美國聯邦與州政府對於污染物排放超標免責立法之衝突。
美國聯邦最高法院在2017年6月拒絕對聯邦法令-廠房之啟動,停工,與故障之許可證取得（Startup, Shutdown, Malfunction， SSM）底下之州際執行計畫（State Implementation Plans，SIPs）免責條款的上訴聽案，即各州對於SSM的污染物超標限制，無權力訂定免責條款。1聯邦法令SSM規定公司廠房等所有者或營運者需對於初始營運、日後關閉、中間故障等作業程序與維護措施做成報告以獲得並定期更新營業許可證，報告中需對於預測與計畫中的污染物排放與災難可能做說明，並以遵守聯邦法規對污染物排放相關規定為前提。2 聯邦政府當時以美國聯邦法規（Code of Federal Regulation）以及空氣清潔法案（The Clean Air Act）裡的國家周遭空氣品質標準（National Ambient Air Quality Standards） 為準則，授予各州訂定SIP的權限，因此才有各州多以促進經濟、展業發展為由而自行訂定免責條款的產生。
在原本的SSM機制下，計畫中的污染物超標可能適用各州的免責條款，而非計畫或預測中的污染物超標則會依是否有正當辯護，而可能被下禁治令。隨後，因美國前總統歐巴馬十分重視環境保護，而與美國環境保護總局（Environmental Protection Agency，EPA）頒佈新政策，下令各州把其SIP裡對於污染物超標的免責條款全部刪去。
這樣的大動作使各州政府與企業主十分不開心，便開啟了一連串與EPA的訴訟。2008年D.C.巡迴法院在Sierra Club v. EPA 3判定SSM期間內的違反污染污物排放限額不得有任何免責例外。2014年D.C.巡迴法院於Natural Resources Defense Council v. EPA 4更判定EPA沒有權限給予在SSM期間內違法業者創造任何答辯。雖然美國聯邦最高法院拒絕對此爭議聽案，但目前EPA仍有與州政府及企業主訴訟案在進行。
荷甘婉妤
法律研究員 編譯整理
1. Anna Claire Skinner, Startup, Shutdown, Malfunction Update, THE NATIONAL LAW REVIEW, (2017) https://www.natlawreview.com/article/startup-shutdown-malfunction-update-august-8-2017 (last visited Aug. 31, 2017)
2. 40 C.F.R. § 63.2852 (2017).
3. Sierra Club v. E.P.A., 551 F.3d 1019 (D.C. Cir. 2008).
4. Natural Resources Defense Council v. E.P.A., 749 F.3d 1055 (D.C. Cir. 2014).
美國聯那通訊委員會 (Federal Communications Commission, FCC)在本月十四日公佈了一份有關「商業頻譜加強法案(Commercial Spectrum Enhancement Act, CSEA)」的執行命令與法規預訂修正通知(Declaratory Ruling and Notice of Proposed Rule Making)。希冀能制訂一定的行政規則而確切地遵照CSEA的規範；同時，FCC也在文件報告中也提出了一些對於目前競價拍賣規則的相關修正意見。 最初在 CSEA法案中設計了頻譜的拍賣收益機制，主要係補償聯邦機構在一些特定頻率(216-220 MHz, 1432-1435 MHz, 1710-1755 MHz, and 2385-2390 MHz)中，以及一些從聯邦專屬使用區重新定頻到非專用區的頻率，因移頻所支應出的必要成本。而在FCC的公佈報告中，委員會認為惟有定義清楚，方能有效地落實該法的執行。因此FCC詳細解釋說明了CSEA中對於「總體現金收益(total cash proceeds)」的意義，FCC認為所謂的總體現金收益應該是原始獲標的價格扣除掉任何有可能的折扣或扣損；同時，FCC也在預定修正公告中，認為應改變委員會的拍賣價格規定以配合CSEA的規定。另外，也修正了部落地的拍賣信用補償制度(Tribal Land Bidding Credit Rule)等規定。
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。
美國國會通過《2022年保護美國智慧財產法》，加強營業秘密保護力道美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022），經美國總統拜登（Joe Biden）於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳，中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產，對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此，共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法，並於2021年4月提出修正版本，期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。 本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體（foreign entity）實施制裁。重點包含： 1.要求美國總統每年應向國會提出報告，且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出，報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員： (1)故意竊取美國營業秘密，且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者； (2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援，或從中獲得利益者。 2.實施制裁 (1)針對外國實體，本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項，包含根據國際緊急經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act）凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單（Entity List）、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁，並可對該外國實體之高層實施上述制裁。 (2)針對外國人，制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等 3.豁免 總統若認為符合美國國家利益，得豁免對外國人及外國實體之制裁，但應於15天內向國會提交豁免的理由。 本法施行後，美國除了既有的《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act of 2016）外，將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難