日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標

  日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。

  新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。

  新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。

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※ 日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7909&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/22)
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科技計劃研發成果之讓與及終止維護-科技部審查程序所生疑義-

科技計劃研發成果之讓與及終止維護 -科技部審查程序所生疑義- 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年04月28日 壹、前言   科技部目前提供產學合作計劃補助類型相當多元,有為產業發展前瞻技術的先導型計劃、為產業開發核心應用創新技術的開發型計劃,以及培育人才的應用型計劃[1],但補助的目的均係期待產學合作的研發成果以授權方式,廣泛為社會大眾使用,發揮其最大之效益。   惟部分研發成果或有可能經執行單位評估後,認為將該研發成果讓與給廠商或是企業可達更大運用效益而進行的讓與,抑或是在運用效益不高的情況下擬終止繳納該研發成果的維護費用。當研發成果有讓與或終止維護需求的情況下,其程序如何進行、實質要件如何審查,在法規適用上非無疑義。本文將以現行「科技部研究成果歸屬及運用辦法」(下稱科技部成果歸屬辦法)中「讓與」、「終止維護」的程序及審查流程為主要對象,就其規定內容與所面臨之適用問題,進行研析並提出調修之建議。 貳、各部會成果歸屬辦法讓與、終止維護規定有差異   根據科學技術基本法第6條第3項[2],行政院於2000年訂定「政府科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」,以供所屬各部會遵循。在主管機關階層,目前經濟部、農委會、國防部、原能會等也都有各自的成果歸屬辦法[3],而科技部亦於2011年制定了「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法[4]」。各部會之所以針對研發成果的運用方式給予規範,乃是由國家給予該研發成果補助的立場出發,希望能夠以授權的方式,尤其是非專屬授權的方式作為研發成果的運用,讓社會大眾有廣泛使用、享受該研發成果的機會[5]。因此,在政府的立場上,由各部會給予補助的研發成果要進行讓與或是走向終止維護,須根據其規範實行之。   科技部成果歸屬及運用辦法第9條至第11條為其科技計畫研發成果讓與、終止維護的程序進行方式以及審查項目之規範,其要求包括研發成果專利權在經過一定合理期間推廣之後若無授權使用,始得公告讓與該研發成果予第三人[6],公告三個月後,無人請求受讓時,始得終止繳納該研發成果的維護費用[7]。   綜觀各部會成果歸屬辦法,科技部的規定和其他部會規範讓與、終止維護的目的相同,但在法條文字或是審查項目上則有所差異[8]: 一、在讓與、終止維護標的部分的比較,科技部是唯一一個將標的範圍限縮於研發成果專利權的單位。經濟部、國防部、衛福部、原能會以及農委會僅廣泛明文研發成果,而勞動部則是強調為研發成果智慧財產權。可見現行科技部成果歸屬辦法適用範圍之狹隘。 二、各部會在讓與、終止維護的審查規定上,大方向是一致的,皆規定了該研發成果必須是公開的,例如經過推廣(科技部)、公告(經濟部、衛服部、原能會),或是取得智慧財產權逾五年(國防部、農委會、勞動部);以及須以授權為優先原則,諸如該研發成果無授權使用(科技部)、無運用價值(經濟部、國防部、原能會)、未商品化(衛福部)、未有實際應用(農委會、勞動部)。但究竟應如何推廣並未說明,公告時間則有三年、五年,差異甚大。 三、研發成果經過了一定時間的公開推廣並符合授權優先原則之後,其讓與評估的進行方式並未說明。在認定可否為讓與的部分,經濟部交由研發執行單位自行認定,其它部會並未明文;在公告讓與執行部分,有由研發執行單位自行公告,有由部會公告,亦有未明文者。 四、每個部會皆一致的將讓與、終止維護兩個不同的研發成果運用方式使其在同一個程序上進行,規定該研發成果公告讓與三個月之後,若無受讓對象,即可停止繳交該研發成果的維護費用[9],是一個讓與、終止維護的連續性程序。   就上述各部會之間針對讓與、終止維護在規範上的比較,可觀察出,或許是各部會之間因研發成果性質相異而有不同考量所致,在類似的規範上仍存有前提條件上的差異;在審查項目上,要求也不一致。但各部會皆是讓與、終止維護的連續性程序,且審查項目亦皆有規範不明確的地方,例如推廣的方式。接下來,本文將就科技部讓與、終止維護的規範在適用上所產生的疑義作一分析,也期待此分析可提供其他部會在類似問題上作參考。 