授權,應由載入或輸入資訊的使用者全權負責;而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時,例如個人資料保護相關規範,基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分,進行適當的謹慎性調查(Due Diligence, DD)[4]。   雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層,則決定了各自應負責的範圍與界限。   在IaaS(Infrastructure as a Service)模式中,就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目,服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體(Virtual Instance)中運作的應用程式(Application)。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器,概由使用者所完全主控,因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。   在PaaS(Platform as a Service)模式中,通常由雲端服務提供者負責平台軟體層(Platform Software Stack)的資訊安全,相對而言,便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。   在SaaS(Software as a Service)模式中,雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式(Entire Suite of Application),因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時,使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限,且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6]   CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」(Cloud Controls Matrix, CCM),目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」,係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域(Domain)而來,著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照,例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前,CSA提出的CCM,十分完整而具備豐富的參考價值。   舉例而言,資訊治理(Data Governance)控制目標中,就資訊之委託關係(Stewardship),即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力(Resiliency)控制目標中,要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫(Management Program),應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程,以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內,且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉,以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9]   日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」,此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督,來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍,主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形,其資訊安全的管理議題;其指導原則之依據是以JISQ27002(日本的國家標準)作為基礎,再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。   舉例而言,在JISQ27002中關於資訊備份(Backup)之規定,為資訊以及軟體(Software)應遵循ㄧ定的備份方針,並能定期取得與進行演練;意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體,能在災害或設備故障發生之後確實復原,因此應有適當可資備份之設施,並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境,使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性;而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證   CSA所推出的「雲端安全知識認證」(Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK),是全球第一張雲端安全知識認證,用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識,並不代表該人員通過專業資格驗證(Accreditation);此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展,因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版(英文版)」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式,供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險,並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制   由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制(CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR),設置一開放網站平台,採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式,就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估(Self Assessment),並宣示已遵循CSA的最佳實務(Best Practices);登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告,以表示其遵循狀態。   (一)認知評價計畫(Consensus Assessments Initiative)[12]:此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問,再由服務提供者針對這些模擬提問來回答(提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同),藉此,由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。   (二)雲端資訊安全控制架構(CCM):由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導,實踐相關的政策、措施或程序,再揭示其遵循報告。   資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失,美國南卡羅萊納州稅務局(South Carolina Department of Revenue)2012年發生駭客攻擊事件,州政府花費約2000萬美元收拾殘局,其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控,其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。   另一方面,使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施,促進使用者實施謹慎性調查(Due Diligence)的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度   由日本一般財團法人多媒體振興協會(一般財団法人マルチメディア振興センター)所建置的資訊公開驗證制度[13](安全・信頼性に係る情報開示認定制度),提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準,要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊,並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否,若審查結果通過,將發予「證書」與「驗證標章」。   此機制始於2008年,主要針對ASP與SaaS業者,至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成   現國際標準化組織(International Organization for Standardization, ISO)目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017(草案)[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範,而ISO/IEC 27018(草案)[15]則特別針對雲端運算的隱私議題,尤其是個人資料保護;兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上,再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標(Control Objectives)。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省,クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン(2011),http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html,(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [10]日本経済産業省,〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉,頁36(2011)年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).

從思科(Cisco)策略看公司併購

  全球最大網路設備業者思科(Cisco)公司在去年1月同意以8.3億美元併購以攔截與過濾垃圾郵件著名的軟體供應商IronPort Systems,以強化思科在資訊安全相關軟體方面的實力。思科購入IronPort公司後,不僅可為其客戶提供包括垃圾郵件過濾軟體和其他資安防護軟體,而此一併購案也象徵思科公司除本業的網路設備(router)外,也跨入資安軟體的領域進而挑戰其他大型防毒軟體業者(如賽門鐵克Symantec)。   以併購取得其他公司的商標、專利或人力資源等,在競爭激烈的商場十分常見,本來不足為奇,但此案值得注意的是原本思科公司的併購策略(acquisition strategy)是指派專人,將被併購的公司迅速融入思科體系,除取得原有的資源外,也可以快速地進入市場,此種方式亦是目前大多數廠商所採行的方法。   但自2003年後思科公司開始思考採取不同的併購方式:保留被併購公司的商標與行銷團隊,除可避免併購之後所可能產生的文化衝擊、制度磨合等問題,透過新的方式思科公司仍然獲得極大的收益。近來常聽聞國內的廠商積極併購其他公司,除成本或智慧財產等,管理制度亦是考量的重點之一,或許思科公司的策略可以提供給國內廠商參考。

