瑞士為縮短新創公司走向市場時間,成立種子資金投資競賽(Venture Kick),透過階段競賽方式,擇選具發展潛力之高科技創新創業團隊,並提供國內外創業輔導資源與資金,促成瑞士創新成果產業化運用之目標。Venture Kick共分為三個階段的競賽:第一階段係針對創新構想(business idea)作評分,每月選出8個團隊作創新構想的報告,另從中取4個團隊進入第二階段,並獲取獎金1萬元;第二階段會就進一步的商業模式作評選,包括經營策略、目標客戶以及策略夥伴等,進入第二階段的3個月內,各團隊藉由專家指導,發展適合之商業模式與經營策略,另再選出一半的團隊進入第三階段評選和獲取獎金2萬,最後階段之評選,擇以協助競賽團隊設立新創公司為目標,競賽團隊應於進入第三階段6個月後完成進入市場準備與提出完整商業營運計畫,最後會從2個團隊中選出1個具發展潛力之競賽團隊給予10萬元之創業基金。截至目前,受到贊助新創公司高達250家,總金額超過1500萬瑞士法郎
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在2009年6月26日,英國電信業者Opal Telecom針對英國電信(BT) 的固網批發價格的問題(Fixed Termination rate),向OFCOM提起爭議仲裁。不過在OFCOM做出裁決之前,歐盟執委會(The European Commission)已要求OFCOM應該就固定網路的批發價為適當之價格管制,並提供所有通訊業一致性的固定費率。 執委會做出這樣要求的原因,是著眼於今日英國在終端服務(termination services),業者仍然處於壟斷狀態,且有調高終端服務費用之可能,恐不利於促進競爭。 基於改善這樣的現象,並為促進市場競爭和歐盟規範的一致性,執委會提出要求: 應無差別(non-discrimination)使所有業者均得利用原有之固定網路來提供服務,並確保在相同環境、相同條件下進行公平競爭;同時,建議採取對於固定網路費率之管制,以促進市場競爭,其結果對固定通訊服務的競爭者與消費者而言,最為有利。 OFCOM已在2009年10月23日公布裁決結果,基於通訊市場公平競爭和歐洲市場一致的發展的原則下,BT提供Opal固定網路通路(network access)和服務互通(service interoperability)尚屬適當,至於費率部份,則以適用BT在電信業者價格表(Carrier Price List)的批發價為宜。
梵諦岡與IBM、微軟聯合呼籲對臉部辨識等侵入性技術進行監管2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件,支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範,並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險,例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者,這兩個例子均具有潛在且高度之風險,使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說:「人工智慧記錄個人資料,並使用於商業或政治目的,而且通常是在個人不知情之情況下,這種不對稱,將使少數人了解我們的一切,但我們卻對他們一無所知,這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍,不平等現象急遽擴大,知識和財富在少數人手中累積,將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範,並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一,良好的創新:人工智慧系統必須是可理解得,並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求,以便每個人都能受益。第二,責任:設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三,公正性:避免根據偏見進行創造或採取行動,從而維護人類平等和尊嚴。第四,可靠性:人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五,安全和隱私:人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件,以及簽署人將如何實施,但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作,為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識,能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動,互利共生,相輔相成。
日本首相官邸舉行第10次未來投資會議,提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標2017年6月9日,日本首相官邸舉行第10次未來投資會議,提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標,藉由第四次產業革命,包括IoT、大數據、人工智慧及機器人等創新產業,具體解決每個人都會面臨的社會課題(例如少子高齡化)。「未來投資戰略2017」內容包含四個面向,分別為Society 5.0戰略領域、Society 5.0橫向課題、建構區域經濟的良好循環系統及海外成長市場納入等。 一、Society 5.0戰略領域:針對健康壽命的延伸、移動革命的實現、次世代供應鏈、舒適的基礎建設與城市規劃以及FinTech金融科技。 二、Society 5.0橫向課題:分為創造價值泉源及建構價值最大化兩部分。創造價值泉源方面,分別提出數據活用的基礎與制度建構、教育及人才強化、創新與風險的良好循環系統;建構價值最大化方面,則有監理沙盒的創設、規範改革.行政手續簡化.IT化的整體推進、「賺錢力」的強化──從形式到實質的企業治理改革、公共服務與資產的民間開放、國家戰略特區的加速推進、網路安全以及共享經濟之相關政策等。 三、建構區域經濟的良好循環系統:中小企業與小規模事業的革新並活化服務產業與提升生產力、農林水產業的強化與展開以及觀光.體育.文化藝術的實行。 四、海外成長市場的納入:基礎建設系統輸出、經濟合作交流、連接數據流通活用與形成國際共通規則、中小企業的海外支援、日本魅力活化政策。
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。