流行音樂之抄襲,於我國著作權法之評價上,是以著作權法第91條第1項「擅自以重製之方法侵害他人之著作財產權者」來評價,我國智慧財產法院已有相關判決可供參酌,如智慧財產法院 103 年刑智上易字第 47 號刑事判決。惟流行音樂之創作,往往受到流行趨勢及過去其他作品的啟發,但將任何的風格上的模仿皆認為係著作權之侵害顯然並不恰當,而旋律相似度高達九成左右者屬於抄襲固然無庸置疑,然僅取樣(sampling)使用少數詞曲,用以表達概念或致敬之使用他人創作情形,其判斷標準,或可參考美國法院之判決見解。
2003年的Newton v. Diamond案中,第九巡迴上訴法院認可「微量取用」(de minimis use)原則,認為在有數十秒的取樣情形時,當一般聽眾不認為是挪用,即構成微量取用,並無實質近似,且若未取樣原曲之重要部分,亦不構成抄襲。但2005年時,聯邦第六巡迴上訴法院在Bridgeport Music, Inc. v. Dimension Films案中,對微量取用的情形提出「明確性規則」(bright- line rule),認為必須要取得授權方得取樣;而美國最高法院則在1994年的Campbell v. Acuff-Rose案中,認為雖有擷取他曲旋律,但整體曲風不同時,採取轉化性原則,認為構成合理使用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
新名稱之採用是否構成原商標之拋棄?The Association of Trial Lawyers of America (ATLA)---全世界最大的律師協會於西元1976年將The Association of Trial Lawyers of America及 ATLA註冊為其協會之商標。後來於西元2006年七月,考量協會名稱能更凸顯該協會之成立宗旨,更名為The American Association for Justice (AAJ)。 AAJ前成員Givens於西元2007年三月另外成立一家協會並取名為The American Trial Lawyers Association,Givens的協會並於西元2007年六月至十一月間發信給未來的成員(prospective members),Givens的協會在廣告促銷題材、官方網站網址以及協會電話不斷使用"The ATLA" 及 "THEATLA"字眼, 經AAJ口頭勸阻無效後,AAJ於西元2007年十一月於美國聯邦地區法院(明尼蘇達區)提起商標侵權訴訟,AAJ的訴狀中指控Givens和其協會侵害了AAJ的Association of Trial Lawyers of America 及 ATLA商標權。然而Givens於該侵權訴訟中提出抗辯,其認為AAJ將協會官方名稱之改變,已造成AAJ原商標之拋棄,故AAJ應不再享有原商標之商標權。 本案法官於處理Givens的抗辯(AAJ原商標之拋棄)時,發現AAJ於更換協會名稱之後,仍於其官方網站、廣告和研討會邀請函持續聲明AAJ前身即為Association of Trial Lawyers of America;舊的官方網站也會自動導引點閱者至新官方網站;AAJ員工一直到西元2007年三月為止皆仍於其電子信件的簽名欄中使用Association of Trial Lawyers of America作為協會名稱;AAJ仍持續將ATLA商標授權與他人使用,且該被授權人到現在仍在使用該商標;甚至AAJ於西元2007年整年之出版品皆將ATLA商標置入出版品名稱中。故法官認為AAJ雖然更改其協會名稱,其對於原有的ATLA及Association of Trial Lawyers of America商標仍持續使用,並未構成商標之拋棄,Givens的抗辯不成立,法官因而進一步審理Givens及其協會使用是否有侵害AAJ之商標。
義大利發布最新全國性AI法案,預計設立醫療AI用平臺,並強化權利保護與病患福利壹、義大利最新AI法案簡介 義大利於2025年9月17日通過《人工智慧規範與政府授權》立法法案(Disposizioni e delega al Governo in materia di intelligenza artificiale,下稱1146‑B法案),為該國首次針對AI全面立法,亦為歐盟成員國內AI專法先驅。義大利將歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)框架轉化為國內法,並設立獨立窗口與歐盟對接。為確保落地效率並兼顧國家安全與資料治理,本法採「雙主管機關制」,由隸屬於總理府(Presidenza del Consiglio dei Ministri)之數位局(Agenzia per l’Italia Digitale,AgID)及國家網路安全局(Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale,ACN)共同執行。AgID 負責AI技術標準、互通性與公共行政實務執行;ACN則負責資安韌性、事故通報與高風險AI安全性。 