什麼是「日本Connected Industries」？
Connected Industries為日本產業的未來願景，透過人、機器與科技的跨界連接，創造出全新附加價值的產業社會，以達到Society5.0理想目標。例如，物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。
隨著第四次產業革命到來，IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新，日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合，目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為：
一、新數據社會（New Digital Society）
消除人與機械系統的對立，實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難，並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。
二、多層次合作（Multilevel Cooperation）
區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰，必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。
三、人力資源發展（Human Resource Development）
以人類為中心做思考，積極推展數據技術的人才養成，邁向智慧與技術的數據化時代。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」（下稱FTC禁止「競業禁止」規定），近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論，有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性，建議及早因應並加強營業秘密保護機制。 關於FTC禁止「競業禁止」規定，旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款，該規定原預計將於2024年9月4日生效，生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張，而據FTC統計，約有3,000萬人（近五分之一的美國人）可能因此受到影響。然而2024年8月20日，「Ryan v. FTC」案中，美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因，發布了一項全國性禁令，將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力，但FTC將會上訴。 對此，有相關實務界律師撰文指出，面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下，建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制，如： 1. 加入跨部門人員的協作：如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員，以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。 2. 建立合法的保護計畫：承上，該篇文章建議組織應藉由上述人員協助，檢視並強化落實以下機密（營業秘密）保護措施，包括： （1）營業秘密範圍確定：該篇文章提出企業應識別其機密（營業秘密）資訊，並篩選出最重要的類別。 （2）網路與環境設備管理：應確認企業（如：系統、設備、社交媒體等）政策是否足以保護不同類別的機密資訊，並符合法律（如：勞動法）要求，並重新檢視現行資訊安全機制之適當性，如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。 （3）員工管理：該篇文章建議，企業需確認教育訓練實施，是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容（如反壟斷法規的要求）；於工作安排上，企業可透過建立人員管理備援機制（即避免一個業務只由單一員工負責），避免業務連續性與資訊安全中斷；於現行企業之保密契約、禁止招攬條款（Non-Solicitation Agreements）、入職/離職契約等契約上，建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊（如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊），在可能適用的地區具有可執行性（法律效力）」等。 （4）外部活動管理：對於外部合作對象，如合作夥伴、競爭對手等，本文稱「勞動力競爭對手（Labor Competitors）」的互動，如資料提供、簽屬合約之合法性等。 綜上所述，競業禁止在國際上的適用性，可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰，導致訴訟上可主張的權利減少，因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）檢視既有管理制度並因應趨勢變動，以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的，建立扎實的企業營業秘密管理制度。 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）
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）
日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月10日 壹、背景目的 伴隨全球人口增加，除了提高資源需求，亦造成大量廢棄物產生，導致氣候變化等環境問題日益嚴重，為從過去大量生產、大量消費、大量廢棄的線性經濟轉型為循環經濟，日本經濟產業省（下稱經產省）與環境省於2021年1月19日共同公布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導[1]」（サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス）。該指導旨在促進企業與投資者、金融機構之間在資源循環領域順利進行對話，期能通過企業適當地揭露資訊，推展企業技術及商業模式創新，共同創造價值達成永續企業與永續社會的轉型。 