中國大陸食品及保健食品法制主要規定於《中華人民共和國食品安全法》、《食品生產許可管理辦法》、《保健食品註冊與配案管理辦法》及《食品生產許可審查通則》。惟,近年來,中國大陸國家食品藥品監督總局因應日前食品安全法修正 ,為進一步落實其所涉之保健食品備查及管理項目之執行,補強保健食品之法制缺口,即依據《保健食品註冊與備案管理辦法》訂定《保健食品備案工作細則》,另於今年度(2017)年2月7日公布該細則內容,進行為期一個月之公眾意見徵集。《保健食品備案工作細則》共分為八個章節,依序規範保健食品所涉之備查項目、相關適用資格及應備齊之文件,例如:中國大陸製造及生產之保健食品之特殊備查要求、外國進口之保健食品備查要件…相關變更及效力等多項內容。茲就重要內容說明如下:
一、適用範圍及基本原則
凡用於凡於中國大陸境內生產製造或欲進口之保健食品皆適用之。並應當遵循規範統一、公平公正之備查原則保健食品備查。
二、保健食品備查概念
係指保健食品生產企業應依據辦法及細則規定之法定程序、要件,將可茲證明該項產品之安全性、功能性等相關資料及應備文件提交權責當為進行存檔備查之過程。
三、食品藥品監督管理部門之權責
中國大陸國家食品藥品監督總局為保健食品註冊及備查之主管單位、應對各省、自治區、直轄市食品藥品監督管理部門之保健食品註冊及備查相關項目具有指導監督之責。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Youtub宣佈開始測試影片下載服務,未來將朝向提供使用者免費或付費下載Youtube網站上之影片。同時免費提供下載的影片,創作者可選擇五種創用CC(Creative Commons)的授權模式;另一方面,影片所有人可自訂下載影片所應支付的費用,使用者則透過Google 體系的Google Checkout 付費。Youtube在其發表的聲明中指出,因為許多影片創作者希望影片能夠更廣為流傳,因此推出影片下載服務,影片所有人可以選擇影片的創用CC授權模式,使影片下載者在授權範圍內利用所下載的影片內容,促進影片內容的流通。 目前供下載的影片格式為MP4,屬於可普遍流傳播放的格式,可下載的影片在左下角有download連結。在實際應用上,Youtube目前正與Stanford、Duke、UC Berkeley、UCLA等大學透過該站測試免費下載學校報告、研究、演講,使學生或教授在課堂上可以離線使用與教學相關的影片。另外YouTube在My Video工具列中開發”My Purchases”頁面,讓使用者能追蹤他們所下載或想下載的影片。
對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分:可受著作權保護性.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分:可受著作權保護性 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月10日 由於生成式AI是根據使用者輸入的提示或稱指令(prompts),依機率分布推算生成出最有可能出現的結果,因此有人戲稱AI在每次生成時都是在隨機進行「擲骰子」,即便相同的提示也可能會得到有差異的輸出結果。為應對AI回應的不確定性和多樣性,如何下達提示,有效使用AI,為必須學習的課題。因此,有人說訓練不了人工智慧?我們可以訓練自己,但用心思考精準有效指令,費心對AI生成結果進行反復修改,就能取得著作權保護嗎?美國著作權局提出的看法,或許與大家的期待不同。 壹、事件摘要 美國著作權局今(2025)年1月發布AI著作權報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[1]。為幫助評估AI著作領域的立法或監管措施是否必要,該局於2023年8月即發布「著作權與人工智慧議題徵詢通知(Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence)」,對外尋求對包括涉及使用受著作權保護的作品來訓練AI模型的問題、適當的透明度與揭露程度受著作權保護的作品的使用以及AI生成內容的法律定位等問題的意見[2]。在分析AI引發的著作權法與政策問題的意見徵詢結果後,美國著作權局於2024年7月31日,以數位複製物(digital replicas)主題,發布「著作權與人工智慧分析人工智慧引發的著作權法和政策議題」(Copyright and Artificial Intelligence analyzes copyright law and policy issues raised by artificial intelligence)報告的第1部分[3],並隨後於今(2025)年1月發布報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[4]。 此報告指出現有的法律原則可根據個案判斷是否具有足夠的人為貢獻,有足夠的彈性足以解決關於AI生成內容是否具有著作權的問題,並不需要修法;當人工智慧被用作工具,且人類能夠決定作品的表達元素時,對AI生成結果的創意選擇、協調或安排,以及對生成結果的創意修改,都可獲得著作權保護;但目前使用者即使給予AI詳細的提示,也無法控制AI如何生成內容,不足以使其成為「作者」;著作保護仍須以人為創意投入,既有法令已足以激勵AI發展,沒有理由為AI生成的內容提供額外的著作權或特殊權利保護。 