大阪框架(Osaka Track)

  2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上,大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)再次躍上國際檯面,日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中,倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大,而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源,為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力,建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。

  「大阪框架」概念的首次提出,源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇(World Economic Forum)中所發表的演講,強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源,透過建立一套國際通用的資料自由流通機制,將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展,不會受到各國管制措施及資料在地化(data localization)政策所阻礙。

  「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」(Data Free Flow with Trust,簡稱DFFT),透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制,將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用,進而促進數位創新;安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點,並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明,期許能透過WTO各會員國的合作,實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 大阪框架(Osaka Track), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8290&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/26)
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美國NSF研究基金申請之利益衝突管理機制簡介

美國NSF研究基金申請之利益衝突管理機制簡介 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 吳建興 106年07月17日 壹、事件摘要   國家科研計畫投入大量資金研發,旨在產出符合一定品質之研究成果,而無論其研究成功與否,需具備研究成果之客觀中立性[1]。為達成此目的,研究計畫申請時(含產學研究計畫),申請研究單位需已建立財務利益衝突管理機制,確保其研究人員能避免因其自身財務利益,而影響國家科研計畫所資助之研究客觀成果。以美國National Science Foundation Awards(以下簡稱:NSF)研究基金為例,NSF要求申請機關就其執行研究人員需揭露重大財務利益,並具備相關〈利益衝突管理機制〉[2]。以下將根據the NSF Proposal & Award Policies & Procedures Guide[3] (以下簡稱:PAPPG)簡介此機制內容及運作方式。 貳、NSF研究基金下財務利益衝突管理機制之特色 一、機制首重事前(Ex ante)揭露、審查及管理   美國NSF研究基金之機制,首重利益衝突管理,除非有不能管理之利益衝突存在,否則不會影響研究基金之申請。申請單位於NSF研究基金申請前即需管理利益衝突,主要參與研究計畫之人員,需事前揭露重大財務利益,並由申請機關審查有否利益衝突存在,若認定有財務利益衝突時,需提出管理利益衝突方法。 二、執行計畫研究人員需受利益衝突教育訓練義務。   NSF研究基金依據聯邦法規[4]規定,要求申請NSF研究基金之研究機關需在其計畫書中載明單位如何使參與研究人員接受教育訓練,明瞭何謂負責之研究行為(Responsible Conduct of Research:簡稱RCR),亦即如何避免研究上發生重大財務利益衝突行為。 三、重大財務利益[5]揭露需超越一定門檻   程序上需定義何為需揭露之重大財務利益,包括揭露主體、時機及揭露關係人範圍,以下分述之。   揭露主體:符合聯邦基金計畫下定義之主要研究計畫主持人(All Principal Investigators, Project Directors,Co- Principal Investigators)或其他負責研究計畫之設計、執行及報告之研究人員[6]。皆有填寫一份NSF財務揭露表單之義務。   揭露時機:於提出研究計畫書予NSF研究基金時,相關研究計畫主持人即需提交所需財務揭露表,而於執行計畫期間,研究計畫主持人或其配偶及同居人及未成年子女,仍有揭露新重大財務利益之義務[7]。   揭露關係人範圍:前揭揭露主體之配偶及同居人及未成年子女之所有超過美金一萬元之重大財務利益或持有受研究計畫影響公司之所有權利益超過百分之五皆須申報揭露。   NSF研究基金下所謂之重大財務利益概念係指[8]: 研究主持人及其配偶或未成年子女接受任何超過美金一萬元之合理市價股權利益(equity interest)(含股票、證券、其它所有權利益other ownership interests)或持有任何公司超過5%之所有權利益[9]。 研究主持人及其配偶或未成年子女,於申請前一年內從公司接受任何總計超過美金一萬元之薪資、智財權收入(含權利金)及其他收入[10]。 四、專人審查利益揭露及利益衝突需具備直接及重大性   NSF研究基金規定申請機關得指派一人或多人審查財務揭露[11]並認定是否存在利益衝突,審查型式可以委員會型式[12]呈現或由研究機關指派大學內院長等專人為之,無硬性規定。 關於如何認定重大財務利益衝突存在,NSF研究基金規定若審查人合理認定重大財務利益(SFI)可直接(Directly)或重大(Significantly)影響由NSF所資助研究計畫之設計、執行及報告時,即可認為存在利益衝突[13]。 五、利益衝突管理措施具多樣性,非只有當事人迴避一途   當審查人認定有利益衝突存在,審查人可決定採取限制措施或條件,以管理、降低及移除利益衝突[14]。其可能採取管理措施計包括但不限於:對公眾揭露重大財務利益、獨立審查人控管研究計畫、更改研究計畫、斷絕產生利益衝突關係、脫離重大財務利益及不參與研究計畫[15]。 參、事件評析 (一)美國NSF研究基金制度於有利益衝突時首重衝突管理,而目前臺灣科研計畫無所謂管理利益衝突概念,而採事前一律迴避義務[16]。   我國在研究計畫申請時就已採當然迴避規定,並要求計畫主持人及共同人主持人填寫利益迴避聲明書[17],但就研究執行期間發生利益衝突情況之處理方式並無規定[18]。   以今年2017科技基本法修法通過後為例,其立法意旨雖明確指出擬規範技術移轉的利益迴避,〈讓科研過程更加透明,以避免學研機構及人員在技轉時不慎踩線違法〉[19],然而此利益迴避機制仍是針對研發成果管理後端之技轉過程為利益迴避審查,尚未導入研發階段之利益衝突管理機制。目前子法的修訂仍正在進行中,且公布草案中有要求執行研究發展單位於其研發成果管理機制,建立技術移轉的〈利益迴避管理機制〉,惟對於研發前端的〈利益衝突管理機制〉仍未如NSF基金有一樣之制度建立[20]。 (二)目前臺灣對前端科研計畫之申請並無要求執行機關需對參與研究人員有財務利益衝突認識之教育與訓練   雖就目前科研計畫申請無要求,然在今年2017科技基本法修正後,在其子法預計要求執行研究發展單位需導入針對研發後端之技術移轉時所涉及利益迴避為教育訓練[21]。 (三)臺灣科研研究計畫申請前,仍需在研究前端導入利益衝突管理機制,目前修法僅預計在觸及技轉新創公司時,在研究成果管理機制中新增〈利益迴避管理機制〉,是從研究成果後端導入機制。   近年來,產學合作研究增加研究機關與產業之互動,然而此互動關係也漸趨複雜。為不影響產學研究成果之科學上之客觀性,研究計畫之財務利益衝突管理也需為適時調整。惟有加強此產學合作關係上透明性,確保利益衝突規範之遵行,且加強執行單位之自我監控,做好利益衝突管理及主責機關之監督,方可避免因日漸複雜的產學合作關係,使得其合作成果受到質疑[22]。若申請單位本身能提出財務利益衝突管理方法,落實預防性保護措施,自能保證研究成果之客觀性。   為達前述科研成果之客觀性,此利益衝突管理之導入時機,需在研發前端為之,也就是在研發申請前,執行研究發展單位就需為利益衝突管理。   臺灣似可參考NSF研究基金作法,由於其出自另一種思維,除消極防弊外,更積極將重大財務利益事前發現及揭露,並於揭露後判斷是否會直接及重大影響研究成果,若為肯定,則採行適當管理措施以減輕,消弭或管理利益衝突,達到研究成果客觀性目的。此項利益衝突管理思維,可為如何思考改進現行我國在研發計畫申請時只採當然迴避機制為參考。 [1]指科研計畫不受研究人員利益衝突而影響研究成果之科學上真實性。 [2] 本文用〈利益衝突管理機制〉文字來指稱NSF基金所設立之模式,在認定有重大利益衝突時,需採取一定措施來管理、減輕及移除利益衝突,迴避只是其中一種管理手段,與另一種〈利益迴避管理機制〉模式有所不同,該機制雖有利益揭露,及專人審查,然其審查結果只導向當事人需不需迴避之結果,無採取其他管理措施可言。 [3] Proposal & Award Policies & Procedures Guide, National Scence Foundation,https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/sigchanges.jsp (Last visited, June 14, 2017) [4]其法源依據為:Section 7009 of the America Creating Opportunities to Meaningfully Promote Excellence in Technology, Education, and Science (COMPETES) Act (42 USC 1862o–1) [5] Significant Financial Interest:以下簡稱SFI [6]A. Conflict of Interest Policies, 2., PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [7] 參NSF之財務揭露表 [8] 原文請參照:‘The term "significant financial interest" means anything of monetary value, including, but not limited to, salary or other payments for services (e.g., consulting fees or honoraria); equity interest (e.g., stocks, stock options or other ownership interests); and intellectual property rights (e.g., patents, copyrights and royalties from such rights).’. 參A. Conflict of Interest Policies, 2., PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [9]原文請參照:‘A.2.e. an equity interest that, when aggregated for the investigator and the investigator’s spouse and dependent children, meets both of the following tests: does not exceed $10,000 in value as determined through reference to public prices or other reasonable measures of fair market value, and does not represent more than a 5% ownership interest in any single entity;’由此段文字反推而出。 https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [10]原文請參照:‘A.2.f. salary, royalties or other payments that, when aggregated for the investigator and the investigator’s spouse and dependent children, are not expected to exceed $10,000 during the prior twelve-month period.’由此段文字反推而出。 https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [11] A. Conflict of Interest Policies, 4. PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [12] 加州柏克萊大學設有利益衝突委員會而史丹佛大學則由學院長指定專人審查。 [13] 原文為:‘‘A conflict of interest exists when the reviewer(s) reasonably determines that a significant financial interest could directly and significantly affect the design, conduct, or reporting of NSF-funded research or educational activities.’’ A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6.(黑體字為本文所強調) [14]原文為:‘‘4.An organizational policy must designate one or more persons to review financial disclosures, determine whether a conflict of interest exists, and determine what conditions or restrictions, if any, should be imposed by the organization to manage, reduce or eliminate such conflict of interest.’’ A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6. (黑體字為本文所強調) [15] A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6. [16]參科技部補助產學合作研究計畫作業要點第一章通則之六、(迴避規定)以下。 [17]參科技部補助產學合作研究計畫書第三頁,https://www.most.gov.tw/folksonomy/list?menu_id=4dda1fd8-2aa9-412a-889b-9d34b50b6ccd&l=ch(最後瀏覽日:2017/06/14) [18] 經查科技部補助產學合作研究計畫作業要點無相關規定。 [19] 黃麗芸,〈科技基本法三讀,行政教職可兼新創董事〉,中央社,2017/05/26,https://finance.technews.tw/2017/05/26/administrative-staff-can-be-start-up-company-director/ (最後瀏覽日:2017/07/17) [20]請參照科技部公告〈政府科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法部分條文修正草案對照表〉內修正條文第五條第三項之四、利益迴避、資訊揭露管理:受理資訊申報、審議利益迴避、公告揭露資訊 等程序,並落實人員、文件及資訊等保密措施。及修正條文第五條之一及修正條文第五條之二等相關條文。 https://www.most.gov.tw/most/attachments/61706f66-80b1-4812-9d6a-3fb140ab21f9 (最後瀏覽日:2017/07/17) (粗體字為本文強調所加)。 [21]請參照科技部公告〈從事研究人員兼職與技術作價投資事業管理辦法部分條文修正草案對照表〉內修正條文第七條學研機構應就依本辦法之兼職或技術作價投資設置管理單位,訂定迴避及資訊公開之管理機制,包括設置審議委員會、適用範圍、應公開揭露或申報事項、審議基準及作業程序、違反應遵行事項之處置、通報程序及教育訓練等。https://www.most.gov.tw/most/attachments/db227464-b0f8-4237-ae7c-d6eb712ff3f7 (最後瀏覽日:2017/07/17)(黑體字為本文強調所加)。 [22] 參美國聯邦衛生部(HHS)於2011年修改旗下PHS之研究基金申請規則之背景說明(42 CFR part 50, subpart F and 45 CFR part 94 (the 1995 regulations), that are designed to promote objectivity in PHSfunded research.)。Responsibility of Applicants for Promoting Objectivity in Research for Which Public Health Service Funding Is Sought and Responsible Prospective Contractors, 76 Fed. Reg.53,256,53,256(Aug. 25, 2011)(to be codified at 42 CFR Part 50 and 45 CFR Part 94).

