近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技,PPP故名思義,係指結合公私部門之力量,以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質,使其服務更有效率,私部門也可得到政府與政策之支持。
如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力,惟科技研發需投入大量成本,因此各國多有針對科研補助之相關政策,從早年的單方補助,到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位,藉競爭給予補助的方式,促成該地區產官之緊密合作。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料,其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制,是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1],首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性,並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I,LG München I)於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」(Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte,下稱 GEMA)訴美國 AI 音樂生成器業者(被告即 Suno)案(案號42 O 763/25)作成終局判決,認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」(Memorisierung)於其模型中,構成德國著作權法(Urheberrechtsgesetz,UrhG)第16條第1項之重製,並侵害權利人之「公開再現(öffentliche Wiedergabe)」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容,包括使公眾得於其各自選定之時間或地點,以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂:「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」,以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張,使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示,被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型,以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定,被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段:抽取訓練素材並轉入機器可讀格式,即訓練資料之製作;資料之分析及以後設資訊加以增益,即模型之訓練;其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段:系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中,其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 (一)模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中,得作為輸出而被抽取,此即「記憶化」;其係指模型於訓練時,非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊,且於訓練後所特定化之參數中,可見對訓練資料之完整承接(Übernahme,意指納入其中)[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊(如模式與相關性)之部分,非指承接之數量須完整或精確,而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律,本身不受著作權法非難,然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊,性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且,被告之模型格外易受影響,特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目,以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之,使用者毋須指名要哪一首歌,只要在語音節奏上仿寫得夠像,模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異,有的研究要求原作與輸出內容同一,有的以部分一致為已足;就生成圖像或音訊之模型,訓練時僅抽取經選取之基礎特徵,細節資訊則被有意捨棄,故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且,模型因訓練時採「量化」(Quantisierung)而有意捨棄細節資訊,因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化,不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節,所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後,特定後設資料(如標題、類型或歌詞)與著作音樂特性(調性、節奏等)間之統計關聯被強化,造成使用者於提示中使用此等後設資料時,AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法,法院認為訓練資料為已知時,得逕以訓練資料與輸出之比對認定;訓練資料不明時,則得借助「熵」(Entropy)與「困惑度」(Perplexity)等參數,探究模型再現一輸出之確定性[14]。 (二)記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執,而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示,明顯可辨識地再現於所提出之輸出中,認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯,逐一駁斥: 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示,輸出並非藉操控性提示所誘發:雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化,但法院認為原告固曾為3,779次提示,惟其中僅338次涉及系爭六曲;且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向,此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然:鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符,已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害:因為記憶化之存在,與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性:雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料,但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 (三)記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回,認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製: 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」,不僅為與原件同一原樣之重製,亦包括以變更形式對著作之固著,例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存,或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料,而該等參數本身又具體存於伺服器上,所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性,模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列(Tokenfolgen)」之能力,即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作,得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示,讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸,感知並不困難。