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
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。
馬來西亞個人資料保護法於2013年11月15日正式施行馬來西亞於2010年訂定個人資料保護法（Personal Data Protection Act, PDPA），惟當時並未立即施行，至2013年11月15日，才連同相關規則、命令正式施行。 任何因商業往來而取得個人資料之人，在馬來西亞境內以自動化工具處理（或授權、控制個人資料之處理）時，都必須遵循該法及其相關法令的規定。否則，將有可能面臨50萬元令吉（相當於新台幣450萬元）罰鍰或三年以下有期徒刑。 除此之外，2013年個人資料保護命令（Personal Data Protection Order 2013）更規定，通訊業、金融業、保險業、健康、遊樂業、運輸業、教育、直銷業、服務業、不動產業、公益事業等11種行業別的資料利用者，必須在2014年02月15日前向個資保護委員會註冊並取得執照。 針對施行前蒐集的個人資料，該法賦予三個月的寬限期，然而施行後所蒐集者立即適用，其中包括以下規定： 1.告知當事人蒐集目的、有權請求存取及更正，並提供聯絡窗口、電話、傳真號碼或e-mail等相關資訊，於21日內回覆當事人請求； 2.除履行契約所必要等情形外，處理個人資料前應取得當事人同意，且該同意若係透過既有表單取得，外觀上應與其他事項有所區別； 3.在蒐集目的內利用個人資料，將個人資料提供予第三人時，應定期維護該名單； 4.實施並確保從業人員遵循安全政策，該政策須符合個資保護委員會所定安全標準； 5.確保個人資料之完整性、正確性及最新性； 6.制訂保存期間政策； 7.除接受國事先經過核准、取得當事人同意或已盡相當能事確保個人資料不會以違反個資法規定之方式處理外，原則上禁止國際傳輸等。 馬來西亞由於該法的施行，早先於新加坡成為東協十國當中，第一個全面實施相關法規的國家，通訊暨多媒體部部長Ahmad Shabery Cheek表示，此舉將有助於馬來西亞躋身已開發國家之林。
美國州隱私法要求企業揭露資訊 企業應如何平衡隱私法與營業秘密的衝突美國目前沒有聯邦的隱私法，由各州訂定州隱私法、產業隱私法，要求企業應揭露資訊以提升資訊透明度，然而隱私法要求企業揭露的資訊多涵蓋了企業的營業秘密。美國華盛頓州州長於2023年4月27日簽署《我的健康資料法（My Health My Data Act）》的州隱私法，其將消費者的健康資料廣義定義為「與消費者有關或具合理關聯的個人資料，可用於識別消費者過去、現在或未來的物理或心理健康狀況」，例如醫療相關資料、患者接受醫療服務的精確地理位置、透過非健康資料可推斷得出的資料。「非健康資料可推斷得出的資料」，如零售業者蒐集消費者近期採購的訂單內容（非健康資訊），並透過AI機器學習分析得出消費者可能懷孕的比例及預產期，藉此對該消費者投放零售業者的嬰幼產品的個人化廣告。 於《我的健康資料法》廣義定義「健康資料」下，導致消費者可要求企業提供的資料可能涵蓋了「企業長期累積之消費者使用資料、經演算法分析運用之消費者使用資料、共享消費者資料的第三方企業名單」等企業認為屬於其營業秘密的資料。 為平衡隱私法的資訊透明度及企業想保護其營業秘密，建議企業可先採取： 1.使公司的智財部門與資料保護部門合作，確保公司人員對公司營業秘密標的及範圍的認知一致，並盤點企業所有的營業秘密以製作、持續更新營業秘密清單。 2.企業在揭露受營業秘密保護的資料給消費者前，先與消費者簽訂保密契約，並參考前述營業秘密清單約定契約之保密範圍。 如企業欲採取更完備的營業秘密管理措施，建議參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
日本修訂《數位行政推動法》，完善行政機關雲端服務之使用環境日本自2002年制定《活用資訊通信技術推動行政相關法律》（情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律，現簡稱《數位行政推動法》）以來，已歷經多次修正，旨在因應國家面臨數位轉型時代，持續調整法規以促使資訊通信技術有效應用於行政領域，並提升國家行政效率、改善國民使用政府服務之便利性為目的。日本數位廳（デジタル庁）於2024年12月9日向日本國會提出修正案，經通過後已於2025年3月8日開始施行。關於《數位行政推動法》本次修正重點簡要如下： 1. 增訂第18條第1項、第2項，要求中央（国家）與地方政府（地方公共団体）共用雲端服務環境之規章制度： 透過立法要求中央（国家）應採取相關必要措施，使地方政府（地方公共団体）能共用雲端服務，並促進公共資訊系統的有效利用，以及完善資訊系統之開發與維運，據以強化資訊共享基礎。 2. 增訂第18條第3項、第4項，使行政機關利用雲端服務之責任明確化： 明訂各行政機關，應提供行政事務專用的雲端服務，並開發符合服務需求之公共資訊系統，據以有效提升政府公共服務品質。 3. 增訂第19條第1項至第3項，要求中央（国家）與地方政府（地方公共団体）建立共同使用雲端服務之相關費用規章： 有關雲端服務提供者（Cloud Service Provider，簡稱CSP），包含AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等，與行政機關簽訂相關之雲端服務合約，若地方或民間因使用同一雲端服務而須另支付CSP雲端使用費時，為強化公部門雲端服務基礎環境治理，依本條規定授權先由日本各府省廳、地方政府、行政法人等先向數位廳支付雲端服務使用費，再由數位廳統籌後向CSP支付款項，同時由數位廳訂下規格要求，以利公部門採購作業，促使行政機關與CSP之間的合約、雲端服務品質等得到一元化管理。 日本為了促進國家之行政事務能更有效率地推展，透過立法要求中央與地方間之行政機關應完善雲端服務基礎環境供行政事務專用，與建立相應之費用規章，以強化機關間資訊共享。不僅如此，依據本次修正之第18條「應採取必要措施」，其未來所採用之行政規則與具體實踐方式，如何有效提升行政資訊系統效率，仍可持續關注其發展情況。日本藉由持續完善法規與操作機制，打造中央與地方能夠共享、互通的公務體系雲端服務環境，提升人民使用數位化公共服務品質之作法，值得我國未來參考借鏡。