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。
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陳蔚菁
法律研究員 編譯整理
FCC, FCC Stays Data Security Regulation from Broadband Privacy Order, https://www.fcc.gov/document/fcc-stays-data-security-regulation-broadband-privacy-order (last visited Mar. 06, 2017).
FTC, Fair Information Practice Principles,https://web.archive.org/web/20090331134113/http://www.ftc.gov/reports/privacy3/fairinfo.shtm(last visited Mar. 10, 2017)
著作權集體管理團體條例（集管條例）自2010年2月10日公布施行以來，終於今年（2019）5月中旬展開修法公聽會，智慧局提出三大項修法目的：「一、強化專責機關監督輔導；二、提升集管團體公信力與透明度；三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。 其中，關於集管團體的財務治理透明化的規定，智慧局參考歐盟指令與德國集管條例，增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務（修正第21條第1項），且「應上網供公眾查閱」（增訂第22條第2項），係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。 在場集管團體持不同意見，認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責，且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表，似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題，以授權移轉的實務問題舉例，故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明，建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化，並可應用區塊鍊技術達成之。
歐盟執委會規劃制訂新世代智慧電網規範，及研擬共通性評估要項工具歐盟執委會（European Commission）於去（2011）年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素（Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter）」調查報告，對於各會員國發出問券，調查對於建設智慧讀表（智慧電網SmartGrid系統首要基礎）之經濟評估要項，藉此瞭解各國於推動建立，所考量之優先因素及差異性，並藉此彙整出「成本效益評估項目（Cost Benefit Assessments , CBAs)」，建立歐盟層級之共通性功能要項，以利後續其他會員國援用導入之政策工具。 以及，歐盟執委會所屬聯合研究中心（Joint Research Centre , JRC），於去（2011）年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢（Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU）」研究報告，指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫，總經費達5.5兆歐元以上，並設立展示（Showcases）網站，供外界瞭解推動進度；此研究報告並指出，要健全智慧電網發展，除了大規模投入經費資源建設外，更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視；該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範，因為於現有管制規範下，常導向各國推動實務，多僅強調可降低系統運作支出成本，而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展，於現有監管模式（Current Regulatory Models）下，縱使眾多投資於智慧電網，亦無法出現突破性發展。該報告並倡議，新世代管理規範，至少應建立服務平台運作原則及遵守規範，並導引效益之公平分享。 此外，歐盟執委會於去（2011）年4月間，關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題，亦曾發布「智慧電網創新發展（Smart Grids: From Innovation to Deployment）」政策文件，其中明列發展智慧電網，首要應重視資料隱私及安全性議題（Addressing data privacy and security issues），亦必須建立共通性標準（Developing common European Smart Grids standards），及提供優惠政策措施，並且應確保消費者資料接取（Access）權利，保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。
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？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？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
柏克萊市開啟奈米科技管理規範的先河美國柏克萊﹙Berkley﹚市議會日前無異議通過既有有害物質法令修正之決議，企圖涵蓋奈米物質之情形，此其為奈米科技地方性立法之首例。此項行動迫使研究人員及製造人必須於研究或生產過程中，申報所使用的奈米材料，以及提出有效管理奈米物質的證明。 在商業世界當中，奈米科技的目標是在原子或分子層次，藉由改變或創造新的成份，以發展出新的產品及材料。不過，這些材料是否會產生環境及健康方面的問題，目前尚不得而知。 此項修正已蘊釀兩年。市府官員表示，此項法規修正主要在於監管奈米新創事業﹙startups﹚或小型企業﹙small business﹚，而非國家型實驗室﹙the national lab﹚所造成的影響，因為後者目前係由美國能源部﹙Department of Energy﹚所管理，地方法規對其並無管理權限。一開始，國家實驗室相當反對柏克萊市的這項計畫；不過，經過溝通其表示未來將繼續支持該市市府的行動。 負責柏克萊市有害物質管理事務的Nabil Al-Hadithy表示，他期許這項新法成為其他城市有效管理奈米物質的榜樣，並希望其他城市能夠將這樣類型的規範，有效運用在全加州的健康及安全法規上。