瑞典Attunda地方法院關於Hyperlink之侵害著作權判決-
透過輸入網址或點選超連結(Hyperlink)方式找尋資料，是網路運作基礎之一。而單純以Hyperlink方式另開新視窗呈現其他網頁，由於只是方便快速連結到其他網站或網頁內容，並無涉及重製行為，因此實務上普遍認為並無侵害著作權的問題。然而瑞典Attunda地方法院於2016/10/13，就一則使用Hyperlink方式之案例卻認定有侵害著作權。
此案例起因於瑞典原告Jonsson在非洲Zambezi河上，拍攝到高空彈跳發生意外之影片，後該影片未得原告同意遭他人上傳至YouTube網站。被告比利時L’Avenir新聞網站報導此事件時，於文中提供Hyperlink(lånkat från hemsidan till YouTube)，使讀者能連結到YouTube上之該則影片。本案原告主張並無授權上傳YouTube影片，也無允許被告在其網路報導得以提供Hyperlink連接至YouTube網站影片，以此要求L’Avenir新聞網站負擔侵害其公眾傳輸權之責任。
瑞典Attunda地方法院引用歐盟法院於2016/09/08GS Media, C-160/15案中關於Hyperlink判決見解，認定若超連結之內容有權利人合法授權，Hyperlink行為固無侵權可言，但若連結之內容未受權利人合法授權時，需先判定行為人是否是以營利為目的；若為肯定，則推定行為人明知其內容違法、Hyperlink行為構成公眾傳輸行為，但行為人可舉證推翻，證明其不知內容違法而未構成侵權。本案由於超連結內容是未經由原告授權，且瑞典Attunda法院認定L’Avenir新聞網站以營利為目的使用Hyperlink，於網站無法證明不知內容非法情況下，因此判定被告構成侵權。
瑞典法院所引用的歐盟判決引起諸多批評，論者有謂超連結功能是網路運作基礎之一，該判決認為以營利目的使用即應推定對內容違法有明知，不僅「營利目的」此一條件之內涵為何，需待後續更多判決個案方可確定具體內容；而且造成所有線上新聞網站擬使用超連結影片及內容、又無法得知內容是否有被合法授權時，必須承擔更大的侵權風險；因此產生的自我審查，將弱化網路之基本運作功能，且使言論自由及通訊自由受到侵害。
吳建興
法律研究員 編譯整理
歐盟法院新聞稿http://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2016-09/cp160092fr.pdf(last visited Dec.14,2016)
瑞典Attunda地方法院判決請參：https://drive.google.com/file/d/0B6d07lh0nNGNWmlBRGhRbko2R28/view(last visited Dec.14,2016)
CaseC-160/15, GS Media v Sanoma, http://curia.europa.eu/juris/celex.jsf?celex=62015CJ0160&lang1=fr&type=TXT&ancre=(last visited Dec.14,2016)
Eleonora Rosati, Linking to unlicensed content: Swedish court applies GS Media ,The IPKat,(Oct.26,2016 11:16 a.m.), http://ipkitten.blogspot.tw/2016/10/linking-to-unlicensed-content-swedish.html(last visited Dec.14,2016)
Statut du lien hypertexte : décision (hyper) décevante de la CJUE,LA QUADRATURE DU NET, Sep.8,2016,http://www.laquadrature.net/fr/arret-CJUE-lien-hypertexte(last visited Dec.14,2016)
在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後，英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd (O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊，但也挹注英國政府23.4億英鎊，使財政得以紓緩。目前，英國民眾最晚於2017年，就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。 此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出，來自於類比電視訊號關閉後，因頻譜重整所取得之「數位紅利」，並採取分頻多工（frequency division duplexing，FDD）；至於，2.6GHz則依頻段不同，而分別採用分頻多工與分時多工（time division duplexing，TDD）。由於，800MHz擁有優良覆蓋性，是故，英國政府藉由800MHz特性，釋放一張2*10MHz之執照，並規定業者覆蓋義務，以達到英國發展行動網路之目標。目前，取得該執照的O2，最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭，北愛爾蘭，蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。 