韓國金融服務委員會發佈防止金融機構再度發生個人資料外洩之要求

  韓國於今年1月份爆發史上規模最大的個資外洩案,國民銀行執行長李健浩、國民銀行信用卡公司執行長沈在吾、樂天信用卡公司執行長朴相勳與農協銀行信用卡公司執行長孫京植等人,亦因此請辭以示負責。   為防止將來金融機構再次發生個人資料外洩等事件,韓國金融服務委員會(Financial Services Commission, FSC)與相關部會於3月份發佈一連串要求,以下為其基本原則 1. 金融機構將被要求在處理客戶的個人資料時的每一個階段,包括蒐集、保存、使用和銷毀客戶資料時,都必須擔負起更多的責任。 2. 確保金融消費者可主張關於其個人資料之相關權利,包括金融消費者可決定金融機構於何時如何使用其個人資料。 3. 提升金融機構對於其客戶之個人資料保護責任,包括提升首席資訊安全官(Chief Information Security Officer, CISO)獨立性與責任、加重金融機構於資訊安全違規時相關罰則。 4. 政府將採取更多措施以確保金融機構的網路安全。 5. 金融機構必須建立緊急應變機制,以確保面對未來可能的資料外洩事故時,可迅速有效的應對。   韓國政府於於3月底已對不需修改法律之部分開始執行,而涉及《使用和保護信用資料法》和《電子金融交易法》部分亦待議會修法。

歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議

歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用,同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利,包括民主、法治及環境保護,防止AI在歐盟境內造成有害影響,並依據歐盟《人工智慧法》(AI Act, AIA)第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1],以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組,進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件,提供給下游提供者,並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件(guiding document),並確保GPAI提供者(providers)遵守其在《人工智慧法》下之義務,於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務,但符合歐盟著作權及相關權利法規,並不以遵守該準則為要件,而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行,其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利,以及針對文字與資料探勘(Text and Data Mining, TDM)的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項),仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業,規模有別於一般企業,故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施(proportionate measures),應與提供者之規模相稱且合乎比例(commensurate and proportionate),並充分考量中小企業(SMEs),包括新創公司(startups)之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者,採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務,GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型,應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中,公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要,且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時,例如使用網路爬蟲(web-crawlers)或授權他人使用網路爬蟲代其抓取(scrape)或以其他方式編譯資料,應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為,特別是應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀(machine-readable)權利保留[3],讀取並遵循機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force,IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者(包括權利人)實施之版本,或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產(asset-based)或基於位置(location-based)之詮釋資料(metadata)等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠取得相關資訊,包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統(downstream AI system),生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施,防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時,在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權(free and open source licenses)發布之GPAI模型,應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統,或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊,讓受影響之權利人及其代理人(包括集體管理組織(collective management organizations))以電子方式進行投訴。同時,勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴,除非投訴明顯無根據,或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由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AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供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,並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出,GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型,以網路爬蟲(web-crawlers)進行網際網路內容的擷取,應尊重訂閱模式(subscription models)或付費牆(paywalls)所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時,應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站,即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議(Robot Exclusion Protocol, robots.txt)的技術,更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施,使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理,但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣,均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟,七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料,並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架,而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求,已提示GPAI的開發、服務提供,應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響,也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言,在爭執訓練資料應有合法空間的同時,或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施,以尊重既有權利的態度,積極降低權利人的疑慮,始有助於形成互利的合法利用空間。 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:2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場(Union market)之提供者,必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規,特別是透過最先進之技術,識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》(Directive (EU) 2019/790)第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]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) [5]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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