日本著作權法修正促進人工智慧開發
2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。
日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。
本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。
惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。
吳柏凭
法律研究員 編譯整理
文部科学省, 著作権法の一部を改正する法律案, http://www.mext.go.jp/b_menu/houan/an/detail/1401718.htm（最後瀏覽日：2018年9月20日）
IT media, 改正著作権法が日本のAI開発を加速するワケ 弁護士が解説, http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1809/06/news017.html（最後瀏覽日：2018年9月20日）
研析經濟部智慧財產局因應TPP所提商標法修法草案 資策會科技法律研究所 法律研究員 林昭如 105年06月20日 壹、前言 我國智慧財產相關法規與時俱進，順應國際法規趨勢及實務發展，不定期檢視、修正相關法規內容，以期完善智慧財產法制，健全產業競爭環境。今更因應跨太平洋夥伴協定(Trans-Pacific Partnership Agreement，以下簡稱TPP)智慧財產章(以下簡稱IP章)全面化、高標準、細緻化的規範，重新檢視我國智慧財產相關法規。其中，商標法現行條文大部分符合TPP IP章的規範，如：商標法有關非傳統商標、著名商標保護、地理標示等等[1]。惟有關製造、進口仿冒標籤、包裝等行為之侵權責任，與TPP IP章的規定，尚有落差，即有調整必要。我國TPP/RCEP專案小組第16次會議，已就智慧財產法規相關議題，確認修法方向及內容，向國際社會展現我國爭取加入TPP第二輪談判的決心[2]。 經濟部智慧財產局於105年5月10日將因應TPP規定的商標法修正草案送交行政院，其修正重點包括：1.擴大仿冒商標標籤等行為的民事責任，以故意或過失為主觀要件(不限於明知)；2.新增仿冒商標或團體商標標籤等行為的刑罰規定；3.擴大仿冒證明標章標籤等行為之刑事責任主觀要件，以故意(不限於明知)為限，並增訂處罰「輸出或輸入」前述仿冒證明標章標籤的行為；4.擴大販賣及意圖販賣他人所為侵權商品等行為之刑責，以故意(不限於明知)為主觀要件。本文將分析我國商標法現行條文(以下簡稱現行條文)及因應TPP規定的修正條文內容，並提出對於我國產業可能造成之影響。 貳、因應TPP修法重點內容 一、擴大仿冒商標標籤等行為的民事責任，以故意或過失為主觀要件(不限於明知) 因應TPP IP章第18‧74條第三項規定，商標侵權民事責任以明知或可得而知(knowing, or with reasonable grounds to know)為主觀要件，負擔損害賠償責任。考量我國現行條文第七十條第三款規定：「…三、明知有第六十八條侵害商標權之虞，而製造、持有、陳列、販賣、輸出或輸入尚未與商品或服務結合之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品。」有關侵權之民事責任限於「明知」，不符合前述 TPP規定，故刪除「明知」文字，回歸一般民事侵權責任，以故意過失為主觀歸責條件。 此外，亦強化現行條文意旨，明確規範民事賠償責任範圍，包含意圖供自己或他人侵害商標權，而為製造或販賣等尚未與商品或服務結合的標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關的物品之準備或輔助行為。 二、新增仿冒商標或團體商標標籤等行為的刑罰規定 因應TPP IP章第18‧77條第三項規定，對於具商業規模之仿冒相同或無法相區別商標之標籤或包裝而為用於他人註冊商標同一商品或服務者，應訂有刑事處罰規定。考量現行條文無相關規範，不符合前述TPP規定。故新增修正條文第九十五條第二項：「未得商標權人或團體商標權人同意，為行銷目的而製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標或團體商標之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品，意圖供自己或他人用於與註冊商標或團體商標同一商品或服務者，處一年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣五萬元以下罰金。」並依我國刑罰明確性原則，明定「以行銷目的」而為製造、販賣仿冒商標標籤等行為，始為刑罰範圍。 三、調整仿冒證明標章標籤等行為之刑事主觀要件，以故意(不限於明知)為限，並增訂處罰「輸出或輸入」前述仿冒證明標章標籤的行為 因應 TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰「故意」之行為。考量現行條文第九十六條第二項：「明知有前項侵害證明標章權之虞，販賣或意圖販賣而製造、持有、陳列附有相同或近似於他人註冊證明標章標識之標籤、包裝容器或其他物品者，亦同。」有關刑事處罰的主觀要件限於「明知」，依我國實務見解僅限於直接故意，不包含間接故意，不符合前述 TPP規定，故刪除「明知」文字，回歸一般刑事處罰以故意為要件的原則；並依我國刑罰明確性原則，明定「以行銷目的」而為製造、販賣仿冒證明標章標籤等行為，始為刑罰範圍。 此外，亦因應TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰包含「輸入」之行為。考量現行條文僅將「販賣、意圖販賣而製造、持有、陳列」仿冒證明標章的標籤等不法行為納入刑罰，不符合前述TPP規定，故調整如修正條文第九十六條第二項：「未得證明標章權人同意，為行銷目的而製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊證明標章之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品，意圖供自己或他人用於同一商品或服務者，處三年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣二十萬元以下罰金。」增訂處罰「輸出或輸入」仿冒證明標章標籤、吊牌等之不法行為。 