中國大陸於2017年8月在杭州設立網路法院(Internet court),專責處理網路購物、線上著作侵權等涉及網路爭議之案件。該法院網站設有「線上訴訟平台」,當事人在該平台使用手機號碼註冊帳號後,可遞交起訴狀和相應的證據材料,勾選所需依據的法律條文,系統將自動讀取該當事人之相關身分資訊、線上交易過程及各類表單資料。
近日該網路法院針對一線上著作權侵權案件,於審判過程中採用區塊鏈電子數據作為證據,等同認可區塊鏈電子存證之法律效力。由於區塊鏈作為去中心化的數據庫,每筆網路交易訊息皆同步於整個區塊鏈網路,因此區塊鏈有著難以竄改、刪除的特性。杭州網路法院將從第三方存證平台的資格、侵權網頁取證技術可信度及區塊鏈電子數據保存完整性進行審查,對本案電子數據之證據效力作出認定。
杭州網路法院認為,對於採用區塊鏈等技術進行存證之電子數據,應秉承開放、中立的態度進行個案分析認定,不得因為區塊鏈等技術本身屬於新型且複雜之技術而排斥或提高其認定標準。本案認可區塊鏈技術存證之法律效力,將對區塊鏈未來應用發展有很大的影響,隨著技術發展逐步成熟,產業應用的實際效果也愈發顯著。
德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 2026年5月28日,德國慕尼黑第一地方法院(LG München I)做成判決[1](Az. 26 O 869/26),認定Google應為其搜尋服務中提供的AI摘要功能產生之不實訊息承擔法律責任。 壹、事件摘要 一、AI摘要的不實指控 本案源自於,在2026年1月,兩家慕尼黑出版社發現,當在Google搜尋中使用該些公司名稱及「詐騙(Betrugsmasche)」或其他相類似單字作為關鍵字進行搜尋時,Google搜尋的AI摘要會出現該些公司與詐騙相連結的陳述,並「引用」了一則文章作為證據。出版社認為,實際上,AI錯誤地將其他公司的可疑行為資訊歸於該些公司了。該些公司並未有相關詐欺行為或與AI摘要中聲稱的其他「共犯」公司有連結。公司發現這件事後,在2月向Google寄送存證信函,要求其停止系爭爭議文本。 在Google受理相關申訴期間,該公司發現雖然同樣的搜尋也會間歇性地出現其他不具爭議的摘要,並明確指出該公司「不應與另一間在相類似情況下會被提及的可疑公司混淆」,但仍然會出現其欲終止的文本。該些企業因而以其企業人格權(Unternehmenspersönlichkeitsrecht)因AI摘要的不實和誹謗性描述遭到持續的侵害,向法院提起訴訟,依請求Google停止Google搜尋的AI摘要繼續出現這類言論。 二、Google的抗辯 Google則抗辯說,該請求沒有說明是涉及哪些具體的搜尋關鍵字和相關的資訊需要禁止,請求太過模糊。 再者,Google認為該些陳述並非Google的「言論」。Google認為該些陳述以搜尋引擎的形式出現,僅是依據搜尋請求自動顯示、由第三方提供的資訊。因此,相關陳述的直接侵權責任不能歸責於Google。 並且,Google也主張,其僅在被明確告知明顯違法情況下才可能承擔間接侵權責任,但在本案中,Google認為該些公司提出的申訴內容,還無法被視為明顯的違法情形,因為該些公司未能提出該些爭議陳述不屬實、公司受到實質損害的足夠證明。Google指出,實際上,網路公開論壇上存在許多不明顯違法的客訴,涉及不合理的催款或追討程序、缺少或延遲的服務,或者與客服的困難問題等。 最後,Google也主張已履行了審查義務,其在接到申訴後,透過機器學習的修正,已讓有爭議的內容無法再被存取。當侵害不存在重複發生的風險,法院就不應發布禁制令。 此外,Google也主張判決的效力應該限定於德國。 貳、重點說明 一、AI摘要不是搜尋結果,而是Google自身提供的內容 法院認為原告的請求已經足夠明確,其已列舉要求停止的言論,且相關搜尋關鍵字(「詐騙手法」)亦可透過Google搜尋欄的自動完成功能(Auto-complete-Funktion)在輸入原告公司名稱後所推薦的關鍵字中選取,列舉搜尋關鍵字並不是確定範圍所必須的。 