性隱私內容外流風波-從美國立法例論我國違反本人意願散布性隱私內容之入罪化

刊登期別
第28卷,第10期,2016年10月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處產業科技創新之法制建構計畫計畫成果
 

※ 性隱私內容外流風波-從美國立法例論我國違反本人意願散布性隱私內容之入罪化, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7766&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/09)
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研析經濟部智慧財產局因應TPP協定所提著作權法修法草案

研析經濟部智慧財產局因應TPP協定 所提著作權法修法草案 資策會科技法律研究所 法律研究員 陶思妤 105年06月17日 壹、前言   全球化經濟發展蓬勃,為降低貿易障礙與深化產業供應鏈,世界各國皆積極參與自由貿易區協定(Free Trade Area,簡稱FTA)的洽簽。跨太平洋夥伴協定(Trans-Pacific Partnership Agreement,以下簡稱TPP協定)第一輪談判後12個成員國占全球GDP的36%,而我國與TPP成員國在2014年的貿易總額亦高達34.82%。TPP協定的簽訂,勢必對於我國經貿產生重大影響。   TPP協定以美國為主導國,標榜「高品質、高標準、涵蓋範圍廣泛」。其中的智慧財產章節,相較於與貿易有關的智慧財產權協定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights,以下簡稱TRIPS)標準更高,提供智慧財產權利人更強的保護。為爭取於第二輪申請加入,我國因應TPP協定擬修正12項法規。   其中,針對智財相關法規,經濟部智慧財產局已於105年5月10日因應TPP協定將著作權法(以下簡稱本法)修正草案送交行政院。主要的修正重點包括:1. 延長著作財產權保護期限至70年;2.新增規避科技保護措施之刑事責任(原僅規範準備行為),並將規避行為、準備行為的刑事責任限定於商業目的;3. 擴大「意圖銷售或出租而重製」、「以營利為目的散布侵害著作財產權重製物」行為的非告訴乃論範圍,以及將「侵害公開傳輸權」之刑事責任調整為非告訴乃論;4.增訂載有節目之鎖碼衛星及有線訊號保護的相關規定。   本文將分析我國現行著作權法與TPP協定著作權相關規定之落差、修法重點方向,並提出修法可能對我國產業造成之影響及後續因應。 貳、修正要點與研析 一、延長著作財產權保護期間至70年   現行條文主要依據1982年伯恩公約,以著作人直系子孫三代之平均生存期間為標準,給予著作人終身加計50年之保護期間。然現今人類平均壽命因醫療科技進步,著作人終身加計50年已無法達到伯恩公約之保護標準。歐盟國家、美國、韓國、澳洲、新加坡皆加強對著作之保護,將著作權延長至著作人終身70年。因此本次修正草案因應TPP協定,修正本法第三十條至第三十四條(包含一般著作;共同著作;別名著作或不具名著作;法人著作;攝影、視聽、錄音及表演著作),將保護期間由原有著作人終身加計或著作公開發表後之50年延長至70年。   因應保護期間之修正,關於現存著作財產權的保護期間如何計算,以及已失效著作財產權是否能回溯,依修法條文,現行著作財產權仍存續者,適用新法70年保護期間的規定;著作財產權修正施行前已失效者,則不適用新法規定。而針對外國人著作,為避免修法後造成外國人著作於我國享有之保護期間高於其源流國,外國人著作在其源流國保護期間少於70年者,依其源流國所定存續期間計算。 