美國聯邦通訊委員會暫停去年10月27日通過的寬頻客戶隱私規定

  原預計於2017年3月2日生效實行的美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)的寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),委員會於2017年3月1日宣布暫停該規範效力,並與聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)發表共同聲明。

  為保障資料安全(data security),聯邦通訊委員會於2016年10月27日,以寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)及其他電信營運商為規範對象,要求須給予客戶有更多選擇去決定自身資料如何被分享和使用,除將ISP所蒐集得使用及分享的資料分為三類,建立客戶同意要件,尚設立新的提醒要件及保密性違反之通知等。該新的隱私規範試圖與聯邦貿易委員會的規範做區隔,除管制對象不同,管制架構上,聯邦貿易委員會要求業者在蒐集及利用個人資訊時,須符合公平資訊實施原則(Fair Information Practice Principles,FIPPs)之準則(guidelines):通知(notice)、選擇(choice)、讀取(access)、安全(security)。

  通過之際產生的爭議,包含聯邦通訊委員會有無管制權限,及實行後可能與聯邦貿易委員會管制架構並行而造成疊床架屋、混淆大眾等的問題;此外,聯邦通訊委員會收到眾多請願,要求重新考慮該規範之實行。請願理由在於該規範之實行將會造成寬頻網路服務提供者及其他電信營運商為了要遵循規範將承受巨大的成本與負擔,並且這些成本與負擔與公眾利益相違背,將會造成不可回復的損害。

  在接受請願討論後,聯邦貿易委員會做出暫停實施的決定,認為有關保護資料安全的規範要件需要重新思考,其理由在於:(1)消費者若受到兩種不同的隱私管制方式,會破壞消費者對於線上隱私安全一致性的期待;(2)不應使寬頻網路服務提供者及其他電信營運商遭受重大且不必要的遵循成本。

  聯邦通訊委員會也與聯邦貿易委員會共同發表聲明,其聲明提及:聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員會皆有責保護美國消費者的線上隱私,然而最好的管制方法,應該是透過一個全面性且一致性的架構。資訊隱私之保護不應當有因管制對象不同而有差別性,況且其中差異僅有專業人士才能辨別出,就消費者保護來說,並行兩道不同管制只會造成混淆,毫無益處。這也是為何當聯邦通訊委員會片面剝奪聯邦貿易委員會的管制權限而引發批評聲浪。對於寬頻提供者應保護隱私與資料安全之要求,應回歸至聯邦貿易委員會,由於國家對網際網路空間的管制,上網行為應該要適用一樣的規則,並且受到同樣的專責機關管制。除此之外,聯邦通訊委員會與聯邦貿易委員將共同合作致力於協調對寬頻提供者的隱私規範,該規範將會同所有與數位經濟相關的公司遵循的標準。線上世界技術中立(technology-neutral)的隱私框架之一致性,方能對消費者帶來最佳利益。

  本次聯邦通訊委員會迅速暫停實施的隱私規範,顯現出美國對於保障隱私管制的重視性極高,美國針對網路生態中的不同公司,寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等;網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等,將會有何種一致性的資料安全規範,值得持續關注。

相關連結
你可能會想參加
※ 美國聯邦通訊委員會暫停去年10月27日通過的寬頻客戶隱私規定, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7752&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/09)
引註此篇文章
你可能還會想看
防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引