貳、重點說明 一、AI系統的輸出存在不可控制性[5] 當前生成式AI系統的輸出可能包括未指定的內容,在有數十億個參數的模型構建的複雜AI系統下,特定提示或其他輸入對於AI生成內容的影響存在不確定性,即使是專家研究人員在理解或預測特定模型行為的能力方面也受到限制。不僅AI生成的內容會因請求而異,而且即使具有相同的提示也是難以預測的,即使有AI系統例如Midjourney允許使用者控制生成一致的結果,在重複相同的提示時收到幾乎相同的圖像,然而即使如此也無法保證完美的一致性。 二、有辛勤努力、指示建議不等於有創造性貢獻 (一)無法僅因時間和努力而獲得著作權保護,它需要原創性 (originality),無論原創性有多麼低微 美國的著作權保護限於人類的創作(human authorship) 沒有任何法院承認非人類創造(non-human creation)的著作權。當然在使用AI的大多數情況下,人類將參與創作過程(creation process),並且在他們的貢獻符合創作資格的範圍時,能使其作品具有著作權。美國上訴法院(Supreme Court)明確表示,需要的是原創性 (originality),而不僅僅是時間和努力。在「Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.」案中,法院否定僅憑「血汗」(sweat of the brow)就足以獲得著作權保護的主張,但法院也認為絕大多數作品都很容易達到標準,因為所需的創造力水平極低;即使是很小的量、無論多麼粗糙、卑微或顯而易見都無妨(no matter how crude, humble or obvious’ it might be.)[6]。 (二)使用機器作為工具並不會否定著作權保護,如果作品已包含足夠的人類創作表達元素(human-authored expressive elements) 對於AI工具的使用是否影響著作權保護,美國著作權局提及在「Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony」案中,法院將「作者」定義為「任何事物起源的人、創始人、製造者、完成科學或文學作品的人。(he to whom anything owes its origin; originator; maker; one who completes a work of science or literature.)」。法院確定了即使是使用照相機,攝影師也有許多創造性貢獻,包括將主題置於相機前,選擇和安排服裝、窗簾與其他各種配件、安排主題以呈現優雅的輪廓,以及喚起其所需的表情[7]。因此能否受保護的重點不在於有無使用工具,而是創造性投入的有無。 (三)「作者」必須是實際創作作品,即將想法轉化為有形呈現的表達的人,不包括只是提供詳細的建議和指示或做無實質改變轉換的人 美國著作權局在報告中指出,上訴法院在「Community for Creative Non-Violence v. Reid, "CCNV"」案中,認為:繪製設計草圖和以有形的表達媒介實現創意,使藝術家成為作者。該案的哥倫比亞特區巡迴法院明確表示,委託雕塑並提供詳細的建議與指示是不夠的,因為此類貢獻構成不受保護的想法,其不能因此成為雕塑的共同作者。而第三巡迴上訴法院在「Andrien v. Southern Ocean County Chamber of Commerce」案中, 認為原告「明確指示了副本的準備工作的具體細節」,因此「編譯只需要簡單的轉錄即可實現最終的有形形式」。因為印刷商「沒有實質改變原告的原始表達(original expression)」,法院裁定原告是「作者」[8]。 因此,該局認為儘管人工智慧生成內容不能被視為使用者與人工智慧系統的共同作品(joint work),但對於是否貢獻足夠的表達以被視為作者,提供有用的類比—僅僅向作者(AI)描述委託作品應該做什麼或看起來像什麼的人,並不是著作權法意義上的共同作者。 三、AI的創作輔助使用 美國著作權局同意,使用人工智慧作為輔助創作作品的工具與使用人工智慧作為人類創造力的替代品之間存在重要區別。雖然增強人類表達的輔助使用不會限制著作權保護,但認為需要進一步分析下列三種使用方式的差異: (1)指示人工智慧系統產生輸出的提示(prompts); (2)可以在人工智慧生成內容中感知到的表達性輸入(expressive inputs) (3)對人工智慧生成內容進行修改或安排(modifications or arrangements)。 (一)指示人工智慧系統產生輸出的提示(prompts) 由於欠缺對生成結果的控制能力,使用者即使輸入複雜的提示指令亦無法讓其成為「作者」[9]。提示本質上是傳達不受保護的思想,雖然高度詳細的提示可以包含使用者所需的表達元素,但目前的AI技術無法僅靠提示即能給予使用者足夠的人工控制,所以AI 系統的使用者無法成為生成內容的「作者」。雖然在輸入提示可以被視為類似於向受委託創作的藝術家提供指導,但在人與人之間的合作,委託者能夠監督、指導與理解受委託的人類藝術家的貢獻,但這情況目前不存在於人與AI的合作。