參、科技部研發成果讓與及終止之審查作業芻議 一、研認研發成果讓與之範圍   雖現行條文僅將研發成果限於「研發成果專利權[10]」,惟本文建議可放寬至所有研發成果,讓產學合作的研發成果能有更大的運用空間,類型能夠更加多元化,尤其是專利申請權的部分。建議納入專利申請權成為讓與標的,因為在實務上研發執行單位有礙於經費問題,無法在其研發成果的特定市場(例如國外)進行專利佈局。故建議可納入專利申請權讓與企業申請,使研發成果發揮其更大效益。 二、讓與、終止維護程序疑義 (一) 讓與、終止維護無法各自依其目的審查   目前科技部成果歸屬辦法規定是由研發執行單位就其欲讓與的研發成果先行評估是否適合讓與,再進行公告尋求受讓對象,也就是在尚未確定受讓對象時,先行評估讓與條件。這樣的程序規定並無法讓研發執行單位針對受讓對象作具體評估,也使得科技部無法就雙方條件進行有效實質審查。再者,研發成果公告讓與三個月後,若無受讓對象,即終止維護。這樣的連續性程序將有可能使尚有運用價值的研發成果走向終止維護,甚是可惜。 (二) 建議讓與、終止維護程序分軌   針對上述在程序上的兩個問題,本文建議無論是在讓與或是終止維護方面,都應在確定推廣一定合理期間、確無授權使用情形後,就先行公告讓與,待有受讓對象時,再就該讓與研發成果及受讓對象之間作具體評估。相信在確有受讓對象之後作的讓與條件評估,會比現行在沒有受讓對象時作的一般性讓與條件評估更有實質效益。   另外,欲終止維護的研發成果也應該在公告讓與一定時間之後,設有專屬的審查程序,就其運用效益、價值進行評估,而非如現行規範接續著讓與評估程序,在公告三個月後無受讓人時,即終止繳納維護費用。簡而言之,讓與或是終止維護均應該先行公告,再就其公告結果(有無受讓對象)作讓與、終止維護的評估,以避免有運用價值的研發成果落入終止維護的風險。 三、讓與、終止維護審查重點   就實質審查部分,不管是讓與或是終止維護,研發執行單位都應該先就該研發成果標的範圍進行說明,並針對經過一定合理期間推廣、確無授權使用情形提出自評結果及其相關佐證文件,再交由科技部審查。基於讓與、終止維護程序分軌的建議,兩者在部分審查項目上亦應有不同的判斷標準,例如讓與之前提即不宜以無技術服務之效益及運用價值為條件[11]。因此,本文認為其審查重點應有如下調整: (一) 一定合理期間推廣該研發成果至全國周知平台   就一定合理期間部分,現行法並未明文規定具體期間,慮及科技發展日新月異,研發成果之市場競爭力究竟可以維持多久,抑或是在多少時間之內可能被其他技術取代,不同的研發成果都不盡相同,實難具體規定所謂一定合理期間,故維持現行法之文字應無不妥。   惟就推廣方式或是宣傳平台,本文擬對現行規範以及實務上的作法提供建議。在規範部分,比較各部會之間針對讓與、終止維護的規範後,發現僅國防部有具體訂定公告方式:「前項公告,執行單位應以刊登網際網路、全國性報紙、函告業界相關公會 或辦理說明會等方式為之[12]」。另外,行政程序法第一五四條第二項「行政機關除為前項之公告外,並得以適當之方法,將公告內容廣泛周知。」強調了全國性能見度。在實務上,部分大學技轉中心也提供了推廣平台(例如交大專利推廣平台[13])。又如英國牛津大學技轉中心Isis,目前在國際專利申請(PCT[14])的數量排名全球第16名,截至2015年3月為止,已完成75件專利授權案件[15]。由國內外的例子看來,不管是規範上,或是實務運作上,皆可看出推廣平台的重要性。故本文建議推廣平台應有必要限於全國周知的平台[16]。 (二) 市場價值的判斷   科技部成果歸屬辦法第9條第1項提及「技術服務之效益及運用價值者」,在此,本文以市場價值稱之。而即將讓與或是終止維護的研發成果的市場價值在審查上自有其不同的判斷標準。就讓與部分,本文建議在讓與、終止維護程序分軌、先行公告讓與、確有受讓對象後,研發執行單位在自行評估讓與條件時,可請受讓對象提出針對該研發成果的預期發展效益,例如:產品研發進度、預計銷售量、讓與條件,作為讓與標的市場價值的說明。至於終止維護的部分,除了研發執行單位必須說明沒有運用價值以外,尚有一種情況是因為該研發成果維護費用過高,以至於與運用價值不合比例,因此走向終止維護。 肆、結語   科技部以及各部會基於期待其所補助的研發成果能夠廣泛被社會大眾使用,而以授權為研發成果的優先運用方式,並對讓與、終止維護部分加以規範。然後現行程序規範中,未將讓與、終止維護兩個不同的研發成果處理程序分別處理,造成兩者無法各自依其目的審查,甚至使尚有運用價值的研發成果走向終止維護,故本文建議應對讓與、終止維護程序進行分軌。又為了讓產學合作的運用更有彈性,建議放寬現行條文讓與標的的範圍由「研發成果專利權」擴大至「所有研發成果」。   本文就推廣該研發成果至全國周知平台以及市場價值在讓與、終止維護之間不同的判斷標準提供淺見,目的在於是讓研發執行單位在研發成果的運用上有更明確具體的法規遵循,使我國產學合作發展能夠日趨順利。但如何在希望達到社會大眾廣泛使用與適合該研發成果的運用方式之間,像是廠商或是企業往往偏向實質獲得研發成果所有權,取得一個平衡點,值得思考。 [1] 科技部產學及園區業務司產學合作計劃,http://web1.most.gov.tw/spu/ch/list?menu_id=03dbe285-8784-4be5-a5c9-1520f63676f5&view_mode=listView(最後瀏覽日,2016/4/14)。 [2]科學技術基本法第6條第3項:「前二項智慧財產權及成果之歸屬及運用,應依公平及效益原則,參酌資本 與勞務之比例及貢獻,科學技術研究發展成果之性質、運用潛力、社會公 益、國家安全及對市場之影響,就其目的、要件、期限、範圍、全部或一 部之比例、登記、管理、收益分配、迴避及其相關資訊之揭露、資助機關 介入授權第三人實施或收歸國有及相關程序等事項之辦法,由行政院統籌 規劃訂定;各主管機關並得訂定相關法規命令施行之。」。 [3] 王立達,「我國學術機構技術移轉法制現況、問題與探討」,全國律師13卷1期,2009年1月,47-59頁。 [4] 「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」,2011年7月1日,https://tw.news.yahoo.com/%E6%98%8E%E5%B9%B4%E9%80%A3%E7%BA%8C4%E5%A4%A9%E5%81%87%E6%9C%894%E5%80%8B-215005744.html(最後瀏覽日,2016/4/8)。 [5] 現行研發成果的運用、商品化的方式主要有授權、讓與或是以該技術成立新創公司等方式,若從商業化、市場競爭力的角度考量,一個研發成果的運用方式自是依其性質判斷。一般來說,廠商或是企業並不願意以授權,尤其是非專屬授權的方式,運用該研發持果,因為非專屬授權的方式通常商業價值不高。 [6]「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第9條第1項:「研發成果專利權經執行研究發展之單位推廣一定合理期間後,評估無授權使用或技術服務之效益及運用價值者,基於符合公益之目的或為促進整體產業發展、提升研發成果運用效益等原則,執行研究發展之單位循內部行政程序辦理研發成果讓與相關評估後,得備函檢具相關文件向本部申請讓與第三人;文件不全或不符規定者,不予受理。」 [7]] 「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第10條:「執行研究發展之單位依前條評估原則及處理程序申請讓與,並經本部同意讓與後,始得公告讓與之,三個月內無人請求受讓時,得終止繳納研發成果維護費用」。 [8] 各部會成果歸屬及運用辦法在讓與、終止維護的條號: 科技部科學技術研究發展成果歸屬辦法,100年7月1日發布,104年6月11日修正:第9、10、11條 經濟部科學技術研究發展成果歸屬辦法,89年5月19日發布,103年8月13日修正:第22條 國防部科學技術研究發展成果歸屬辦法,96年4月19日發布,103年5月7日修正:第24條 衛福部科學技術研究發展成果歸屬辦法,99年1月20日發布,105年2月25日修正:第24條 勞動部科學技術研究發展成果歸屬辦法,100年7月12日發布,104年6月16日修正:第2條第1項 行政院原子能委員會科學技術研究發展成果歸屬辦法,93年7月7日發布,103年2月18日修正:第26條 行政院農業委員會科學技術研究發展成果歸屬辦法,90年9月14日發布,102年2月6日修正:第20、27條 [9] 「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第10條:「執行研究發展之單位依前條評估原則及處理程序申請讓與,並經本部同意讓與後,始得公告讓與之,三個月內無人請求受讓時,得終止繳納研發成果維護費用」。 [10] 「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第9條第1項:「研發成果專利權經執行研究發展之單位推廣一定合理期間後, ⋯⋯。」 [11] 「科技部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第9條第1項:「研發成果⋯,評估無授權使用或技術服務之效益及運用價值者,⋯。」 [12] 國防部成果歸屬辦法第24條:「執行單位取得一般研發成果已逾五年而經其評估認定不具運用價值者,除法令另有規定外,得發布讓與之公告。自公告之日起,三個月內無人請求受讓者,得經本部核准後,終止繳納維護智慧財產權相關之費用。前項公告,執行單位應以刊登網際網路、全國性報紙、函告業界相關公會 或辦理說明會等方式為之。」 [13] 交大專利授權暨拍賣平台,http://patent.nctu.edu.tw/bid(最後瀏覽日:2016/04/22)。 [14] PCT-the International Patent System,http://www.wipo.int/pct/en/(最後瀏覽日:2015/04/22) [15] Isis Innovation Limited, http://isis-innovation.com/(最後瀏覽日:2016/04/22)。 [16] 像是I-ACE鏈結產學媒合平台,https://iace.stpi.narl.org.tw/search;jsessionid=9992E4BD21C8959EAF83F1F6D8AD47F3,政府研究資訊系統GRB,https://www.grb.gov.tw/,(最後瀏覽日:2016/04/25)。