而且,重製不以可反覆之再現為前提,故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」,頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題,而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 (一)文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」(Text and Data Mining,TDM)係指對數位著作之自動化分析,以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為,蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製,故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作,不損及著作人之利用利益,故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為,為 TDM 所涵蓋[25];惟本案所爭執者,並非此等準備階段之重製,而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 (二)記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘,因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊,將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析,而且被承接入模型參數,並損及著作人之利用利益。因此,藉由模型記憶化所生之重製,並非「不觸及利用利益」之第一階段(製作訓練資料),文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 (三)不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用,因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形,反之於模型內重製則使著作利用受持續損害;若類推適用,權利人將陷於無保護狀態,明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此,法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,則以受保護資料訓練模型,即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外,法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄(Stream-Ripping)自 YouTube 下載系爭著作;Rolling Cipher 係為阻止下載而設,被告欠缺合法接觸,不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出,造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 (一)公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍,判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識,亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇,是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分,只要該部分本身表達著作人自己之精神創作,即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象,法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲,各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升,表達蓄積而終告釋放,同時和弦速度加快而傳遞急迫印象;AI輸出重演此整體情況,聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 (二)被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」(Handlung der Wiedergabe)應不問技術手段,廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸,故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用,經由使用者介面使系爭著作可被存取,模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器,故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成,著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯,蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配(Tatherrschaft)。被告基於訓練決定輸出內容,於再現中扮演核心角色,並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳,係自身為公眾開啟著作享用,非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現,決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型,被告未將行為支配給予使用者。是以,被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」,亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由,法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制,認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任,就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施,而係提供模型並製作系爭輸出,其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發,故各輸出為被告自身之資訊,就此其扮演主動角色,而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為,法院依美國著作權法(17 U.S.C.)