日本《小型無人機等飛行禁止法》修正案
內閣官房副長官於2019年12月18日召集國土交通省、警察廳、經濟產業省、防衛省等相關主管機關，召開第9次「小型無人機相關府省廳聯絡會議」（小型無人機に関する関係府省庁連絡会議），並決議由內閣於2020年向國會提交《小型無人機於重要設施周邊地區上空飛行禁止法》（重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律，以下簡稱「小型無人機等飛行禁止法」）修正案，將重要國際機場及其周邊地區列為小型無人機的永久禁航區。
《小型無人機等飛行禁止法》之目的係禁止小型無人機於國家重要設施上空飛行，以防患於未然，並維護國政中樞機能和良好國際關係，以及確保公共安全。依該法第2條、第9條第1項之規定，小型無人機之禁航區域包含國會議事堂、內閣總理大臣官邸、其他國家重要設施等、外國領事館等、國防相關設施和核能電廠，以及設施周邊經指定之地區。
而在機場部分，為預防危險並確保大會能順利準備及營運，日本已透過《世界盃橄欖球賽特別措施法》（ラグビーＷ杯特措法）及《東京奧運暨帕運特別措施法》（東京五輪・パラリンピック特措法），將國土交通大臣指定之機場及其周圍300米地區增列為小型無人機禁航區，但僅為大會期間的暫時性措施。內閣考量小型無人機之飛行可能會影響機場功能運行，甚至對經濟帶來重大不良影響，欲透過《小型無人機等飛行禁止法》修正案，將該暫時性措施改為永久措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
巴拿馬避稅文件被揭露後，引發歐洲議會(European Parliament)重新檢視正待審核的歐盟營業秘密指令草案(the proposed Directive on Trade Secrets Protection)，避免企業營業秘密之保護影響揭弊人(whistleblowers)舉發企業弊端之意願。 執委會2013年11月正式提出歐盟營業秘密指令草案，目的為調合歐洲內部市場營業秘密規範，以建立保護創新者的環境，並維持歐洲企業競爭優勢。2015年12月執委會、歐洲議會及理事會(the Council of the European Union)召開三方會議協商，對於歐盟營業秘密指令內容達成共識，準備進入立法表決。 巴拿馬事件發生後，公民團體Corporate Europe Observatory之代表Martin Pigeon認為，歐盟營業秘密指令可能成為企業對付揭弊人的工具，以掩蓋不當或違法行為，而公開弊端資訊的揭弊人可能因洩漏營業秘密而有刑事責任。但主導該指令立法程序之歐洲議會議員Constance Le Grip表示，營業秘密指令會明確地將記者及揭弊人除罪化。 事實上，為了保障公共利益所為之揭露行為，執委會2013年提出的草案已納入揭弊人排除條款。根據草案第4條第2項規定，會員國應確保為了公共利益目的而揭露不當、錯誤或不法活動(revealing a misconduct, wrongdoing or illegal activity)，不會觸犯(entitle)營業秘密法之任何罪名。換句話說，即便取得企業機密之方式違法，揭弊人為了公共利益之行為不會違反營業秘密指令。 歐盟營業秘密指令僅建立歐盟保障營業秘密之最低標準，若歐盟營業秘密指令順利通過，仍待會員國依據該指令各自立法，訂立境內營業秘密相關規範，以落實營業秘密之保護。
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？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）
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
日本提出「放送法施行規則」修正草案，強化智慧防救災訊息發佈設備整備措施日本總務省鑒於311地震時媒體播送的減災效果，在2014年2月14日對日本放送法施行規則的部分修正展開公眾諮詢。此次的修正係基於放送法母法第108條規定。依據該條的規範，基幹放送業者在進行國內的廣播時，若發生暴風、豪雨、洪水、地震、大型火災或有發生之虞時，為預防其發生或減輕其所造成之損害，應進行有效之廣播。 蓋日本在311災後，因其對對社會所產生巨大的衍生影響，後續規劃研擬了許多因應法制政策及措施。根據日本內閣府「2013年防災白皮書」，日本政府在311地震後所規劃政策方向及重要施政措施有：防災對策推進會議檢討會議的最終報告、災害對策法制的改正、與防災基本計畫的修正等各層面工作。 此外，依據日本防災對策推進會議檢討會議在2012年7月所完成之報告，其中對於災害立即回應體制的充實與強化，及建立綜合的防災資訊系統，建議應蒐集並提供必要之資訊，以盡早提供根本性的改善為目標。並且，為因應災害防救需要及強化即時應變能力，建立智慧防救災體系即屬刻不容緩，如何能運用各種多元性傳遞管道，落實將緊急性災害防救重要資訊傳送至每位國民，遂成關鍵議題。 而此次放送法施行規則的修正則擬增訂第86-2條，要求基幹放送業者應就基幹放送設備等向總務省所擬定的「基幹放送等整備計畫」；其中，關於母法108條廣播之確實實施而有特別必要者，並應取得總務省之確認。修正案擬增訂的101-2條除重複上述意旨，並要求總務省在確定確認上述計畫後，並應將公開其計畫的相關內容。 其中，對於地震防災對策特別措施法（地震防災対策特別措置法） 、水防法 與關於在土砂災害災害警戒區域內等的土砂災害防止推進的法律（土砂災害警戒区域等における土砂災害防止対策の推進に関する法律）等規範所訂定易受災區域內發信設備之設置，皆納入上述應被確認計畫的範圍。 日本屬地處地震頻繁國家，對於災害防救體系甚為重視，並投入大量資源加以發展。未來日本對於推動智慧防救災體系，是否會有更多進一步法制修改及調整，值得我們持續進行關注。