目前該法案已由參議院(Senato della Repubblica)審議並表決通過,2025年9月25日已載於義大利《官方公報》(Gazzetta Ufficiale),再經過15天緩衝期後,預計於2025年10月10日正式生效。然截至2025年10月27日為止,未有官方宣布該法案正式生效之證明,故法案是否依該版本內容正式施行仍待確認。其中醫療為AIA顯示之高風險領域之一,亦涉及資料隱私與病患權益等敏感法益,可謂本法落地機制中具代表性之政策面向,故本文特以醫療AI應用為分析重點。 貳、設立醫療AI應用平臺,輔助專業醫護及強化醫療服務取得 1146‑B法案第10條規定,將由義大利衛生服務局(Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali,AGENAS)主導設立該國家醫療AI應用平臺。該平臺定位為全國級資料治理與AI導入審查機制工具,主要功能為對醫療專業人員提供照護病患與臨床實踐時無法律約束力之建議,並對病患提供接觸社區醫療中心AI服務之管道與機會。該平臺僅得依「資料最小化原則」(dati strettamente necessary)蒐集以上醫療服務所需之必要資料,經向衛生部(Ministero della salute)、資料保護局(Garante per la protezione dei dati personali)及CAN徵詢意見後,由 AGENAS 負責資料處理,並經地方常設協調會議同意後,得以公告方式制定符合歐盟《一般資料法規》(General Data Protection Regulation,GDPR)之風險控管與敏感健康資料處理細則。 在確保資料安全合規後,法案強調對醫療保健之服務可及性(accesso ai servizi)進行改善,病人能透過此平臺更便利地接觸到社區醫療中心所提供之各類AI健康醫療服務,如診斷輔助、數位健康檔案調閱等,亦符合AIA強調AI發展應確保社會公益等權利之宗旨。 參、醫療用AI之限制與目標 法案第7條第5項規定AI僅能作為醫療決策輔助工具提供無拘束力之建議,重申前述醫療平臺相關規定;AI亦不得根據歧視性標準選擇或限制病人獲取醫療服務。病人享有「知情權」(diritto di essere informato),即有權知悉診療過程中是否使用有使用AI、使用方式(如僅為輔助)及其限制。針對健康資料之隱私處理方面,如病歷、基因資料、診斷紀錄等,要求醫用AI系統須持續監測、定期驗證與更新,以降低錯誤風險,維護病人健康安全,亦明文強調醫療AI之使用應以改善身心障礙者生活為目標。 四、總結 1146-B法案在醫療 AI 治理上,透過雙主管機關制平衡歐盟對接、技術發展與風險控管,符合AIA要求並避免權責衝突。建立由 AGENAS 主導的醫療 AI 應用平臺,在相關部門意見下運作,確保資料處理與服務推動合規與安全。病人權利方面,強調知情權、健康資料隱私與地方醫療AI普及,符合資料最小化與 GDPR 規範,展現義大利在醫療 AI 上兼顧創新、透明與權益保障之立場,往後應持續關注AGENAS釋出之關於該平臺使用之相關細則。 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)
澳洲政府發布國家區塊鏈路線圖,建立澳洲區塊鏈技術發展策略與目標澳洲產業創新科技部(Department of Industry, Innovation and Science)於2020年2月7日發布「國家區塊鏈路線圖:向區塊鏈賦能之未來前進(National Blockchain Roadmap: Progressing towards a blockchain-empowered future)」政策文件。此路線圖為澳洲政府為彰顯其對區塊鏈技術之重視,並認知到區塊鏈與其他科技結合後將可進一步增進工作機會、促進經濟成長、減少商業成本與提升整體生產力,因此提出之區塊鏈發展方向規劃。 本路線圖文件指出,為實現區塊鏈技術,澳洲政府將於三個關鍵領域建立相關策略:一、建立有效且合理的規範與標準;二、建立可驅動創新之技術與能力;以及三、促進國際投資與合作。 路線圖文件並針對2020至2025年之區塊鏈發展進行規劃,相關措施包含: 重新命名國家區塊鏈諮詢委員會為國家區塊鏈路線圖推動委員會,並使其具有監督路線圖推動之職權。 建立由產業、研究團隊以及政府合作之團隊,以分析未來可能之應用案例。 對目前使用案例進行經濟分析與研究可能措施選項。 建立與連結政府端區塊鏈使用者,以促進學習交流與進一步應用。 進行國際研究以辨識出其他國家中適合學習做為政府服務之實際案例。 與區塊鏈服務提供商密切合作進行商業創新研究,以提出可供實際案例運用之解決方案。 確保區塊鏈發展涵蓋於整體國家策略中以促進數位科技能力管理。 使產業與教育機構合作發展關於區塊鏈資格技能之共同框架與課程內容。 為澳洲區塊鏈新創公司提出能力發展協助計畫,使其可向全球擴張並與支持合格企業。 引導外資投資以促進澳洲區塊鏈生態系建立。 引導既有雙邊協議進行區塊鏈前端計畫之合作與發展。 增加政府部門合作以確保澳洲企業可與發展中之新興數位貿易基礎設施進行連結等。 澳洲政府期待透過推動本路線圖與結合先前提出之AI路線圖政策,達成於2030年前成為數位經濟國家之目標。