審酌是否構成合理使用(Fair Use),認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]: (一)利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作,而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音,音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用,其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節,評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 (二)著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作,被告所製作之音樂非僅承接概念,而係承接系爭曲之創意要素,故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 (三)所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製,且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形,關鍵在於所重製之著作係向公眾提供,抑或僅參與技術上不可見之後端程序;本件與 Google Books 案顯著不同,該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 (四)對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物,在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現,故不足以認定市場影響;而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響,還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出,惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客,以此流行程度計,縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂,累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出,與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同,該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及,未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素,法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋,且並非所有模型均記憶化其訓練資料,故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭,亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系,其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同,而其本身能否維持猶待上訴審檢驗,亦有待後續觀察。但本案的重點在於,把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」,並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性,本文認為可歸納其重點如下: 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用,但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用,惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型,一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同,是被告之應用並未生成新的音樂作品,而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音,音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言,並非所有模型都會記憶其訓練資料,於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭,也不牴觸公共利益,蓋須取得授權不等於不能訓練。因此,本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」,而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意,顯示取得手段是否合法,從目前國際上的司法案例看來,仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘,取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同,關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下,即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌,法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍,真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以,若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容,主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是,倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋,則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬,法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為,是源自於被告以模型與使用者介面,開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製,被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配,應歸類為正犯;僅輸入提示觸發生成之使用者,不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定,法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力,AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出,也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點,其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難,並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在,進一步認定存在重製結果,而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定,仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷,雖須個案、事後之權衡,但從本案法院見解可見,避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點,如技術上可能,業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施,以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回,法院認一次調取至多需輸入176個相同提示,該調取非於使用者所選定之時間發生;其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.
