「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2020年2月18日發布GDPR實施情形的報告。報告內容主要聚焦於資料跨境傳輸機制、歐盟會員國間合作機制(含EDPB工作情形)以及中小企業法遵等其他議題。
在資料跨境傳輸機制方面,EDPB歡迎各國提出適足性認定的申請,並表達其在評估是否具有適足性時,將著重於相對方是否能使權利確實執行、矯正措施是否有效執行以及對於持續性的轉移是否有足夠保護措施等。EDPB特別建議執委會,應保守看待G20或G7等會議所進行的「資料自由流通」概念,並確保個資保護水準不會因此受到影響。
而在其他跨境傳輸機制上,EDPB建議歐盟執委會應儘速更新標準契約條款,使其能與GDPR規定相符;同時其公佈目前正在審查40個「拘束性企業規則」(Binding Cooperation Rules, BCR),預期至少半數將於2020年審結;而在驗證及行為準則方面,EDPB預期將於2020年底完成相關指引的公告。
在歐盟會員國間合作機制上,EDPB強調其將著重於探討新興技術發展如何兼顧個資保護,以使GDPR作為技術中立的架構,能在保護個資同時兼顧創新。此外,EDPB承認由於各國程序規範上的差異,使得合作面臨挑戰,其建議歐盟執委會持續觀察程序差異對於GDPR執行成效上的影響。EDPB同時認為目前各國監管機構所獲得的資源仍然不足,建議各會員國應提供監管機構更充足的資源。
在中小企業議題上,EDPB承認GDPR對中小企業帶來挑戰。對此,除已由各國監管機構提供相關支援外,EDPB也將持續投入相關支援工具的開發,以減輕中小企業的負擔。
整體而言,EDPB認為GDPR實施大體上是成功的,並能提高歐盟法律體系在全球的知名度,目前並無修改GDPR的需求。
根據GDPR第97條規定,歐盟執委會應於本年5月25日前針對跨境資料移轉、歐盟會員國間合作機制等GDPR落實情形向歐洲議會及歐盟理事會提交評估報告;並於此後每4年提交一次。EDPB此一報告係為提供執委會完成前述報告參考而做。
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。
因應ChatGPT人工智慧趨勢,為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
美國聯邦法官指出藥用基改作物之種植應予嚴格管理美國聯邦法院最近判決美國聯邦官員在 2001 年及 2003 年,允許四家企業在夏威夷種植基改作物以生產試驗用藥的行為,違反環境法規。該許可內容涉及許可在夏威夷州 Kauai, Maui, Molokai and Oahu 種植玉米或甘蔗。 本案法官 Michael Seabright 判決中特別指出,鑑於夏威夷州乃是許多瀕臨絕種或受到絕種威脅的生物的棲地-該州計有 329 種罕見生物,占全美瀕臨絕種生物及受到絕種威脅生物種類之四分之一,而美國農業部動植物健康檢疫服務( Department of Agriculture's Animal and Plant Health Inspection Service )在許可種植基改作物前,竟未先進行初步的環境檢視( preliminary environmental reviews ),很明顯地已違反該機關依據瀕臨絕種生物法( Endangered Species Act )及國家環境政策法( National Environmental Policy Act )所應盡之義務。 本案原告 EarthJustice 認為,本案是第一件聯法院就 biofarming 所做之判決。所謂 biopharming 係指研究人員利用基改技術將植物用來作為生產藥品、抗體、疫苗等生技藥物的生物反應器( bioreactors )。由於植物可以大量栽種,因而若 biopharming 技術可行,將可有效解決生技藥物供給短缺的問題,嘉惠更多的病患,因而, biopharming 被視為未來可能顛覆傳統的藥物生產的一種生技藥物製造方式。目前, biopharming 廣泛使用的植物包括玉米、煙草等。 biopharming 的構想可以較低的成本解決部分生技藥物生產的問題,但其構想看似極具吸引力,不過發展 biopharming 並非毫無挑戰,尤其是如何就藥用基改植物予以隔離管理,避免基因污染。反對者一般主張,藥用基改植物 並未通過食用安全性測試,並不適合人體食用或是當作家畜飼料, 如果栽種藥用基改植物的隔離管理未做好把關,難保這些本應受到嚴格管制的治療性植物進入到食物供應鏈,影響民眾的身體安全。 在民眾健康及環境生態安全的考量下,反對推展 Biopharming 的力量也越來越大,本案即是一個明顯的例子。
英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引英國標準協會(British Standards Institution, BSI)於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020:自駕車控制系統開發及評估指引(PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles)」,該文件提供一系列的準則,提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建;本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於(研發者)所設計及規劃之特定運行範圍內(operational design domain,以下簡稱ODD)下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。 指引中就自駕車之控制系統設計進行分類,並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項,其中應包含以下項目: 任務:自駕車之任務應被定義。 ODD:自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。 感知運作:於任務中感知運作系統執行時,自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍,並可提供相關資料予決策系統。 決策:當決策系統執行時,自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。 控制運作:當控制運作系統執行時,自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務,並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。 監控運作:當監控運作系統執行時,於整個任務過程中,自駕車應可監控其自身之運作。 人身安全、系統安全與有效(Safe, secure and effective):自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。