在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式（combinatorial clock auction，CCA）下，目前，業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz)，待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz)，最快於2013年夏天，英國民眾可更普及的享有下述優點： 1.網速可達到100Mbp，超越現今3G五至十倍。 2.使用智慧型手機、平板觀看電視，雜訊、遲緩的問題將不復見。 3.使用高畫質視訊將更為輕鬆，並且，照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。 4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。 OFCOM不僅促進4G市場競爭外，並在今(2013)年年底提供報告，告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址，與網路速度，讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上，許多研究單位估計2030年時，行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍，英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性，以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
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？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？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
拜登政府宣布採取促進負責任AI創新之新行動，以保護美國人民權利與安全拜登政府於2023年5月4日宣布將採取促進負責任AI創新之新行動，表示公司於部署或公開其產品前，應致力於降低AI風險，並強調風險管理與保障措施的重要性，以防止AI對個人與社會造成潛在危害。此外，拜登總統於2月簽署「透過聯邦政府進一步推動種族平等和支持弱勢群體」行政命令（Executive Order on Further Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through The Federal Government），指示聯邦政府機關在設計和使用AI等新技術時，應避免偏見，並保護公眾免受演算法歧視。促進負責任AI創新之新行動包括： 一、投資負責任AI的研發 美國國家科學基金會（National Science Foundation）宣布撥款1.4億美元以啟動7個新的國家AI研究所，未來全美將有25個國家級AI研究所。除有助於促進公私部門之間合作外，將強化AI研發基礎設施、支持多元化AI勞動力發展，及推動氣候、農業、能源、公共衛生、教育與資安等關鍵領域之突破。 二、公開評估現有的生成式AI系統（generative AI systems） Anthropic、Google、Hugging Face、微軟、NVIDIA、OpenAI和Stability AI等領先AI開發商將參與AI系統獨立公開評估，以評估其模型是否符合AI權利法案藍圖（Blueprint for an AI Bill of Rights），及AI風險管理框架（AI Risk Management Framework）所提出之原則與實踐，並使企業及開發人員能就所發現問題，進一步採取解決措施。 三、提出政策引導聯邦政府減輕AI風險及提升AI利用機會 美國行政管理預算局（Office of Management and Budget）宣布，將於2023年夏季發布有關聯邦政府機關各部門使用AI系統之政策指引草案，並徵詢公眾意見。
加拿大修正專利法，於2019年正式生效2018年12月1日，加拿大智慧財產局公告了新專利法，並立2018年12月1日起至31日為公衆諮詢期，該法於2019年正式生效。 本次專利法修改多屬鬆綁權利人之期日限制，包括： 恢復優先權主張：在新專利法上路後，在非故意錯過了12個月的優先權期限的情況下，可允許將優先權期限延長至14個月； 更容易取得申請日：針對直接申請加拿大專利而非透過專利合作條約（Patent Cooperation Treaty，PCT）的申請案，即使尚未繳納申請費，或是相關申請文件非英文和法文，一樣可以取得申請日； 允許補交在主張優先權申請遺漏的內容； 獲核准通知後提出修改作業的程序順暢化； 採用電子送件，排序列表不會被徵收超頁費； 對特定的錯誤有更明確的修正截止日：移除因「行政作業」上疏失而提出修正請求的規定，在其他規定上增加了明確的截止日； 採PCT途徑進入國家階段已經不再有42個月的期限； 維持費用制度較為複雜，錯過實質審查期限影響也較嚴重； 如果已遞交之申請案並非英文或法文版本，那未來修改申請案必須要能自合理的從原本外語版本中合理推論而出； 需提出優先權證明文件：申請人必須向加拿大專利局遞交每一件先前申請的優先權證明文件，特殊情況下才能豁免提交； 部分申請期限變短：新專利制度縮短申請人部分申請程序及時間，例如申請實體審查期限從申請日起5年內降為4年等。