美國「音樂現代化法案」(Music Modernization Act,簡稱 MMA) 於2018年10月由總統川普簽署成為有效法律之後,於今年(2019)9月17日正式對外發布消息,其依照MMA之規定,美國著作權局已於今年7月8日指定由「美國音樂發行協會」(National Music Publishers Association,簡稱NMPA)成立「機械式集體授權組織」(The Mechanical Licensing Collective,簡稱MLC)。NMPA係全美音樂發行商之貿易協會,早於1917年運行至今,現被指定成立MLC,擬於2021年1月正式開始進行全美音樂之「概括授權」(blanket license),並維運前所未有的「透明化資料庫」,期能對接音樂串流平台,促使音樂作品比對相關著作權之權利人,藉以有效率且準確地支付相關授權金給詞曲創作人和發行人,且串流平台業者只要確實遵守MMA之概括授權與MLC之運作方式,即免於侵權責任MLC之組織體編制與人員名單資訊,亦透明地揭示於官網,其設有MLC董事會(由BMG、SONY、華納音樂等背景之人員擔任),以及「無人認領授權金監督委員會」、「爭端解決委員會」、「營運顧問委員會」等三個委員會,各委員均由音樂著作權人或詞曲創作等人擔任。
MMA立法之初,試圖創設一全新、單一窗口非營利組織,並建置符合現代科技的數位資料庫,來解決音樂授權的痛點。而今MLC即將於後年1月正式運行,在數位時代借力科技,帶領音樂授權邁向新里程碑!
為了使歐洲的著作權法規更符合數位時代及單一市場所需,歐盟執委會(European Commission)於2016年9月所提出的「數位單一市場著作權指令」(The Directive on Copyright in the Digital Single Market)提案,於今年2月13日由歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(Council of the EU)、歐盟執委會達成最終協議,歐洲議會與歐盟理事會並分別於3月26日及4月15日通過提案,歐盟理事會於4月17日簽署正式指令。新指令的重點內容包含: 文字與資料探勘(Text and data mining):第3條規定,研究組織為了科學研究而需對文字與資料探勘時,得例外對著作進行重製、擷取(extraction)。 強化著作人和表演者在數位環境中的地位:第14條規定,當著作人和表演者將著作權讓與或授權給出版商後,出版商必須定期向著作人和表演者告知這些著作的利用情形。另外,第15條規定,如果著作人和表演者覺得先前約定的報酬太低時,可以要求與出版商重新磋商更公平且適當的報酬。 賦予新聞內容重製權及向公眾傳播權:規定於第11條,使用新聞的內容(尤其網路新聞)時,須向新聞出版者取得重製權及向公眾傳播權的授權。另外,本次通過的正式指令,已無之前提案中具有爭議的「須得到新聞出版者同意才能使用新聞頁面超連結」條文內容,而無先前的超連結稅(Link Tax)爭議。 網路服務提供者義務:第13條規定,網路服務提供者如Instagram、YouTube等,有義務透過有效的機制,迅速刪除未經著作權人授權許可的內容,並防止這些未經授權的內容重新上架,以保護著作權人的利益。 不過,從歐盟執委會提案之後,第13條就引起了德國民眾的強烈反彈,從今年2月最後一個禮拜開始,德國各大城市展開了一連串名為「反對歐盟著作權改革法案」(gegen EU-Urheberrechtsreform)的抗議活動,包含線上連署及上街遊行,並已擴散至其他歐盟會員國。抗議訴求認為,使用所謂的「上傳過濾器」(Upload-Filter)會對網路的言論自由和多樣性產生巨大影響,由於在實際操作上,網路服務提供者只會依據著作權人所提供的著作授權清單,利用上傳過濾器自動過濾未得到授權的內容,因此經合法使用其他著作後所創作的新著作(例如文章內含有合法引用的內容),可能會成為被過濾、刪除的對象,因為上傳過濾器可能無法判別法定例外的合法使用。所以上傳過濾器被認為是有爭議的審查手段。 雖屢有爭議,但本次通過數位單一市場著作權指令,使歐盟的著作權法規更能適應當今數位世界,在音樂串流服務、影音點播平台、新聞彙整平台、以及各種社群平台已成為人們接觸著作和新聞的主要門戶時,加強網路使用者享有的自由和權利,創作者也將獲得更好的保護和報酬,以創造更繁榮的網路經濟。