二、新增規避防盜拷措施之刑事責任,並將規避行為、準備行為的刑事責任限定於商業目的   科技保護措施(Technological Protection Measures),係著作權人為了避免他人擅自接觸或利用其著作,而採取的有效防護措施。TPP協定規定,對於故意、且為商業利益或財務利得而破解科技保護措施之行為,屬於損害權利人權利之重大行為,應科以刑責。   本法對於科技保護措施之規避行為,例如安裝非法軟體並輸入序號後使用,僅課以民事責任,對於準備行為(例如業者提供遊戲機改機服務)方同時課以民事責任及刑事責任。配合TPP協定修正本法第九十六條之一,將規避行為亦列入刑事責任的範圍。   另外,考量就規避行為或準備行為科以刑責,主要希望聚焦打擊以商業目的違反科技保護措施者,避免公權力過度介入及司法資源浪費,故本次修法新增以「意圖營利或作為營業之使用」者為限,處以刑事責任。 三、擴大「意圖銷售或出租而重製」、「以營利為目的散布侵害著作財產權重製物」之行為的非告訴乃論範圍,以及將「侵害公開傳輸權」之刑事責任調整為非告訴乃論   為因應數位科技發展造成網路盜版之情形,並考量TPP協定對於著作權盜版行為的相關規定,本法修正針對數位環境下對著作權人造成重大損害的侵權行為應納入非告訴乃論。修正的重點主要有修改第九十一條、第九十一條之一條將非告訴乃論之標的由「光碟」修正為「數位格式」,並增訂第九十二條公開傳輸行為屬非告訴乃論之罪,並限定非告訴乃論之罪需「重大損害」始得成立。   (一)修正「意圖銷售或出租而重製」、「以營利為目的散布侵害著作財產權重製物」之非告訴乃論罪,放寬重製物型態由「光碟」改為「數位格式」   由於科技發展造成的網路盜版,數位格式較過去光碟容易重製且散布快速,因此將過去「重製於光碟之方法」之文字刪除,改以「數位格式」做為規定之適用客體。智慧財產局於修法理由表示,除過去所規定之光碟如DVD、CD,影音檔案等亦在「數位格式」的範圍之內,使權利人在現今數位環境下能有更周全的保護。   (二)改列侵害著作權之公開傳輸行為為非告訴乃論罪   本次的修訂將本法第九十二條侵害著作權之公開傳輸行為亦列為非告訴乃論刑事責任的範圍。所謂「公開傳輸」,係指以有線電、無線電、網路等其它通訊方法,藉聲音或影像向公眾提供或傳達著作內容。由於通訊科技的興起,著作得以藉由網路等通訊管道快速傳播,因此為嚇阻數位環境下著作權侵害的發生,本次修法參考日本立法例,將侵害著作權之公開傳輸行為亦列為非告訴乃論。   (三) 非告訴乃論罪限定為「重大損害」之侵權行為   另需注意的是,本次所修正的第九十一條、第九十一條之一、第九十二條,需「重大損害」始構成非告訴乃論之要件。針對「重大損害」,現有兩種修正方案:甲案以金額為門檻,限定為一百萬元以上之損害,乙案不以金額為門檻,提供三項「重大損害」之考量事項:重製之數量或點擊率、侵權網站註冊數或廣告收益、對著作市場價值之影響及其他著作財產人預期利益。TPP協定係以「商業規模」、「對權利人市場利益產生實質不利影響的重大行為」做為非告訴乃論的要件。權利人所受之損害是否與侵權人之商業規模或權利人市場利益相等,似非可完全畫上等號。惟根據智慧財產局針對修法之說明,本條係參考TPP首輪談判國日本之修法草案,應無逸脫TPP協定規定之疑慮。 四、增訂載有節目之鎖碼衛星及有線訊號保護之相關規定   近年來美國、新加坡、澳洲等國均已立法強化保護載有節目之衛星及有線訊號之合法權益。TPP協定亦規定,未經合法授權,應禁止衛星及有線節目解碼器材的流通、禁止訊號的接收及散布,並應提供對於訊號享有利益之人(不限於著作權權利人)的救濟。   目前我國法規在衛星訊號部分,衛星廣播電視法或其他法令均無規範,有線訊號部分僅有有線廣播電視法第74條有類似規定,然該規定僅要求未經系統經營者同意者需補繳基本費用,對於有線廣播電視業者及合法消費者之權益保護仍有不足。因此本次修法依TPP協定之要求,增訂第七章之一共四項條文。   (一) 衛星訊號   本次修法所增訂之第一百零四條之一,規定明知未經合法授權解碼,使用者不得擅自接收衛星訊號或提供予公眾。又因衛星訊號無形之特性,參考TPP協定,在準備行為的限制態樣上較有線訊號多元,除製造外,亦規定不得輸入、輸出、銷售、出租或其他方式提供衛星訊號解碼設備。且依智慧財產局之修法說明,此類設備不論無形或有形,只要目的或主要功能係於提供衛星訊號之解碼者,均在範圍內。   (二) 有線訊號   本次修法所增訂之第一百零四條之二,由於有線訊號需實體纜線輸送,因此參考TPP協定之要求,規定使用者不得未經授權擅自接收有線訊號,並規定不得製造或提供有線訊號解碼設備。   (三) 救濟   對於違反衛星訊號及有線訊號之保護而使他人受損害者,本次修法增訂一百零四條之三,讓受損害人得以利用民事救濟,包含民事損害賠償、侵害的防止或排除請求權,以及侵害物之銷毀等必要處置。由於衛星訊號除可提供收視戶直接視聽外,亦是有線節目訊號之節目來源,對鎖碼衛星訊號應有更周延的保護,因此特於一百零四條之四增訂違反衛星訊號保護之刑事責任。 參、結語:修法所涉及之影響 一、延長著作權保護期間可能造成出版業、文創產業協商授權成本增加   新修法將著作權保護期間由50年延長至70年,可能使很多原創著作延緩進入公共領域。我國目前屬著作權輸入國,保護期間的延長可能造成我國業者於著作權授權協商時授權金、權利金等授權成本的增加。因此,著作權保護期間的延長對於國內利用外國著作之出版業、文創產業等將可能造成一定衝擊,我國文創業者可從授權合作的洽談、商業模式的調整同步思考因應。 二、調整非告訴乃論範圍,納入數位及網路著作權侵權型態   考量數位科技發展造成網路盜版猖獗,目前著作權修正草案因應TPP協定之規定,將過去以非告訴乃論罪處罰的加重重製光碟罪刪除,放寬重製物的型態由「光碟」至「數位格式」。除了傳統認知上的盜版光碟,本次修法將數位重製、散布及網路侵權之行為也納入非告訴乃論之適用範圍。未來若網路上有出現非法連結或盜版影片,權利人可藉助公權力蒐證及取締,加強遏阻不肖數位盜版行為。而將非告訴乃論限定為「重大損害」始得成立的限制,應可降低以刑擾民的可能。 三、TPP協定中「商業規模」是否等同修法草案中「重大損害」仍待商榷   本次修法將「意圖銷售或出租而重製」、「以營利為目的散布侵害著作財產權重製物」之行為改列為非告訴乃論罪。為考量避免非重大侵權行為亦遭受國家公權力相繩之疑慮,本次修法限制需為「重大損害」的行為,始得以非告訴乃論罪論處。   然而,「重大損害」是否當然等同於「商業規模」,仍有進一步釐清的空間。根據TPP協定,具有商業規模之行為,包括:(一) 為商業利益或財務利得而為之行為;(二) 雖非為商業利益或財務利得,但對著作權人之市場利益產生實質的不利影響的重大行為。由此可推斷TPP協定希望能同時遏止利用他人著作權做為商業牟利的行為並保護權利人的市場利益。   目前修法草案的甲案以「一百萬元以上」的金額作為重大損害的標準。然而單純以金額為門檻作為標準,不就行為本身是否為商業牟利行為或是否影響權利人市場利益而為認定,是否合於TPP協定的旨意,仍有思考的空間。   而目前修法草案的乙案則是以三項考量因素判斷:重製數量及點擊率、註冊會員或廣告收益、權利人預期利益,亦存有疑義。例如,若一位網路素人於youtube上載一段影片批評某電影,影片含有該電影的片段。該視頻廣受大眾喜愛,因而使該網路素人點擊率高、廣告受益增加。然而,由於該網路素人的批評,造成電影公司的收益不如預期。這樣的情況可能符合本次修法乙案的三項考量因素,但取締此類影片是否為TPP協定之本意,仍有待商榷。 本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).

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