流行音樂「取樣」之著作權概念
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」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」，由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今（2023）年10月4日召開首次會議，為討論生成式AI（人工智慧）發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等，目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論，例如：AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束；AI與專利之間的關係，依據日本《專利法》，專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明，隨著AI技術的發展，預計會出現難以做出決策的情況，將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題；以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示，希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品，若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。 日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理），我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」草案，我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引，國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另，企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等，因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施，資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
美國商務部取消對來自敏感國家之外國科學家使用部分研究設備之限制911 恐怖攻擊以來，美國持續加強國土安全保護，而為保障國家安全及科技競爭力，美國商務部（ US Department of Commerce ）原本打算制定安全管制規定， 對來自敏感國家之外國科學家， 限制其 使用部分的實驗研究設備。所謂敏感國家（ countries of concern ），包括巴基斯坦、印度、俄羅斯及中國，來自於這些國家的科學研究人員若要在美國境內的從事特定實驗研究，因而需要使用特定設施設備者（主要是可用於軍事用途者），不論研究設施設備是屬於聯邦或民間所有，在開始操作、進行安裝、維護與修繕等之前，必須先向美國政府提出申請始可近用。 現行美國有關技術管制規定主要係針對敏感科技的出口，商務部自 2004 年起，即打算推動修正此等規定，進一步將部分可用於軍事用途之研究設施設備予以立法管制，從美國政府所公布的管制清單來看，其涵蓋範圍甚廣，從化學、雷射到細菌培養等各領域之研究設施設備，均涵蓋在內，故商務部此項修法計畫一經公開，立即震撼外界，除學術界及產業界強烈外抨擊，就連聯邦實驗室也大表反對。反對意見多認為，預計的修正規定將會破壞大學校園中之開放精神，影響科學自由的研究環境；而研究設施設備近用之事前許可制，亦將造成學界與業界的負擔；甚至可能阻礙未來大學或業界延攬外國科技人才參與研究計畫之進行，長期而言，實將會戕害美國的國際競爭力。 面對各界反對聲浪，為避免降低研究型企業之生產力，美國商務部在今年 5 月底宣布取消原來的立法管制計畫，不過，商務部將會召集產學研各界專家，組成一個十二人的委員會，持續就實驗室安全管制的問題交換意見，期能獲致更有效之解決之道。