歐盟執委會提出資料治理與資料政策

歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日   歐盟執委會(European Commission,以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1],旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策,轉型為資料驅動型組織(data-driven organization),並提供一致的方向或原則,促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的   「促成歐洲適應數位時代,並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展,透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術,「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度,首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理,有助於此願景之達成。   因此,執委會提出「資料治理與資料政策」,建立執委會統一的資料治理架構與政策原則,幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時,執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程,改善資料品質,提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要   「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集,包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上,則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則,除非法律明示規定為選擇性適用,否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守;倘未遵守,則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理   主要目的在建構執委會統一的資料治理架構,釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同,執委會將資料治理分為三層級,並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 (一)策略層級(strategic level)   由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB),處理資料治理與資料政策相關議題,界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程,並作出策略決定。 (二)管理階層(managerial level)   由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board),以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner),依策略層級所提出之願景與政策方向,在各處建立並執行資料政策、監督執行進度,並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 (三)運作階層(operational level)   由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward),並與資料利用者(data user)實際執行資料政策,必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策   就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向,建立上位原則。   其中關於「資料管理」部分,又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則,故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前,需探詢必要資料或資訊是否已存在,避免重複取得。主要需求資料集的部門機構,應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面,除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3],否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則,並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。   針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分,著重在執委會內部的共通一致性,包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面,則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務,以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析   觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」,可知其資料治理架構與相關政策,是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則,更從組織管理角度,界定不同單位或角色的任務與責任,並凸顯資料治理管理組織的建構,對資料政策執行之重要性。   我國政府長期致力於數位國家之發展,在政府資料開放政策推動上已有不少成果,例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量,建議未來可進一步完善政府資料治理構面,兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向,借鏡歐盟執委會之作法,確立資料共享再利用之管理架構及原則,提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等,有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.

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)

日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策

  日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」,為提升國民健康、提高平均壽命,以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中,在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下: (1)醫療等領域中導入ID制度   日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会),並於次月公布相關研究報告書,其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」,上述制度預計自2018年開始階段性運用,並於2020年正式實施,因此,本年度工作目標設定為,著手勾勒具體之應用系統機制,並針對實務面相關議題進行討論,自明年開始落實系統開發,整體而言,日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用,增進相關領域之創新   「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」,意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。   此外,在現行法規範下,為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標,應成立「代理機關(暫稱)」,以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料,並妥善管理與去識別化,日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目,期望透過協議會對相關制度之討論,能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用   日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料,並鼓勵民間依此開發新市場,但在此之前,政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先,為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」,保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等,得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊,該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動,由地區中小企業開始。   為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上,政府機關應訂定一些獎勵措施,鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。   此外,今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目,即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord,簡稱PHR),讓相關醫療資料得以流通運用。同時,日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」,並普及到全國各地,這麼做的目的在於,過往因為醫療資訊不流通,以及重症照護上的斷層,使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境,新政策希望讓這些患者無論遷居何處,在全國各地皆能安心接受醫療服務,而不受限於地區限制。

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