主權專利基金近期發展-由法、韓、日三國說起主權專利基金(Sovereign Patent Fund,以下稱SPF)是一個由國家政府設立的投資型基金(含民間/企業資金投入),目的在於取得專利資產,進行全球專利布局,以提升國家經濟利益。目前,全球3大具領導地位的SPF實體為:法國France Brevets (以下稱FB)、韓國Intellectual Discovery (以下稱ID),及日本IP Bridge (以下稱IPB)。 今年5月,加拿大Digital Entrepreneurship & Economic Performance Centre針對FB、ID,及IPB的發展發佈了一份報告,「Mobilizing National Innovation Assets: Understanding the Role of Sovereign Patent Funds」,分析了3家SPF所擁有的專利資產以及專利佈局趨勢,主要有以下重點: 一、 3家SPF之專利資產多為美國專利,分別佔IPB 92%、ID 82%、FB 48%。 二、 FB的專利讓與案件數量最少,顯示法國傾向以授權方式營運。 三、 IPB在專利組合上最大貢獻者為Panasonic及其關係企業,83%專利組合是來自Panasonic;FB最大貢獻者是Nemoptic;ID是Electronics & Telecommunications Research Institute 。 四、 從科技發展的角度觀察,3家SPF的專利布局重心在國際專利分類(Intellectual Patent Classification,IPC)中的電學(electricity)和物理(physics);FB、IPB著重電器通信技術(electric communication techniques),ID著重基本電器元件(basic electric elements)。 整體而言,3家SPF從以往專注於取得專利資產、吸引投資,到近期開始利用侵權訴訟與授權獲得經濟回饋,SPF模式已越受全球關注。除了加拿大政府的智庫DEEP建議其政府應設置SPF以拓展智慧財產權政策外,印度也將SPF納為智財政策討論重點,韓國也將再設立一個由國內開發銀行全力資助的SPF。 根據上述SPFs的觀察,對於我國而言,無論是創智智權管理顧問公司,或其他型態之智財投資基金,都必須先選定專利布局的核心對象,才能有效取得、收購國內、外相關專利資產,以全球性的智財戰略帶動國家發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
雲端時代資料保險機制之解析雲端時代資料保險機制之解析 科技法律研究所 2013年12月05日 壹、前言 資訊時代,資訊應用所帶來的風險幾乎無可迴避,且往往帶來莫大衝擊;尤其在網路應用普及之後,大量資料透過網路傳輸、流通而暴露於資訊安全的風險當中,縱有再有高層級的防護,也無法使資料受損或漏失的風險機率降至零,因此有論者以為,對於無法藉由資訊安全措施加以避免的「殘餘風險」(Residual Risk),應由「保險機制」予以移轉。本研究特探討本議題,以呼應目前日益進展的保險產品發展趨勢。 此類的保險機制,一般稱為資料保險,專門填補網路應用所造成的風險,諸如網路安全(Network security)之欠缺所造成的損失,或者隱私(Privacy)被害所造成的損失。依據產業觀察者意見,此類保險產品的市場正有逐漸擴張的趨勢,尤其是對於健康照護服務(Health care)以及中小型的業者而言,此類保險對於風險管理服務可以發揮長足的作用,其能夠填補資料被害的通知成本、信用監控以及加強資料防護的成本[1]。 本文以雲端運算應用的興起為背景,觀察相應保險機制的演進及發展;以及其對於產業發展而言,為何被視為不可或缺的配套機制,進一步檢視我國推動資料保險的可行性與條件。 貳、資料保險機制的發展 一、資料保險的種類 用來填補資料受害之損害的保險,一般被稱為「資料保險」,尚可見以「網路保險」或「隱私保險」稱之。與其直接定義何謂「資料保險」,不如分析此保險的涵蓋範圍。此類保險早在十幾年前出現,當時其保險範圍,是填補資料被害所引發的損害賠償責任[2]。 財產保險可分成兩大類型,一類是一般的財產損害,即保險事故發生導致被保險人的財產減損或喪失,承保此類財產損失之保險,即英美法系所稱之「第一方保險」(First-party coverage)。另一類則是責任保險,即保險事故發生導致被保險人應負擔法律上責任或契約上損害賠償責任,承保因被保險人應負擔責任之財產損失,即所稱之「第三方保險」(Third-party coverage)。 在資料應用環境中,因資料受害導致損害大抵可依上述區分。當遭遇網路犯罪的損害、毀壞(Destroys)或是剝奪被保險人對於資料的使用權限,則屬於第一方財產損失。另一方面,當被保險人所保護、監管(Custody)或控制的第三人資料或資訊,遭遇網路犯罪損害、毀壞或竊取時,將使被保險人必須承受對第三方負擔損害賠償責任、並支付相關費用,此屬於第三方財產損失,例如入侵資訊系統而竊取信用卡資訊、受保護的個人資料、及銀行的帳戶號碼,又如妨礙有合法權限的第三人近用系統,以及違反法規所要求而未向第三人通知資料侵害等…[3]。 二、資料受害所致損害是否得請求保險賠償過往有很大爭議 傳統的財產保險,由於未指明承保因資料被害所致損失,往往會在被保險人因資料被害導致財產損失而請求保險賠償時,發生很大的爭議。主要的原因是,傳統的財產保險其設計原則,是以被保險人對於有形財產的「保險利益」作為「保險標的」,並以有形財產受損來估算保險損害,並未考量到資料等無形財產。因此,起因於資料或類似形態的程式、軟體之缺損所致的損害,是否可能在傳統財產的保險範圍內,頗有疑義,且司法實務上的意見相當分歧,茲整理如下。 (一)有利於被保險人的實務見解 在America Guarantee & Liability Insurance Co. v. Ingram-Micro[4].中,Ingram-Micro因幾分鐘的電力中斷,導致電腦資產與資料的喪失而嚴重影響正常的業務運作,遂依業務中斷保險(Business-interruption insurance)請求保險賠償,但遭受保險公司拒絕,保險公司提起訴訟並宣稱承保範圍未包含電腦與其他資產。地方法院認為,被保險人客製軟體程式的喪失,構成「具體損害」,具體損害不限於電腦迴路的被有形損毀或傷害,也會包含無法近用(Loss of access)、無法使用(Loss of use)以及功能喪失。 另一案Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds[5],保險公司認為電腦病毒感染所造成的損失,非有形損失,因而拒絕保險給付。法院認為,本案之電腦系統以及儲存的資料皆因病毒感染而毀壞、被置換(Replaced),此種結果,等於電腦系統完全無法接收、發送或回復任何形態的資訊,而完全失去作為電腦系統的效用;因此未接受保險公司的主張。 近期一例為責任保險爭議。Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co.[6]中,Retail Venture是DSW鞋子盤商,2005年時它的電腦系統遭駭客入侵,共有百萬筆的客戶資料遭不當下載且許多資料夾也被翻閱過。由於DSW向Nat'l Union購買商業竊盜險,在其承保項目中包括電腦與資金移轉詐欺(Computer & Fund transfer fraud coverage),DSW遂向保險公司請求保險賠償,主張此次駭客入侵所造成的損失有530萬元之多,但保險公司拒絕給付賠償金。於是DSW對保險公司提起訴訟,地方法院認定保險公司應支付保險賠償,保險公司不服,提起上訴至巡迴法院,巡迴法院認為,條款規定雖是限於該損失是由保險事故「直接造成」(Resulting directly from),但這不代表該保險事故必須是造成損失的「唯一」(Solely)與「立即」(Immediately)的原因[7],因此維持地方法院的判決。 (二)有利於保險人的實務見解 在America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Insurance Co.中,由於America Online(AOL)所生產的網路接取軟體AOL 5.0據稱會毀壞用戶的電腦系統,因而被客戶訴訟求償,AOL依責任保險內容,轉而請求保險公司應替其進行訴訟防禦,遭保險公司拒絕。為此,AOL對保險公司提起訴訟,法院遂檢視保險契約中是否載明保險公司有進行訴訟防禦的義務。契約中將情境限於「有形」財產損失,法院解釋,從字義上一般不會認為電腦資料、軟體及系統是「有形」財產,因為有形財產應是指可以觸摸(Be touched),但電腦資料、軟體及系統無法被感官感知,因此是無形財產。此外契約中亦有「功能降低除外條款」,意即,不良品或者危險產品所造成的損害非有形,故被排除在承保範圍內。法院據此否認AOL的主張[8]。 三、「新」資料保險產品應運而生 從上述實務案例的觀察,作成不利於被保險人判決結果的法院,是直接認定電腦資料、軟體與系統為無形財產。反之,作成有利於被保險人判決結果的法院,是將「資料」(程式或軟體)與「電腦系統」合為觀之,而認定電腦系統為有形財產,把電腦系統無法發揮正常作用視為具體損害。