或許將來可允許使用者對AI的生成內容取得完全的控制權,讓AI的貢獻變成固定或機械化(rote or mechanical)。 由於提示與結果輸出之間的差距,以及相同的提示可以生成多個不同生成內容的事實,進一步表明使用者缺乏對將他們想法轉換為固定表達的控制。而反覆修改提示不會改變、也無法為取得著作權提供足夠的依據,因為著作權保護的是作者身份,而不是辛勤工作。而且美國著作權局認為輸入修改後的提示與輸入單個提示在作用上似乎沒有實質性區別,對過程的控制程度都沒有改變。 不過,有些評論意見舉自然攝影作品做類比,認為即使攝影家無法控制野生動物何時進入畫面,這些作品也可能有資格獲得著作權保護。但美國著作權局認為,這與AI生成不同—攝影家的創作過程並沒有結束於他對作品的想法,其在照相機中控制角度、位置、速度和曝光的選擇,且可能進行作品的後製調修。該局指出「從(AI系統)提供的選項(生成結果)中進行選擇」不能被視為受著作權保護的作者身份, 因為「單一輸出的選擇本身並不是一種創造性的行為」。但該局也表示有時提示可以充分控制AI生成內容中的表達元素,如果AI技術進一步為使用者提供表達元素的更多控制,則結論可能會不同。 (二)富有表現力的輸入(Expressive Inputs)[10]與純粹指令不同 目前AI 系統接受以文本、圖像、音訊、視頻或這些內容形式的輸入,而可以將輸入保留成生成內容的一部分,例如修改或翻譯受著作權保護的作品。這類型的輸入,雖然亦可視為不同形式的提示,但與僅僅是傳達預期結果的提示不同。它所給的不僅是一個概念,更重要的是它限制了AI生成內容的「自主性」。因此可能提供了「更具說服力的人工干預」,而不是簡單的「將提示應用於未知的起點」。美國著作權局認為一個人輸入自己受著作權保護的作品,如果該作品在生成的內容中是可察覺的(perceptible),那麼他至少是該部分生成內容的「作者」。此類 AI 生成輸出的著作權將涵蓋可察覺的人類表達,包括可能涵蓋到作者對作品素材(material)的選擇、協調和安排。 (三)修改或安排(Arranging)AI生成的內容仍可受保護[11] 美國著作權局於報告中指出,使用 AI 生成內容通常是一個初始或中間步驟,如同其AI 註冊指引的說明—「人類可以以足夠創造性的方式選擇或安排 AI 生成的內容,以使最終作品整體構成一個作者的原創作品(the resulting work as a whole constitutes an original work of authorship)」。人類可以藉由修改AI生成的內容,使其達到符合著作權保護標準的程度,如果人類作者以創造性的方式選擇、協調和安排 AI 生成的內容,應該能夠主張著作權。例如:Midjourney 提供「Vary Region and Remix Prompting」,允許使用者使用提示來指定生成圖像的區域。美國著作權局認為此類可以讓使用者控制各個創意元素的選擇與放置的修改,是否達到最低原創性標準雖將取決於具體個案情況。但其認為就生成的內容位置可控制的案例,與純粹提示(prompts alone)情況不同,生成的內容應該受著作權保護。 參、事件評析 在美國著作權局公布其該報告之後,有網路媒體[12]以「美國著作權局定調:光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護,無論你下多複雜的提示詞都沒有」的標題,詮釋該報告的主旨。確實美國著作權局於該報告中,特別指出下達複雜與反復的提示,並不會影響著作權保護的取得與否的判斷。但關鍵點不在於提示本身,而是對AI生成結果的「可控制」(或可說是AI對生成結果的自主)程度。 對於AI生成結果的著作權保護,經濟部智慧財產局曾以電子郵件1070420號函指出:「著作必須係以自然人或法人為權利義務主體的情形下,其所為的創作始有可能受到著作權的保護。據了解,AI(人工智慧)是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧成果,由於AI並非自然人或法人,其創作完成之智慧成果,非屬著作權法保護的著作,原則上無法享有著作權。但若其實驗成果係由自然人或法人具有創作的參與,機器人分析僅是『單純機械式的被操作』,則該成果之表達的著作權由該自然人或法人享有。」,但何謂「單純機械式的被操作」?以複雜與反復的提示再擇取AI符合所需的AI修改結果,是否屬之?在目前AI工具朝向「自動化」發展的趨勢下,使用者下達提示後,多只須被動的對單一的生成結果,決定是否接受或重新下達指令,使用者只是以指令提出需求,實際的「創作行為」主體其實是AI而非人類。因此,美國著作權局於此報告中更進一步的說明使用者即使有複雜與反復的提示且有意的選擇特定結果,並不能就認定為「對結果有控制權」的創作。必須其結果可為使用者主導、控制,而非被動決定是否接受。 相對而言,在創作的保護實務上,美國著作權局告訴我們的是,人類仍然可以藉由在使用過程提高對AI生成結果的控制程度,以及生成內容的後製,使結果符合著作權保護標準。AI使用者應該盡量使用有提供具體修改控制功能的AI工具,只要有人為的事後修改,或使用過程中能具體主導AI生成的結果,我們仍然可以透過複雜與反復的提示AI,取得受著作權保護的生成結果。 