法院接著指出,數位服務法(DSA)提供的責任豁免條款僅在該法適用範圍內有適用。並且,即便有DSA適用,法院也援引法蘭克福地方高等法院(OLG Frankfurt)2025年的判決(Az. 16 W 10/25)澄清,也並不排除司法機關依法要求服務提供者糾正或防止侵害的可能性。而在本案,法院認為AI摘要屬於Google自身透過提供給使用者的AI服務做出的表述,不能依據DSA、依據搜尋引擎營運者通知下架程序(Notice-and-take-down-Verfahren)享有豁免。這是因為AI摘要在呈現上已非單純的連結或預覽(Verlinkungen oder mit kurzer Vorschau (Snippets)),而是依照自己的架構、文字對問題和搜尋結果進行的獨立的整理與分析,並包含了在搜尋結果中找不到的說法,如AI摘要聲稱「引用」的來源中,根本未提及原告。法院因此認定,被告作為(也落在AI Act定義內的)AI提供者,必須為該AI生成的陳述負起責任。 二、AI摘要不是搜尋引擎、也不只是自動完成功能 法院並澄清,德國聯邦最高法院(BGH)有關搜尋引擎(Suchmaschinen)責任的判決(Az. VI ZR 489/16)並無法在本案中被援用。依據BGH,搜尋引擎是確保網路資訊可用的必要服務,與網路服務提供者(ISP)提供網路服務幾乎同等重要,因此作為間接侵權責任者,搜尋引擎服務與ISP服務一樣僅應承擔有限的責任,並不應使其承擔事先審查或其他可能危及搜尋引擎營運難度的不合理義務。但法院指出,AI摘要不是搜尋引擎。一方面,如上所述,它會發表獨立的、新的陳述,而該些內容是可以被Google檢查的。另一方面,法院也指出AI摘要並不像搜尋引擎那般絕對必要,AI摘要或許對許多人而言是理想的、能簡化搜尋過程,但相較於搜尋引擎,卻不是人為了處理網路資訊的洪流時不可或缺的。 法院也認為自動完成功能的考量無法套用到AI摘要上。BGH曾做出判決(Az. VI ZR 269/12)指出,自動完成功能不僅僅是純技術性、自動化和被動的,也不僅是提供資訊讓第三方存取,而是使用者的查詢資料會被用來程式化地處理、形成概念連結後,由服務提供者所提供的搜尋建議。BGH認為,儘管服務提供者原則上應對「放任」這些建議涉及的侵權負責,但仍需評估服務提供者能否合理地被期待防止損害,以避免過度的責任。考量關鍵字建議會因為其服務提供者無法控制的使用者搜尋模式和歷史改變,且只在某些使用者實際使用了特定關鍵字查詢時才能知悉,BGH認為這減輕了服務提供者的責任。但法院認為,由於AI摘要進行了獨自的整理與分析,也做出了第三方網站所無的陳述,服務提供者也就不再能以其無法控制第三方內容作為限制責任的依據。此外,法院也認為,儘管AI摘要提供「警語」,使用者可以比對AI摘要及第三方網站進行確認,但使用者也並非Google的事實查核員,因此這也不代表損害之發生應完全歸咎於使用者不查證,從而免除服務提供者的責任。 三、AI審查責任與言論自由 就Google主張說,若Google必須為AI摘要內容負責,就不可能在搜尋引擎中使用AI,法院也做出反駁。一方面,法院認為Google沒有提出的證明,另一方面,也可以限制審查義務的時間點在被指出可能的違法情況時緩解。並且,法院也指出,不同於無法或不適合主動去審查的第三方內容,即便在完全不與第三方網頁聯繫的情況下,Google也可以審查AI摘要的內容和資訊來源。因此,Google的責任也沒有理由被限制於明顯違法的內容,否則,對於受言論影響的人來說,在保護一般人格權或公司人格權方面必然會留下漏洞,因為當事人也無法向其他第三方請求撤除其實際上沒有發表的、有爭議的言論。 但是,法院也指出,這不代表原告有權要求Google的AI摘要不得產生任何他們僅僅是不希望出現的描述或評價。例如,法院認為亦必須考量言論自由的保護,不能禁止可能使讀者形成負面評價、但真實的事實陳述。