品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵

陽明交通大學於2025年7月11日,透過律師向美國商標審判及上訴委員會(The Trademark Trial and Appeal Board,簡稱TTAB)提出答辯主張,主張其商標(縮寫為NYCU)並未和紐約大學的商標(縮寫為NYU)有混淆誤認之虞,以下將以此案為例,說明實務上如何運用DuPont Factors(又稱杜邦分析要件)判斷混淆誤認,品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案,用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形,是美國審查實務,或者相關商標爭議判斷,最常引用的判斷標準,並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括:NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項);NYU提供美國正式教育學位課程,而NYCU僅限於台灣課程,未提供美國正式學位,雙方提供不同之教育服務(第2項);NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生,通路未重疊,且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項);無任何實際混淆的證據(第7項);NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中,未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項);NYCU合法註冊校名之縮寫,具有使用與排他性權利,無混淆意圖亦未仿冒(第11項);雙方市場截然不同,混淆風險極低(第12項),以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限,牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段,甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷,不可忽視商標之混淆誤認風險,將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等,耗費人力、時間或經費。因此,務必完善品牌商標管理機制,確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核,以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形,進而鞏固品牌價值。 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)

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。

美國科技公司指控六名中國人竊取科技公司營業秘密

  美國司法部起訴六名中國大陸公民,包含三名大學教授,在美從事商業間諜活動,自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料,並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立,最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器(FBAR)的原始碼、規格、配方等文件,主要應用在行動通訊,如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術,其作用在於過濾無線訊號,改善通訊品質。   據報導,其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授,在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識,期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費,研究FBAR技術。2005年取得學位後,分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師,並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間,更開始接觸中國大陸的大學,尋找生產FBAR技術的可能性,最終得到天津大學支援,在中國大陸建立FBAR技術中心,更在2009年分別自二科技公司離職,擔任天津大學的全職教授,同時合資成立ROFS精密儀器公司,計畫生產FBAR產品,並已和企業和軍方簽訂契約。   美國政府表示,外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動,竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料,將造成美國企業的重大損失,削弱市場競爭力,最終損害美國在全球經濟的利益,故將持續調查、蒐集不法證據,以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。

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