美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」

  美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下:

(1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。
(2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。
(3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。
(4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。
(5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。
(6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。
(7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。
(8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。
(9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。
(10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。
(11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。
(12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。
(13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。
(14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。
(15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。
(16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。
(17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。
(18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。
(19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。
(20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。
(21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。
(22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。
(23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8213&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見

  2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。   為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。   該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。   第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。   最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。

日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」

  2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。   本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。   報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。

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。

日本修正產業競爭力強化法,協助業界因應COVID-19後之新日常

  日本內閣於2021年2月5日通過產業競爭力強化法修正案(下稱本法),並於同年6月經國會通過。本次修正目的,為因應COVID-19所帶來影響與「新日常」(新たな日常,意指日本與各國因應COVID-19疫情影響,調整並重新建構生活、工作等基本社會活動方式的框架,追求安心、安全生活的同時擴大經濟活動),推動企業的長期化改革。對此,本法修正視為後COVID-19時代首要目標者,具體包含綠色社會(グリーン社会)、數位化(デジタル化)、以新日常為前提進行產業轉型等。 基此,此次本法的修正重點如下: (1)邁向綠色社會:企業提出與實現「碳中和」(カーボンニュートラル)相關之計畫,經主管機關認可後,該企業導入具零碳排(脱炭素化)效果產品之生產設備或生產程序、或對之進行投資,最多可免除10%的稅額,或得在提列折舊費用時,最高額外計提導入價格50%的特別折舊(特別償却)費用;企業為減少碳排放而向金融機構融資,如其能達成所設定的計畫期中目標,最多可獲0.2%的利息補助。 (2)因應數位化:企業如提出全公司的數位化商業模型改革計畫,並經主管機關認可,該企業針對應用雲端技術所進行投資,最多可免除5%稅額、或額外提列30%之特別折舊費用。 (3)企業改制以適應新日常:企業如提出應對新日常之事業再建構計畫,獲主管機關認定符合其事業類型之數位化指針(由主管機關擬定頒布)的要求,該企業於2020年與2021年度的經營赤字,直至轉為獲益之前(最長為5年),其應課稅所得的免除額最高提升為100%。 (4)允許上市公司舉行純虛擬(バーチャルオンリー)形式的股東會:創設公司法(会社法)以外之特別法規定,允許上市公司得例外以線上、無法明確定義召開地點的形式,舉行股東大會。 (5)支援新創事業:創設民間對於大型新創事業融資的債務保證制度,同時放寬國內證券投資基金對海外新創事業投資的50%上限規定。 (6)企業再生(事業再生)措施彈性化:因應COVID-19疫情對業界造成的打擊,原企業再生須透過訴外紛爭解決機制進行者,該個案得在5分之3的債權人同意減免金融債權額時,轉由法定之簡易再生程序辦理,加速企業提出的再生計畫獲得認可。 (7)將監理沙盒(規制のサンドボックス)轉型為常態型制度:監理沙盒制度之原主管法規,為生產性提升特別措施法(生産性向上特別措置法)。該制度要旨為企業得向主管機關提出計畫申請,針對個別議題或領域進行法規豁免之創新實驗;企業執行上述計畫所獲得之報告或資料,應提供予主管機關,作為檢討修訂相關法規之參考。該法因明定自施行日起三年內廢止之落日條款,預定於2021年6月廢止。因之,本次產業競爭力強化法修正時,配合納入監理沙盒制度的相關條文,而實質將其改為永久性實施之制度。

TOP