歐盟執委會於今(2020)年2月19日發布「歐洲資料戰略」(A European strategy for data),宣示繼前一期「歐洲數位單一市場」戰略的基礎下,將於新一期戰略建立一個真正的歐洲資料空間及資料單一市場,以解鎖尚未被利用的個人資料及非個人資料,使資料能夠在歐盟內部、跨部門和跨領域自由流動,並使所有公部門、公民,或新創、中小、大企業都可存取資料及利用。
本戰略就此提出四大戰略行動,重點如下:
1、資料存取(Data Access)和利用的跨部門治理框架
(1)2020年第四季提出「共同歐洲資料空間」(common European data spaces)的治理立法框架:A.加強共同資料空間及其他跨公私部門資料利用方式的治理機制;B.於GDPR基礎下,基於科學研究目的利用敏感個資時,能較容易決定可以由誰如何利用哪些資料;以及使個人更容易同意其個資的公益目的利用。
(2)2021年第一季通過開放資料指令(Directive (EU) 2019/1024)的高價值資料集「施行細則/執行法」(implementing acts)。
(3)2021年提出《資料法》(Data Act)草案促進企業對政府的資料共享;以及解決現今企業間資料共享常遇到的障礙,例如多方合作建置資料時(如物聯網),釐清各方的資料使用權限及各自的法律責任。
2、推動方式:投資歐洲資料空間重大項目,以加強歐洲處理和使用資料的基礎設施及能力、加強資料互通性等。
3、加強個人資料管理:在GDPR第20條的可攜權(portability right)基礎下,於《資料法》賦權個人更能控制自己被政府及企業所掌握的個資,並使個人能自己決定由誰存取和利用。另外,將由數位歐洲計畫開發「個人資料空間」。
4、促進戰略性產業領域及公益領域的共同歐洲資料空間:歐盟執委會將協助建立包含「共同歐洲工業(製造)資料空間」(Common European industrial (manufacturing) data space)在內的9種領域共同歐洲資料空間,本戰略亦於附件介紹各領域的資料共享基礎背景。
另外,雖非戰略主軸,但文件內容及新聞稿皆提及,執委會將於2020年第四季提出《數位服務法》(Digital Services Act),為所有企業進入資料單一市場建立明確的規範、審查現有政策框架、加強線上平台的責任及保護基本權利。
總而言之,本戰略所欲推展的各項行動,將促進公民、企業組織、研究人員和公部門能更輕易的獲得和利用彼此的資料,進而確保歐盟成為資料驅動社會的模範和領導者。
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
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。
歐盟執委會針對研究發展與創新通過新的國家補助綱要架構(state aid Framework for Research, Development and Innovation)根據歐盟條約,國家補助的行為原則上為條約所禁止,例外須經歐盟執委會核准。為使會員國得以事先瞭解哪些行為會被認為符合共同市場的精神,歐盟執委會在11月22日針對國家補助規則,通過了「研究發展與創新綱要架構」(Community framework for state aid for research and development and innovation,以下簡稱為R&D&I Framework),期能加速此類案件的審理效率。新綱要架構規定預計自2007年1月1日起開始生效適用。 根據新的綱要架構,會員國在規劃其國家補助措施之際,仍有義務通知執委會,經執委會確認或核准後,始符合歐盟相關法制。不過執委會認為,會員國在規劃國家補助措施時,如能依循綱要架構的指導說明,將可加速執委會的作業,提升審查效率。 過去僅有研發補助可例外被認為符合歐盟條約之精神,惟根據新的綱要架構,除了研發補助以外,創新補助亦是可以獲得豁免管制者。此外,綱要架構對特定有助於研究發展與創新的國家補助措施類型,提供了詳細的指導原則說明,這類國家補助措施可以帶動私人企業的研發與創新投資,有助於經濟成長與就業,因而可提升歐盟的競爭力。 R&D&I Framework同時也允許會員國視其國內發展狀況與特殊條件,設計符合該國之補助措施,前提是要符合可矯正特定市場失靈的檢視要件,且其所設計的措施可能帶來的優惠超出補助對競爭可能造成之損害。 另新綱要架構也指出阻礙研發與創新的主要市場失靈的因素如下:知識外溢(knowledge spill-overs)的效果有限、資訊不足與不對稱(imperfect and asymmetric information)、缺乏協調與網絡建構(coordination and network failures)。此外,新綱要架構中亦針對各類行的國家補助措施,逐項為會員國解說如何妥善運用,以符合補助規則(state aid rules)。這些政策措施如下: ●研發計畫(aid for R&D projects); ●技術可行性之補助研究(aid for technical feasibility studies); ●對中小型企業智慧財產權費用給予補助(aid for industrial property right costs for SMEs); ●對新創事業提供補助(aid for young innovative enterprises); ●對服務流程及組織功能創新所提供之補助(aid for process and organisational innovation in services); ●對智慧財產提供諮詢或支援服務之補助(aid for innovation advisory services and for innovation support services); ●對中小型企業因晉用高級專業人員所需之貸款提供融資的補助(aid for the loan of highly qualified personnel for SMEs); ●對創新育成事業提供的補助(aid for innovation clusters)。 新的綱要架構同時希望可以改善歐盟對國家補助的管控機制,集中資源於管理對可能破壞競爭的案件,故綱要架構對於具有高度破壞競爭與交易風險的鉅額案件,詳細說明了執委會如何進行個案評估。
