美國FDA(Food and Drug Administration)於2019年11月22日發布「保密證書(Certificates of Confidentiality, CoC)」指引草案。保密證書之目的在於防止研究人員在任何聯邦、州或地方之民事、刑事、行政、立法或其他程序中被迫揭露有關研究參與者可識別個人之敏感性資料,以保護研究參與者之隱私。保密證書主要可分為兩種,對於由聯邦所資助,從事於生物醫學研究、行為研究,臨床研究或其他研究,於研究時會收集可識別個人之敏感性資料之研究人員而言,保密證書會依法核發予該研究人員,稱為法定型保密證書(mandatory CoC);而對於從事非由聯邦所資助之研究的研究人員而言,原則上保密證書不會主動核發予該研究人員,惟當研究涉及FDA管轄之產品時,可由FDA自行裁量而核發保密證書,稱為裁量型保密證書(discretionary CoC),本指引草案旨在提供裁量型保密證書之相關規範。
FDA建議裁量型保密證書之申辦者先自問以下四個問題,且所有問題之答案應該皆為肯定:(1)申辦者所參與之人體研究是否收集可識別個人之敏感性資料?(2)申辦者是否為該臨床研究之負責人?(3)申辦裁量型保密證書之人體研究是否涉及受FDA管轄之產品的使用或研究?(4)申辦者之研究措施是否足以保護可識別個人之敏感性資料之機密性?
於FDA完成審查後,將向申辦人傳送電子回覆信件,表明是否核准裁量型保密證書。若結果為核准,則該電子回覆信件即可作為保密證書。該保密證書之接受者應執行法律所規定以及FDA於電子回覆信件中所要求之保證事項,以保護人體研究參與者之隱私。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準與技術研究院(NIST)於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」(NIST Privacy Framework Version 1.0),為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障,以風險管理(risk management)的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1)架構,包含框架核心(Core)、狀態評估(Profile)與實施層級(Implementation Tier),以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制,透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級,進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架,用以促進開發者導入隱私設計思維(privacy by design),以及協助組織保護個人隱私,其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策(ethical decision-making)及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任;在當前與未來的產品或服務中,因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務;以及促進個人、企業夥伴、稽核者(assessor)與監管者(regulator)在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規,亦不具備法律效果,而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具,企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求,掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險,並識別隱私權相關法律規範,包含加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)等,提出更具創新性與有效性的解決方案,並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
智慧財產法院成立及運作的政策 正式啟動司法院於94年年終記者會時,正式發佈我國智慧財產法院即將成立及運作的政策。有鑒於國內外企業在台的專利、商標、著作權等紛爭越來越多,為了節省司法資源、快速釐清企業糾紛、不耗損社會資源等目的,智慧財產法院乃為司法現代化相當重要的一環。 我國的智財官司時,多是以刑事訴訟為主附帶民事官司,有別於歐美各國的智慧財產案件多以民事訴訟為主。未來智慧財產法院所管轄案件除了民事訴訟事件、刑事訴訟案件外,還包括有行政訴訟事件與強制執行事件,集中事權,專責審理智財權相關案件。此外,為了因應科技界日新月異的技術發展,在智慧財產法院扮演關鍵角色的「技術審理官」,主要負責輔助法官從事專業技術問題之判斷,因此除了由全職公務員-專利審查官或是商標審查官擔任外,亦可任用公私立大專院校之老師或專業研究機構之研究員。 另一方面,為避免大型企業利用資金優渥之優勢,打壓小型科技公司的發展,智慧財產訴訟中的「假處分」聲請規定,相較於現行民事訴訟法規定嚴格許多,假處分聲請人除提供擔保金外,還必須「強制釋明」理由,若是釋明不足者,法院可駁回其聲請。 目前司法院已研擬完成「智慧財產法院組織法草案」及「智慧財產案件審理法草案」的全部條文,並公布在司法院網站上,預定在立法院下會期提交立法。
從Google提起的「FITBEING」商標異議案談JPO對於近似與著名商標的判斷日本特許廳(Japan Patent Office,後稱JPO)於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司(後稱中國大陸公司)有關「FITBEING」文字商標的註冊異議,認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異,因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標,指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議,主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標,在拼寫及發音上相似,並有致相關消費者混淆誤認之可能,違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外,Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識,應具有排他性。 JPO指出,儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭,惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外,JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定,與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似,使用於同一或類似之商品或服務者,不得註冊商標。本案中,JPO指出Google公司所提供的證據,包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料,卻未能提交足夠的日本市場調查資料,以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此,基於雙方商標近似及周知程度,JPO駁回了Google公司的異議,認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知,日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同,均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時,應檢視商標的外觀、讀音以及涵義,避免欲註冊商標與現有商標近似,以避免無法取得註冊商標。此外,若欲主張「周知商標」,企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度,包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等,當面臨爭議時,用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後,尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 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/)
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。