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]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf [2]US Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last visited Feb. 10, 2025). [3]US Copyright Office, Copyright Office Releases Part 1 of Artificial Intelligence Report, Recommends Federal Digital Replica Law, https://www.copyright.gov/newsnet/2024/1048.html (last visited Feb. 10, 2025). [4]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, supra note 1. [5]詳前註1,頁5~7。 [6]詳註1,頁8。 [7]詳註1,頁9。 [8]詳註1,頁9。 [9]詳註1,頁18~21。 [10]詳註1,頁22~24。 [11]詳註1,頁24~27。 [12]電腦王,美國著作權局定調:光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護,無論你下多複雜的提示詞都沒有,https://www.techbang.com/posts/121184-the-us-copyright-office-has-set-the-tone-that-purely(最後瀏覽日:2025/02/10)。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
歐盟宣部推動「展望2020」計劃歐盟在2013年12月3號正式通過「展望2020」(Horizon 2020)計劃,將在未來7年(2014-2020)之間,在10大領域投入770億歐元發展「尖端科學」(Excellent science)、「領導性工業」(Industrial leadership)與「社會挑戰」(Societal challenges)三大項目,以此承繼歐盟第七期科技研發計畫架構(7th research Framework Programme,FP7)所建立的基石。目前,歐盟在三大項目中,在今(2014)年發展項目分別是: 1.「尖端科學」:歐洲理事會將編列30億歐元,資助頂尖的科學家從事相關研究。此外,歐盟亦將透過獎學金的方式,鼓勵優秀的年輕研究者。 2. 「領導性工業」:透過18億的預算資助歐盟在產業領先的項目,包括是通訊技術、奈密、機器人等產業。 3.「社會挑戰」:歐盟將透過28億元解決2020年可能遇到的七個社會挑戰,例如是衛生、農業、海洋、生物科技、能源、交通、氣候行動、環境、與資源利用等領域。 在各大項目當中,因資通訊(ICT)產業占整體經濟4.8%外、且資通訊的研發設計(Research and Development) 又佔企業整體營收約25%。因此,促使歐盟在「展望2020」在ICT領域發展預算編列,高於歐盟FP746%,藉此加速資通訊技術、知識之革新與發展。至於,今(2014)年ICT在「領導性工業」發展項目中,將朝向以下6點發展: 1.下世代零組件與系統(A new generation of components and system)。 2.先進的計算(Advanced Computing)。 3.未來網際網路(Future Internet) 4.內容技術與資訊管理(Content technologies and information management)。 5.機器人(Robotics) 6.微型、奈米科技、與光電(Micro- and nano-electronic technologies, Photonics)。 綜觀上述六點,除了機器人、微型、奈米科技之新穎性,格外受人注目外,在「未來網際網路」與「內容技術與資訊管理」,亦須值得持續追蹤。在「未來的網際網路」發展上,歐盟將「智慧網路與新穎網路體系」(Smart Networks and novel Internet Architectures)、「先近雲端基礎建設與服務」(Advanced Cloud Infrastructures and Services )與「智慧光學與無線網路技術」(Smart optical and wireless network technologies)列為發展方向。 在「內容技術與資訊管理」上,巨量資料的研究(Big data-research)與創新與社群行銷的整合(Big data Innovation and take-up),則是歐盟未來1年發展項目之一。我國從2010年推動「數位匯流發展方案」(2010-2015年),其中如何促進新興媒體的發展與增加網路間競爭,一直為我國發展重點。因此,我國除了可透過歐盟所推動的「展望2020」為參考,從中思索是否具有政策盲點外,亦可成為2015年後科技政策進行先導計畫。