即使判決結果可能有利於被保險人,但是解釋方式卻較為迂迴,也顯得被保險人相當艱辛。 參、外國資料保險機制之發展實例與推動 雲端運算發展日益普遍日後,可以透過網際網路提供資訊服務(例如儲存空間、應用程式等),「資料」已然不附載在特定或固定的載體(電腦系統)上。因應整體資訊應用形態的轉變,國內外市場上逐漸有相關資料保險產品推出的案例。 一、實例 第一個例子,MSPAlliance是一個資源管理服務業者暨認證聯盟,於2013年4月與保險經紀公司Lockton 合作,設計「雲端暨管理服務」保險(Cloud and Managed Services Insurance),讓其聯盟會員提供資訊服務時得以購買此保險;承保項目包括因網路攻擊、資料滅失或系統故障而導致應負擔損害賠償責任,以及因技術錯誤或無法作用(Tech Errors & Omissions)所導致的損害賠償責任,亦包含在內。至於被保險人的資格要求,則限定是聯盟會員,且必須通過Unified Certification Standard (UCS)驗證。事實上,要求被保險人取得一定的驗證,是保險風險管理很重要的ㄧ環。 第二個例子,雲端保險服務平台Cloudinsure於2013年2月宣布與保險經紀公司Lockton合作,擬設計適於雲端環境的隱私與安全責任保險方案。其保險產品內容主要在確保雲端服務提供者可履行在契約、或服務水準協議(Service Level Agreements)中的承諾,再者也能依據其客戶存放於雲端環境之資料的風險層級,給予金錢防護。 第三個例子,與前兩例不同,是針對一般的資訊服務使用者來設計。保險經紀公司達信(Marsh)於2012年6月針對雲端環境的企業使用者,開發新的保險方案CloudProtect。被保險人是採用雲端服務的中小型企業,承保項目包括:因雲端服務中斷所致的營運收入損失(Loss of income)、因採購新的雲端服務提供者所產生的相關費用支出、因資料轉換至新的雲端服務所產生的相關費用支出。 二、政府的參與及投入推動 美國的國家技術標準局(Institute of Standards and Technology, NIST)在規劃新網路時代藍圖時,把持續促進資料「保險」(Cyber Insurance),列為關鍵的一角。從這個角度而言,保險不僅具有轉移風險與填補損害的功能,更具有正面積極的意義,可作為新興技術發展的後盾。對於NIST這樣的主張,美國保險人協會(American Insurance Association)也予以呼應,認為針對網路應用環境而持續開發各種保險產品,是勢在必行的方向。 (一)政策推導 美國證券交易委員會指引(2011年),建議公司若為因應資安風險而購買保險產品,應列入資訊揭露範圍。此被認為是間接鼓勵企業購買相關保險產品的具體措施之一。 (二)政府機關作為被保險人購買資料保險之例 美國有以政府機關名義購買資料相關保險之例,蒙大拿(Montana State Government)購買「網路資料安全保險」(Cyber/Data Information Security Insurance),為期一年(2012年7月1日至2013年7月1日),保險項目包括:資訊安全責任(每次事故保險賠償上限200萬美元)、行政罰款(每次事故保險賠償上限200萬美元)、損害通知支出(每次事故保險賠償上限100萬美元)、網站媒體披露支出(每次事故保險賠償上限200萬美元)、每次保險事故發生以200萬美元為總保險賠償限額。此案之保險業者為Beazley,保險經紀人為Alliant Insurance Services。值得特別注意的是,保險項目當中包含損害通知支出,此是呼應了美國相關法令要求業者必須於獲悉資安事故時踐行通知相關的資料主體。 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。 肆、結論-我國推動相關資料保險機制可行性之總合評析 現階段我國相關保險市場的現況,為因應我國個人資料保護法的通過與正式實施,也有推出資料相關保險產品,目標客群為企業,以協助企業因應觸及個人資料可能產生對他人的損害賠償責任、及填補其他附帶損害為主要訴求。至於,針對業者(被保險人)因提供資訊服務過程中的資料被害、毀損滅失所導致營業損失(營運中斷、負擔契約上損害賠償責任)之損害填補,似尚未有相關保險產品推出。考其原因,是保險業者對於此種因無形財產(資料)所導致損害的保險賠償模式,尚未累積足夠的經驗,也缺乏相關精算數據的掌握,因而不敢貿然承作,另一方面,保險業者本身也擔憂無足夠資力因應大規模的保險事故。 對此現象,我國主責資訊服務產業推動的有關政府部門,也思及政府投入參與資料保險機制,例如推動以機關為被保險人而購買相關的資料保險,藉以活絡資料保險市場;此種構想,在法律層面並無疑義,此乃保險賠償與國家賠償機制雖有各自目的,但未有所衝突[9]。然而,實際操作上,必須考量政府機關資訊系統是否能通過保險業者的保險風險查核、是否有足夠的預算足以支付保險費用、以及決策單位是否能有效與資訊業務單位溝通以評估購買此類保險的需求...等諸多問題。 事實上,我國相關資料保險市場要邁向成熟發展,尚待多方努力,除保險業者本身規劃並提出合適的保險產品之外,參酌國外經驗,保險經紀公司也能扮演一定角色,可針對客戶需求量身訂作風險評鑑、研提最符合的保險方案,並藉客戶共同需求而匯聚保險風險共同團體。政府所扮演之角色,除直接以政策推導之外,尚能在若干條件齊備之後實際參與保險機制,其後續方向值得關注。 [1]Collin J. Hite, Top lawyers on trends and key strategies for the upcoming year the ever-changing scope of insurance law, Aspatore Feb. 2013. [2]http://www.computerweekly.com/news/2240202703/An-introduction-to-cyber-liability-insurance-cover (last visited at Oct. 24, 2013) [3]Jack Montgomery, Cybercrime losses and insurance for property damage and third-party claims, Maine Bar Journal, Summer 2012, p. 159. [4]Civ. 99-185 TUC ACM, 2000 U.S. Dist. Lexis 7299 (D. Ariz., April 19, 2000). [5]Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds, 119 S.W.3d 16, 25 (Tex. App. 2003). [6]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012). [7]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012), p.13. [8]America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Ins. Co., 207 F. Supp. 2d 459 - Dist. Court, ED Virginia 2002, P.461-462. [9]請參考96年法務部法律字第0960003420號函。
英國政府提出線上盜版刑期從2年延長10年英國政府提議將網路盜版者的有期徒刑從2年調整到10年的法律修正案,假使這修正案被批准,將會使網路著作權侵權刑責與實體侵權的刑責趨於一致。 英國智慧財產局公開了諮詢文件,提到利益人希望調整網路侵權的刑事制度,提高為10年的有期徒刑的訴求。英國政府同意網路著作權侵權導致的嚴重損害不少於實體盜版侵權的損害。此項修正案的嚴刑峻罰對於網站擁有者的影響將大於個人侵權者。政府文件指出,此修正案特別針對設法透過網路廣告和訂閱費用獲利的犯罪活動。 英國的智慧財產部長Baroness Neville-Rolfe說道,創意產業帶動超過7萬億經濟價值,應著重保護創意產業遠離網路犯罪集團。對於商業規模的網路犯罪行為採取嚴峻的刑罰,將可提供產業更大的保護,並可明確傳遞清除犯罪的決心以嚇阻罪犯。 政府針對諮詢文件提供六周的時間供個人和組織對此已知的提案提供意見,一旦政府進一步對此議題的回應進行評估與審查,可預期未來幾個月即可獲知此法律修正案最終的決定。 將網路侵權的刑期提高到10年已經是第二次推動,在2005年Gowers智慧財產權審查報告中已經提議提高刑責2年到10年,但在當時政府拒絕此項提議,因為當時政策僅針對嚴重或危險的罪犯處以監禁服刑。