四、擴大販賣或意圖販賣而持有、陳列、輸出/入他人所為侵權商品等行為之刑責，以故意(不限於明知)為主觀要件 因應 TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰「故意」之行為。考量現行條文第九十七條：「明知他人所為之前二條商品而販賣，或意圖販賣而持有、陳列、輸出或輸入者，處一年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣五萬元以下罰金…。」有關刑事處罰的主觀要件限於「明知」，依我國實務見解僅限於直接故意，不包含間接故意，不符合前述 TPP規定，故刪除「明知」文字，回歸一般刑事處罰以故意為要件的原則。 參、修法影響 由商標法修正草案整體觀之，對於商標、團體商標、證明標章權利人的保障更加明確、完善，將有助於我國品牌企業從仿冒製假鍊源頭防止損害發生，在侵權、不法行為前階段，遏阻仿冒品流入市場，順遂品牌產品的國際拓銷。具體而言包含下列二面向： 一、擴大仿冒商標標籤、吊牌等行為之民事責任主觀要件，有助阻斷劣質仿品 擴大商標侵權之準備或輔助行為賠償責任的主觀要件，不以行為人明知(故意)為限，只要可得而知(過失)有侵害商標權的可能，未得商標權人同意，意圖供自己或他人侵害商標權而為之準備或輔助行為，即應負擔損害賠償責任，此將有助於權利人更全面、完整保護註冊商標。並明確現行條文意旨，賠償責任範圍包含製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標的標籤、吊牌、包裝容器或服務有關的物品。此將有助於權利人從仿冒製假源頭，阻斷仿品流通銷售。 相對而言，若企業非商標權人的情況，而是接受其他企業委託製造其產品的商標標籤、吊牌、包裝容器或服務相關的物品，即應在接受委託前，善盡調查義務，確認委託企業是否擁有合法商標權源，避免過失供他人為侵害商標權的準備或輔助行為，而必須負擔民事賠償責任。 二、增訂仿冒商標標籤刑罰、擴大仿冒證明標章標籤刑責範圍，有助打擊犯罪源頭 現行條文僅處罰侵害證明標章標籤的準備或輔助行為，並未處罰侵害商標或團體商標權的準備或輔助行為，修正條文增訂處罰意圖供自己或他人侵害商標或團體商標權，而為行銷目的之準備或輔助行為，包含：製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標的標籤、吊牌、包裝容器或服務有關的物品。此將有助於品牌企業運用國家公權力的手段，從仿冒的源頭切斷相關準備或輔導仿冒之行為，透過刑罰從仿冒前端即抑制此揭不法行為，遏止侵權仿冒，鞏固品牌企業經年累月的品牌知名度及經營效益。 擴大仿冒證明標章標籤的刑責，一是將刑事處罰主觀要件，回歸一般刑事處罰以故意為原則，不限於明知。二是擴及處罰「輸入或輸出」仿冒證明標章標籤、吊牌等之不法行為。以國家公權力遏阻仿冒證明標章標籤的輸出入行為，避免濫用於劣質產品或服務。將有助於維護我國食品、農漁畜產品、工業產品、觀光旅宿、商業服務等之商品或服務的優良品質、精密度、製造方法等，如：台灣精品標誌、MIT微笑標章等，以及特定地區產品或服務的品質、聲譽，如：文山包種茶、關山米等，向世界各地推展我國優良產品及服務，促進我國經貿發展。 本文同步刊登於TIPS網站（http://www.tips.org.tw） [1] 經濟部智慧財產局說明會：TPP 智慧財產章https://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/5122917315547.pdf(最後瀏覽日：2016/6/14) [2] 政院：展現爭取加入TPP第二輪談判決心 持續進行法規落差盤點及體制調和工作(2016/4/15) https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/news/News.aspx?kind=2&menu_id=41&news_id=52423 (最後瀏覽日：2016/6/14)
美國創新戰略推動下科技政策與重要法案之觀察 防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引防制洗錢金融行動工作組織（Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF）為因應虛擬資產（Virtual Assets）對於打擊洗錢與資恐主義措施所帶來的衝擊，協助各國建立可供遵循的一致性標準，於2018年10月修改FATF建議書（The FATF Recommendations），定義「虛擬資產」與「虛擬資產服務提供業者」（Virtual Asset Service Providers, VASPs），將其納入國際洗錢防制之範疇。 為使各國監管機關依據FATF相關建議，正確評估與降低虛擬資產與VASPs所可能涉及的洗錢與資恐風險，有效進行管理並建立公平競爭的虛擬資產產業體系，FATF於2019年6月21日，針對建議書中第15點－新科技所可能隱藏的洗錢隱憂，加入解釋性說明，列出FATF對於虛擬資產和VASPs的應用標準，包含建議監管機關採取註冊或許可制度，以利進行監督與審查，而非透過自律組織方式進行督導，並與他國進行國際合作。以及為防止不法份子與其同夥擁有對VASPs的控股權（controlling interest）或管理職能（management function），各國主管機關須採取必要的法律或監管措施。另監管機構應有足夠權力監督並確保VASP遵守打擊洗錢和恐怖主義融資的要求，包括進行檢查，強制公開資訊和實施金融制裁。 FATF同時公布「虛擬資產與虛擬資產服務商之風險基礎指引」（Guidance for a Risk-Based Approach to Virtual Assets and Virtual Asset Service Providers），指導各司法管轄區如何應用風險基礎方法，針對虛擬資產相關活動與服務商，進行洗錢與資恐防制。相關主管機構在進行風險評估時，應考量特定的虛擬資產類型或VASP活動，了解其具體架構與運作在金融體系和國家經濟的作用，以及對洗錢與資恐防制的影響，將類似風險的產品或服務應用類似的監理原則處理，並針對虛擬資產的匿名性加強客戶識別機制。隨著VASP活動發展，主管機關亦應審視其他監管措施（如消費者保護、資訊安全、稅務等）與洗錢與資恐防制之間的關聯，進行短期與長期的政策擬定，以制定全面性的監管框架。 FATF預計於2020年6月開始啟動上述新審查機制，為期12個月，檢視各國對於前述具體要求之落實情況。以及持續與民間企業合作，共同探討虛擬資產的基礎技術、使用類型、相關業務模式。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。