然而,值得注意的是法院對AI生成內容的言論自由的評估,法院認為AI生成內容的觀點並非表達者自身信念的體現,而是演算法的產物,背後主要體現的是Google的商業活動,因此在本案權衡時,法院認為人格權的保護要優先於商業利益。 四、侵害防止請求之效力 綜上所述,法院最後認定原告有權請求Google停止AI摘要產生錯誤且誹謗性的言論,否則將面臨處罰。並且,法院也不採Google主張已經消除風險的主張,認為其雖然調整了AI摘要結果,但仍未做出足夠的安全保障,重複發生的可能性並未消失。此外,法院也依據《歐盟司法管轄權及執行規則》(EuGVVO)之規定,認定其具備原告及被告間跨境爭議的管轄權,被告應在該規則的適用範圍內,承認判決之效力,駁回判決效力應限於德國的主張。本案仍未終局確定。 參、事件評析 本案核心爭議在於AI摘要是否應與傳統搜尋結果在法律上享有同等地位,而慕尼黑第一地方法院明確駁回了這項論點。這項判決降低了使用者或公司對誹謗性人工智慧生成內容採取法律行動的門檻,加大了Google等AI服務提供者的監管壓力。 [1] LG München I, Endurteil v. 28.05.2026 – 26 O 869/26, https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-11860 (last visit Jul. 07, 2026)
澳洲域名註冊新規定,協助品牌企業同步保障商標權及域名使用權澳洲域名註冊管理機構(auDA)於2021年4月12日正式施行全新的域名註冊新規定,此新規定之主要改革目的在於確保.au網域名稱的安全性,並同步保障品牌商標權。新規定適用範圍包含品牌所有人與品牌企業最常使用之「.com.au」和「.net.au」網域名。 新域名申請人經常以下列方式,來滿足域名申請資格的要求:澳洲公民、澳洲永久居住權人;依據2001年澳洲公司法所合法註冊的本土公司;澳洲商標權所有權人或商標申請人等。若以澳洲商標權作為域名申請資格者,其域名必須與其澳洲註冊商標名稱相同(在規定修正前,僅要求網域名與商標註冊名稱一定程度的密切關聯),但不包括標點符號和諸如a、the、of或&等類似用語或符號。 如現有已經註冊「.com.au」或「.net.au」域名者,同樣須遵守新規則,否則即可能失去網域使用權。不符合現行規範者,得以兩種方式調整:(1)出具證明其非依據註冊商標註冊網域名,或(2)於澳洲申請註冊商標,使網域名稱與商標名同一。 澳洲域名註冊新規定,有相當程度可阻止域名搶註者侵害品牌商標權。建議預計前往澳洲發展之品牌企業,可事前布局域名及商標權;特別是可事先申請註冊商標,如此亦可有權申請同於商標名之網域名稱,穩固品牌對外識別的一致性。
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)
基因改造 70g胖老鼠減重成為40g中研院今天發表一份研究成果:利用「基因改造」,成功的將七十公克的胖老鼠減重到四十公克,而且沒有什麼副作用。未來經過人體實驗,將有機會成為人類減肥的最新方法。 研究團隊發現,脂肪細胞活性與細胞內的粒腺體含量有關,而「粒腺體」就相當於細胞的「火力發電廠」,專門幫助代謝熱量、並轉化為能量供體內使用。當脂肪細胞含有大量粒線體的時候,就可以自行代謝體內所堆積的油脂、健康瘦身。計劃主持人、分子生物研究所副研究員李英惠解釋:利用藥物刺激,可以誘發體內的一種「Gs蛋白」,在老鼠胚胎上進行基因改造,或是後天以藥物餵食老鼠,活化體內GS蛋白質,透過各種方式,証明GS蛋白質的確可以增加脂肪細胞中粒腺體含量和活性,慢慢的代謝掉細胞內堆積的油脂。研究團隊還意外發現,改造後的老鼠,不但不容易發胖,而且平均壽命還增加了20%。 目前動物實驗已經證明:體內具有這種改造過的脂肪細胞,不但不容易發胖,壽命也可以增長。未來經過人體實驗,將有可能成為人類「健康減肥」的最新方法。