美國數州將就大麻合法化與否舉行公民投票美國總統選舉於11月8日舉行,數州針對大麻合法化與否一併進行公民投票,針對娛樂用大麻(Recreational Maijuana)議題舉辦公投共有五州,分別為加州、內華達州、亞里桑那州、緬因州以及麻州;而針對醫療用大麻(Medical Marijuana)議題舉行公投則有四州,係佛羅里達州、阿肯色州、北達科他州以及蒙大拿州,其中蒙大拿州原已開放醫療用大麻,本次公投案係放寬現行法規之限制。公投結果顯示,除亞里桑那州公投案未通過外,其餘各州公投案皆已通過。 民調公司蓋洛普(Gallup)於十月公布之民調顯示,美國民眾支持大麻合法化比例,已從1969年的12%爬升至目前的60%。本次各州公投案通過後,將對美國聯邦政府近80年的大麻禁令產生極大壓力。就經濟層面觀察,美國研究機構ArcView Market Research研究報告統計,全美目前合法管道銷售大麻金額從2014年的46億美元成長至54億美元,而作為全美最大經濟體的加州,依投資分析公司Cowen and Company分析,該州本次公投案通過將使全美大麻產業成長三倍,甚至於2026年市場規模將成長至500億美元。大麻合法化後,依「加州大麻業者協會」(California Cannabis Industry Association)估計,將為加州州稅增加十億美元的收入。根據統計,此一趨勢中,推動大麻合法化一方投入約兩千兩百萬美元支持加州公投案,而反對方則投入約兩百萬美元。
澳洲零售業承認雙價廣告具誤導性質寢具零售業者Snooze坦承,其於2008年10月所進行的「雙價標示」廣告活動中,將某些商品的價格以「原價 /現價」的形式加以呈現,此種行為可能誤導或欺騙消費者,而違反了貿易行為法(Trade Practices Act 1974, TPA)。 經澳大利亞公平競爭和消費者委員會(Australian Competition & Consumer Commission, ACCC)稽核Snooze的「雙價」廣告後,Snooze坦承此一活動中所標示之「原價」僅是參考公司內部所設定的建議零售價格,而不是於活動開始前在市場上經過一段合理銷售期間的真實價格。Snooze已同意對所有已知購買產品的客戶提供一封道歉信及50澳幣的購物禮券。 ACCC主委Graeme Samuel指出:「廣告中所出現的原價必須是先前於一段合理期間內實際所出售的真正價格。」基此,ACCC已提供最新的雙價廣告的規範指南,規範之宗旨在於,以此種廣告活動進行優惠行銷時,不得以比較價格之方式傳遞錯誤的訊息,該優惠必須是實質上的確對消費者有利之價格。而依據下列之標準可判斷廣告是否違反貿易行為法: 1.優惠方案必須真正有提供優惠:提供價格比較時,該較高的價格應為實際曾用以銷售之價格,且於考量所有相關因素後,仍得認為該優惠的確存在。而該優惠產品也必須是在高價時也很容易被取得之狀況,才能確保該優惠並非一誤導之行為。 2.優惠價格應為一暫時的價格:以「雙價」方式促銷時,該優惠價格存續之期間不得比原價更長,否則即有誤導消費者之嫌。 3.廣告中的較高價格乃為實際曾於一合理期間內之銷售價格:該較高價格不得從未或於過短期間內作為實際銷售之價格,而判斷何謂合理期間可參考下列三種因素:(1)預期該商品銷售的時間長度(2)商品價格之正常波動情形為何(3)「雙價」促銷活動的時間長短。
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。