加州新修正法規要求公司董事會必須包括女性
加利福尼亞州（下簡稱加州）州長Jerry Brown於2018年9月30日簽署了一項新法案，規定在加州註冊成立的上市公司以及總部位於加州並在美國證交所上市的外國公司（如德拉瓦州公司），都必須在2019年底之前，於其董事會安排至少一位女性擔任董事，否則將面臨處罰；而此項新規定，亦使加州成為美國第一個要求上市公司將女性納入董事會的州。
此項規定並規定，在2021年年底前，若董事會的規模為6名以上，至少需有3名女性董事，若董事會的規模為5名成員，則至少需有2名女性董事，若董事會規模為4名以下董事，則至少需有1名女性董事。違反此項規定，將受到以下處罰：（1）首次違反處以10萬美元的罰款；（2）再度違反處以30萬美元的罰款，隨後再處以每次違反的罰款。
根據統計，日前在美國3000家最大的上市公司的董事會組成中，女性僅占其中18%，於2017年，更有624家上市公司的董事會中根本沒有女性。該法案表明，促進公司董事會性別平等不僅可以改善所有女性的職場機會，同時還能提高生產力，其依據是瑞士信貸（Credit Suisse）於2014年所作出的一項研究，該研究發現，擁有全男性董事會的公司，其平均股本回報率（Return on Equity, ROE）為10.1%，而擁有至少一名女性董事的公司，其平均股本回報率為12.2%。
根據彭博社(Bloomberg)於2019年的一項新分析，此項變革可為女性提供692個席次，並足以導致美國公司董事會整體性別平衡產生顯著的變化。此外，新紐澤西州(New Jersey)和馬薩諸塞州(Massachusetts)亦在考慮進行類似的立法，其他州也通過了不具拘束力的準則。根據統計，若其他州採用和加州相同立法，羅素3000(Russell 3000)中的公司需要在幾年內為女性開放3732個董事會席次，全國董事會的女性人數將增加近75%。
縱使該法案的反對者認為，這將增加企業改善種族和民族多樣性的難度，並質疑法案的適法性，然該法案的提出者仍認為，此一措施對於提升女性的代表權是必要的，相信當董事會組成多元化，女性的聲音能被聽到時，對整體勞動力的改善會是更好的。
- California just became the first state to require women on corporate boards
- California Mandates Female Representation On Public Company Boards
- California's 'giant step forward': Gender-quotas law requires women on corporate boards
- California's new law: No more all-male boards
- Wanted: 3,732 Women to Govern Corporate America
廖乙潔
專案經理 編譯整理
1. California just became the first state to require women on corporate boards, CNBC, https://www.cnbc.com/2018/10/01/california-law-will-require-women-on-corporate-boards.html. (last visited Apr. 23, 2019).
2. California Mandates Female Representation On Public Company Boards, Forbes, https://www.forbes.com/sites/allbusiness/2018/10/01/california-mandates-female-representation-public-company-boards/#4fcf13711775. (last visited Apr. 23, 2019).
3. Jorge L. Ortiz, California's 'giant step forward': Gender-quotas law requires women on corporate boards, Usatoday, Sep 30, 2018, https://www.usatoday.com/story/news/2018/09/30/california-law-sets-gender-quotas-corporate-boardrooms/1482883002/. (last visited Apr. 23, 2019).
4. California's new law: No more all-male boards, CNN, https://edition.cnn.com/2018/09/30/business/california-requires-women-board-of-directors/index.html. (last visited Apr. 23, 2019)
5. Wanted: 3,732 Women to Govern Corporate America, Bloomberg Businessweek, https://www.bloomberg.com/graphics/2019-women-on-boards/. (last visited Apr. 23, 2019)
2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
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。
西班牙AEPD增加關於健康和個人資料保護關注領域西班牙個資監管機關（Agencia Española de Protección de Datos, AEPD）於2022年5月3日增加健康和個人資料保護有關的關注領域。觀2021年，計有680件與健康資料相關之爭議案件，與2020年相比增長了75%，又因健康資料為特殊類型之個人資料，故更應嚴加保障。 該領域的內容適用於公民、資料控制者、資料保護專業人員、健康中心或製藥行業等，共分六小節： 一、第一小節概述了與健康資料有關的權利，解釋了歐盟一般個人資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第9條及西班牙當地規範有關處理健康資料定義、如何行使醫療記錄近用權（Right to access），以及與醫學研究相關的問題，其中規定了患者在使用資料和臨床文件方面權利和義務、在近用權被拒絕情況下如何向AEPD申訴、臨床病史保留及刪除權利之限制等。 二、第二小節重點介紹AEPD公布的相關報告和指南，包括勞資關係中之個人資料保護指南，及有關臨床病史、臨床試驗等相關主題之報告。 三、第三小節則著重在AEPD於新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）爆發後，製作大量與COVID-19相關之聲明文件及法律報告，故在此彙整相關資料，以協助落實個人資料之保障。 四、第四小節健康研究和臨床試驗，其中彙編了相關指南，以及規範臨床試驗和其他臨床研究以及藥物安全監視所涉個人資料保護行為準則。 五、第五小節講述與健康狀況有關之申訴、賠償紀錄部分，其中包括AEPD收到多項涉及已故患者直系親屬近用醫療記錄之權利或醫療專業人員非法獲取臨床病史和醫療記錄之投訴。 六、第六小節側重於醫療組織洩露個人資料議題，概述了資料控制者之義務以及為確保遵循GDPR而應採取之措施，另強調以特殊方式處理健康資料之活動，如電子健康紀錄、物聯網醫療所使用之行動裝置或雲端等存取設備，皆存在外洩之風險因子。
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。