  防制洗錢金融行動工作組織(Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF)為因應虛擬資產(Virtual Assets)對於打擊洗錢與資恐主義措施所帶來的衝擊,協助各國建立可供遵循的一致性標準,於2018年10月修改FATF建議書(The FATF Recommendations),定義「虛擬資產」與「虛擬資產服務提供業者」(Virtual Asset Service Providers, VASPs),將其納入國際洗錢防制之範疇。   為使各國監管機關依據FATF相關建議,正確評估與降低虛擬資產與VASPs所可能涉及的洗錢與資恐風險,有效進行管理並建立公平競爭的虛擬資產產業體系,FATF於2019年6月21日,針對建議書中第15點-新科技所可能隱藏的洗錢隱憂,加入解釋性說明,列出FATF對於虛擬資產和VASPs的應用標準,包含建議監管機關採取註冊或許可制度,以利進行監督與審查,而非透過自律組織方式進行督導,並與他國進行國際合作。以及為防止不法份子與其同夥擁有對VASPs的控股權(controlling interest)或管理職能(management function),各國主管機關須採取必要的法律或監管措施。另監管機構應有足夠權力監督並確保VASP遵守打擊洗錢和恐怖主義融資的要求,包括進行檢查,強制公開資訊和實施金融制裁。   FATF同時公布「虛擬資產與虛擬資產服務商之風險基礎指引」(Guidance for a Risk-Based Approach to Virtual Assets and Virtual Asset Service Providers),指導各司法管轄區如何應用風險基礎方法,針對虛擬資產相關活動與服務商,進行洗錢與資恐防制。相關主管機構在進行風險評估時,應考量特定的虛擬資產類型或VASP活動,了解其具體架構與運作在金融體系和國家經濟的作用,以及對洗錢與資恐防制的影響,將類似風險的產品或服務應用類似的監理原則處理,並針對虛擬資產的匿名性加強客戶識別機制。隨著VASP活動發展,主管機關亦應審視其他監管措施(如消費者保護、資訊安全、稅務等)與洗錢與資恐防制之間的關聯,進行短期與長期的政策擬定,以制定全面性的監管框架。   FATF預計於2020年6月開始啟動上述新審查機制,為期12個月,檢視各國對於前述具體要求之落實情況。以及持續與民間企業合作,共同探討虛擬資產的基礎技術、使用類型、相關業務模式。

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。

中國大陸國家互聯網信息辦公室、國家市場監督管理總局聯合發布《個人信息出境認證辦法》

中國大陸國家互聯網信息辦公室、國家市場監督管理總局於2025年10月17日聯合發布《個人信息出境認證辦法(下稱認證辦法)》,並將於2026年1月1日施行。中國大陸所稱之認證即為臺灣所稱之驗證,屬兩岸詞語使用之差異,容易產生混淆誤認先予敘明,下將以臺灣慣用之驗證一詞說明。 依照《中華人民共和國個人信息保護法》第38條須向境外提供個人資料方法有四種:分別為1.透過國家網信部門組織的安全評估、2.經專業機構進行個人資料保護驗證、3.依照國家網信部門制定的標準化契約與境外接受者訂定契約,以約定雙方之權利義務、4.法律、行政法規、國家網信部門所規定之其他條件。而認證辦法係依據第二種方法所訂,主要規範:1.處理者資格限制、2.傳輸資料數量、3.影響評估內容、4.驗證機構申請資料與報告義務、5.對驗證機構之監督。 處理者資格限制與傳輸資料數量方面,認證辦法規定向境外提供個人資料:1.不可為關鍵信息基礎設施營運者、2.向境外提供的個人資料須為10萬人以上未滿100萬人之個人資料或未滿1萬人之敏感個人資料(須注意,中國大陸之敏感個人資料包含:生物識別、宗教信仰、特定身分、醫療健康、金融帳戶、行蹤軌跡等資料,以及不滿14週歲未成年人的個人資料,故與臺灣個資法第6條之特種個資並不一致)。且認證辦法規定不得對個人資料的數量為拆分,意即如將資料數量拆成數筆10萬人以下,藉以規避認證辦法資料數量10萬人以上的境外傳輸申請限制並不合法。 除依法應履行的告知外,向境外傳輸前應取得當事人的單獨同意,並採取個資影響評估,影響評估之內容須包含:1.處理者與境外接收者處理個資的特定目的、範圍、方式、2.個資出境的風險、3.境外接收者的個資保護能力與義務、4. 提供事故通報管道、5.境外國家或地區的政策、法規影響。 最後,認證辦法應較注意的是驗證機構的報告義務與受檢義務的明確立法,使得除藉由驗證機構對個人資料處理者的審查確保個人資料國際傳輸的安全外,再透過政府機關對於驗證機構的檢查,以確保監管個人資料跨境傳輸,亦屬於我國政府機關可以參考之個人資料國際傳輸監管面向。

歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作,以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務

2025年11月5日,歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》(a code of practice on marking and labelling AI-generated content,下稱行為準則)之相關工作,預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任,降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務,分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統(包括通用AI系統)」的提供者(Providers),應確保其輸出係以機器可讀的形式標示(marked),且可被識別屬於AI所生成或竄改(manipulated)的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者(Deployers),應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式,推動起草行為準則。此行為準則不具強制性,旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務,且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與,尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展,同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容,實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容,以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料,確保資料來源真實可信,將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 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)

TOP