紐約市議員向議會提出禁止行動裝置相關業者共享客戶位置資訊的法案
紐約市議員Justin Brannan於2019年7月23日向紐約市議會提交一項內容為禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方共享客戶位置資訊（location data）的法案（Int 1632-2019, Prohibition on sharing location data with third parties.）。
該法案原則上，禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方（例如：行銷人員）共享客戶的位置資訊，主要原因在於一般客戶並不清楚自己的位置資訊被共享給第三人，且對於第三人取得其位置資訊後的利用行為存有疑慮。又，位置資訊應屬個人隱私的一部分，故未取得客戶本人同意，即共享其位置資訊無疑是對客戶個人隱私的侵犯。如公司違反法案規定，執法機關對該公司之罰款，以「行為次數」作為計算單位，每次課予1,000美元，惟就同一名受害者，如一天內有數個違法行為，則當天罰款上限為10,000美元。同時，該法案賦予位置資訊被違法共享的當事人，得就其權利被侵害之事實，向法院提訴訟，以為救濟。
不過，該法案並非「絕對」禁止位置資訊的共享，如屬下列情形，例外可共享：
- 為配合執法機關執行法定職務之所需，如：法律調查等程序，而提供客戶之位置資訊。
- 為911緊急服務之所需提供，或為免除本人之生命或財產上之急迫危險，提供其位置資訊。
- 聯邦法律、州法或地方法明文要求應提供。
- 客戶授權電信公司或手機應用程式開發商得與第三方共享其位置資訊。
這部法案主要目的在於，保障行動裝置使用者的位置資訊，不會在當事人不知情的情形下被提供給第三方。雖然目前該法案尚在審議中，但未來如果通過，紐約市將成為禁止出售個人行動裝置位置資訊的先鋒，同時其執行結果勢必也將成為關注焦點。
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許新連
副法律研究員 編譯整理
1. Shannon Liao, New York City might ban wireless companies from selling your location data, CNN Business, Jul, 24, 2019, https://edition.cnn.com/2019/07/24/tech/nyc-cellphone-location-data-sale-ban/index.html. (last visited Jul. 25, 2019)
2. Owen Daugherty, NYC bill would ban the sale of cellphone location data, THE HILL, Jul, 23, 2019, https://thehill.com/policy/technology/454437-nyc-bill-would-ban-the-sale-of-cellphone-location-data. (last visited Jul. 25, 2019)
3. Prohibition on sharing location data with third parties, NYC, NO.1632(2019), https://legistar.council.nyc.gov/LegislationDetail.aspx?ID=4069480&GUID=6FA8018C-84A4-4E71-93CE-D467AD53E9EA&Options=ID%7cText. (last visited Aug. 01, 2019)
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？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國聯邦航空總署對外公布「無人機運行執法方針」近年來隨著科技進步，市面上無人飛行載具（Unmanned Aerial Vehicles, UAS，簡稱無人機）產品與相關應用蓬勃興起，為規範相關運行秩序，美國聯邦航空總署（the Federal Aviation Administration, FAA）於2015年1月8日公布了「無人機運行執法方針」（Law Enforcement Guidance for suspected unauthorized UAS Operations），並呼應美國眾議院所曾表達關切，建議應儘速公布美國無人機立法監管架構，以避免許多相關研發技術公司出走海外的不利發展。 FAA該執法方針，先指出實務上，目前以FAA為實際執法單位所面臨的困難，並徵募各州地方警力協助，以進行實際執法行動。由於FAA經常無法立即趕到並處理無人機事件發生地點，然而透過各州地方警力，對於攔阻未經授權或不安全的無人機活動，具有較佳的嚇阻、偵測、立即調查，以及採取適當執法行動的優勢。 因此，FAA執法方針指示州地方警力，應於未經授權的無人機活動事件發生處，採取以下措施：1. 認明並面詢目擊者；2. 鑑別操作可疑無人機活動者；3. 錄下其活動影像並繪製無人機使用之位置與情況；4. 辨識該區域限制航空範圍；5. 立即通知FAA；6. 蒐集證據。 目前美國有關無人機相關規範，僅有現代化及改革法（Modernization and Reform Act）第333條下，批准無人機具有豁免權之14項適用領域，如閉集錄影（closed-set filming）、空中調查工作、監控建築物地點、調查有關離岸鑽油平台、具農業目的等作業項目，並涵蓋相關具體應遵循之規範；所以美國後續亟待制訂更多相關遵守規範，以利產業界遵循，FAA預計於2015年底公布55磅以下無人機的規章制度，並受國會要求將於9月將無人機監管規章整合至美國領空管理系統（National Airspace System），相關規範內容待持續追蹤觀察。
美國聯邦地區法院宣告伊利諾州之電玩遊戲法案違憲美國聯邦地區法院於 12月初對伊利諾州禁止商家販售或出租色情及暴力電玩遊戲予未成年人，如有違反將會處以美金1000罰金之規定做出判決，宣告該等法律規定違憲，並對其執行發出禁止令。 法官指出該等規定將對電玩遊戲的創作以及發行造成寒蟬效應，沒有證據可以證明暴力電玩遊戲會對未成年遊戲者造成持續性的負面影響，使其思想和行為具有侵略性，且其對色情的定義並不是很明確。由於此等規定已對於電玩遊戲業者之言論自由造成限制，但是並沒有實質重大的理由得以支持該等限制，故宣告該等規定違憲，並對其執行發出禁止令。 伊利諾州一案並不是美國法院第一遭禁止相關電玩遊戲規定之執行的判決，於今年 11月時，美國法院即曾禁止密西根州執行禁止商家販售暴力電玩遊戲之規定。
日本與大陸簽署專利審查高速公路試行方案（Patent Prosecution Highway pilot program）日本特許廳（JPO）和中國人民共和國國家知識產權局（SIPO）於2011年10月18日合意簽署專利審查高速公路（Patent Prosecution Highway，PPH）試行方案。本方案欲藉由資源共享的方式，加快專利申請程序的官方審查期間。並預計於11月初開始施行，試行期間為期一年。透過這個方案，將使日本成為中國第一個PPH方案的合作對象。 隨著商業活動的全球性擴展，企業在各國獲取專利的需求性亦相對性地提升，造成單一申請案需個別向各國專利局申請的情況。因而造就全球性專利申請案件數量的攀升，以及專利審查期間的延長。為解決此問題，日本特許廳企圖以推行PPH模式，幫助申請人有效且及即時地獲取專利，以保障其國外專利權的行使。 傳統上大陸知識產權局審理日本專利申請案，通常需要經過二至三年的審查期間，透過這個試行方案，審查期間可望縮減至半年。 日本特許廳預計，這個方案將使日本企業以更迅速且有效的方式，保護其在中國的技術，進而協助日本企業順利地在中國經營商業活動。日本特許廳廳長表示，國際專利合作案不應該是種妥協，相反地，我們需要尋求一種可創造雙贏局面的新方式。 至於大陸方面，則預計與其他國家，如美國及南韓，簽署建立PPH的合作方案。