貳、事件摘要 「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」參考「環境社會治理」（Environmental, Social, Governance，簡稱ESG）公開框架及「氣候相關財務揭露建議書」（Task Force on Climate-related Financial Disclosures，TCFD）[2]，主要著眼於六項重點，除了ESG公開框架與循環經濟特徵共通的「風險與機會」、「策略」、「指標與目標」以及「治理」四者之外，再併入屬於企業經營方針的「價值觀」、「商業模式」兩者。根據上述六項重點，分為三個階層說明彼此關係：（1）首先在「上位方針」階層，「價值觀」作為統合企業實行循環經濟措施的理念與願景，為判斷企業的執行力及實現商業模式可能性的重要因素；而「商業模式」是指企業應分析目前市場環境與未來中長期動向，以及企業採取循環經濟措施對於其在市場地位的競爭優勢，並說明其商業模式所產生的附加價值及確保競爭優勢的差別化因素，使投資者得以適當評價企業進行投資判斷。（2）其次在「實行」階層，「風險與機會」主要包含政策法規、技術、市場及評價四個面向，企業應整理有關依賴線性經濟可能的風險與對財務潛在的影響，以及向循環經濟轉型的機會；並設定相對應的「指標與目標」，檢視商業模式與策略執行的狀況。（3）最後在「PDCA」階層，企業制定「策略」，以確保、強化支撐其商業模式競爭優勢的經營資源、無形資產等；並透過企業規律的「治理」運作，包括企業經營層與董事會積極參與過程，藉由PDCA方法論衡量策略達成情形，並重新進行評估審視[3]。 另一方面，循環經濟涵蓋多種類型，主體主要有（1）本身事業活動採取循環經濟措施的「採用者」（Adopters）；抑或（2）通過提供技術、解決方案以提高社會整體循環性的「推動者」（Enablers）。具體而言，即分為企業在本身事業活動中採用循環經濟措施，或是通過提供技術、解決方案對循環經濟措施做出貢獻，並有助於提高社會整體循環性的兩種方式。而循環經濟採取之措施則主要有（1）減量（Reduce），有助於節約資源、抑制廢棄物產生的措施；（2）再使用（Reuse），有助於產品長期使用、有效利用的措施；（3）再循環（Recycle），有助於資源循環利用、再生利用的措施；（4）可再生（Renewable），有助於可再生資源利用的措施[4]。此外，企業在經營事業活動時，應考量循環性，針對產品生命週期，從設計、生產、利用、廢棄等供應鏈所有階段中，根據其業態選擇所適合之循環經濟措施。 參、簡析 隨著ESG投資在國際逐年擴大，且國際供應鏈亦逐步要求企業採行循環經濟措施，日本本次發布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」，即針對循環經濟與永續金融作出政策性宣示，為日本國內企業點明投資發展方向。對於企業而言，除了提供更具循環性的產品、服務，在企業價值創造故事中結合「價值觀」、「商業模式」，同時藉由企業年度報告將六項重點向投資者展示企業價值；對於投資者而言，除了關注投資效益，亦應以中長期的角度看待企業採取循環經濟措施對實現永續社會的價值，並對其進行適當評價與投資。 近年來我國政府與企業亦逐步向循環經濟轉型，於2018年12月通過「循環經濟推動方案[5]」，並在經濟部設立「循環經濟推動辦公室[6]」，以推動循環產業化、產業循環化，促進產業循環共生及轉型。而行政院環保署亦擬訂了「資源回收再利用推動計畫[7]」(2018至2020年），擬定有關如何有效利用資源與廢棄物適當處理之策略。由於推動循環經濟仍需要民間企業與投資者的支持，我國政府得參考日本作法訂定相關政策法規。且由於我國並未針對循環經濟制定專法，在資源利用方面，同時可能有「廢棄物管理法」及「資源回收再利用法」二者之適用，造成國內業者在推行創新商業模式遭遇法規障礙，不利於國內企業轉型循環經濟。故建議政府得因應政策變遷及經濟發展需求，通盤性建置循環經濟專法之制度框架，並滾動式調整相關規範，促進循環經濟產業發展，實現企業創新商業模式與新興合作關係，在永續金融方面則透過企業返還投資利潤予投資者，確立經濟與環境之間的良性循環，將有助於國內產業推行永續企業之循環經濟轉型。 [1]「サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス」を取りまとめました，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2020/01/20210119001/20210119001.html ；環境省，https://www.env.go.jp/press/108893.html（最後瀏覽日：2021/6/10）。 [2]Task Force on Climate-related Financial Disclosures, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures, https://www.fsb-tcfd.org/publications/final-recommendations-report/ （last visited June 10, 2021）. [3]サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス（本文），日本經濟產業省與環境省，頁6-7，https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/ce_finance/pdf/20200119_2.pdf（最後瀏覽日：2021/6/10）。 [4]同前註，頁12-13。 [5]行政院經濟能源農業處，循環經濟推動方案，https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/dc1de106-4298-4ad1-a9c7-f5b800f283cb （最後瀏覽日：2021/6/10）。 [6]經濟部工業局，循環經濟推動辦公室，https://cepo.org.tw/Default.aspx （最後瀏覽日：2021/6/10）。 [7]行政院環保署，資源回收再利用推動計畫，https://www.epa.gov.tw/Page/72968DDF9105BE07 （最後瀏覽日：2021/6/10）。
美國青年盜錄電影遭受起訴聯邦檢察官指出 19 歲的 Curtis Salisbury ，在九月二十六日針對他在密蘇里州的聖路易市盜錄電影，並在網路上散佈等非法行為坦承犯案。 Salisbury 利用工作之便，於下班後使用數位錄影機及錄音器材盜錄兩部電影，進而在網路上散佈而遭到起訴。 Salisbury 因而成為第一位根據 “ 家庭娛樂及著作權法案 ” (Family Entertainment and Copyright Act) 而遭受起訴者。 家庭娛樂及著作權法案在 2005 年四月由國會通過，致力於遏止網路上的著作權侵害行為。法案中規定，運用視聽器材於電影院中盜錄電影者，可以處＄ 250,000 罰金及三年以下有期徒刑，若進而在網路上傳播者，則需承擔額外的罰則。 儘管這樣的結果使大多數電影製片業者歡欣鼓舞。然而，如此嚴厲的刑罰具有爭議性，原因在於嚴厲的罰則是為暴力犯罪而設計，若應用於著作權相關議題時，實非一個明智的選擇。