AI 創作是否能獲得著作權?——Thaler 訴美國著作權局案解析AI 創作是否能獲得著作權?——Thaler 訴美國著作權局案解析 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年04月16日 美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院於2025年3月18日裁定Stephen Thaler博士與美國著作權局的上訴案,認為AI繪圖作品無法受著作權保護,因為AI並非自然人,無法成為作品作者或進行「職務上創作」。此判決再次確認了美國對AI創作無著作權保護的立場。[1] 壹、事件摘要 此案起源於2019年,Thaler博士為AI繪圖作品「A Recent Entrance to Paradise」向著作權局申請著作權登記,但因AI非自然人創作者,著作權局於2022年駁回申請。[2]Thaler博士認為,這違反憲法對創作的保護,並主張其研發之AI系統「Creativity Machine」為作者,而其本人則透過AI的「職務上創作」享有著作權。Thaler博士不服2023年聯邦地方法院判決而提起上訴。[3] 貳、重點說明 從美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院之判決觀之,本案爭點在於: 一、AI是否符合著作權法「作者」之定義:即AI生成作品是否滿足「原創性」與「獨立創作」標準;美國著作權法是否允許非人類創作者擁有著作權? 二、AI作品歸屬問題:Thaler博士主張AI創作之著作權應歸屬於開發者,或透過「職務上創作」使其本人取得著作權。然自然人與AI間關係;是否適用於人類創作者與雇主間法律關係;AI是否能被視為僱員? 上訴法院認同著作權局於2023年3月16日發佈之《AI生成作品著作權登記指引》,該指引強調著作權目前僅保護自然人創作。AI獨立創作或主導作品表達情況無法獲得著作權保護,即使使用者透過指令或調整輸出,亦無法改變此原則。經審查,法院認為因著作權法規定涉及生命週期、由自然人將作品視為遺產繼承,與創作意圖等概念,顯示立法者設定作者應為自然人。本案係爭作品仍由AI獨立創作,Thaler博士僅在初始階段下達指令,故不符「原創性門檻」(Threshold of Originality)之標準。[4] 職務上創作方面,該適用於人類創作者與雇主之間的法律關係,而AI並非法律上自然人,故無法簽署雇傭合約成為員工。[5]綜上,Thaler博士無法透過以上方式取得作品著作權。法院支持著作權局之裁定與意見,認為無需討論至憲法層面問題,僅就目前著作權法是否涵蓋AI自主創作作品及足夠。 參、事件評析 我國智財局已於2023年6月16日發布函釋[6],說明生成式AI模型生成內容是否為獨立之著作而受著作權法保護,視有無「人類精神創作」決定,目前與美國立場相似。美國聯邦上訴法院此次判決,確認AI無法成為著作權的作者,著作權保護僅限於人類創作者。雖然此判決不影響人類使用AI創作,但未來若要改變本案不保護AI自主生成的純機器作品的立場,或許不會從著作權法著手,而是透過立法方式創設新的法律權利來應對。美國國會與著作權局仍在持續研究AI相關法律,如2024年4月美國眾議院司法委員會舉行聽證會[7],討論AI輔助創作與發明的智慧財產權問題,會上專家認為現行法律已涵蓋大部分AI相關議題,新增著作權法規可能增加複雜性並抑制創新。資策會科法所目前持續協助國科會、國發會、文化部等政府部會,觀測研析AI著作權國際法制發展,後續將針對AI在文化藝術運用的著作權等風險與因應提供創作人指引,並因應行政院發展我國主權AI的政策,研提資料取得困境的法制面解決建議。 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]Thaler v. Perlmutter, 23-5233, (D.C. Cir. 2025), https://law.justia.com/cases/federal/appellate-courts/cadc/23-5233/23-5233-2025-03-18.html (last visited Mar. 26, 2025) [2]Re: Second Request for Reconsideration for Refusal to Register A Recent Entrance to Paradise (Correspondence ID 1-3ZPC6C3; SR # 1-7100387071), U.S. Copyright Office Review Board,https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf(last visited Mar. 26, 2025) [3]US appeals court rejects copyrights for AI-generated art lacking 'human' creator, https://www.reuters.com/world/us/us-appeals-court-rejects-copyrights-ai-generated-art-lacking-human-creator-2025-03-18/?utm_source=chatgpt.com(last visited Mar. 26, 2025) [4]Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16,190, 16,192 (March 16, 2023), https://www.skadden.com/-/media/files/publications/2023/03/copyright-office-issues-guidance-on-ai-generated-works/formalguidance.pdf (last visited Mar. 26, 2025) [5]許慈真,美國聯邦地方法院判決Thaler v. Perlmutter : AI生成作品不受著作權保護,2023年9月20日,北美智權報,https://naipnews.naipo.com/9074 (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [6]智財局函釋(2023年6月16日經授智字第11252800520號函),https://topic.tipo.gov.tw/copyright-tw/cp-407-855070-f1950-301.html (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [7]HEARING BRIEF: Judiciary Subcommittee Hearing on Artificial Intelligence and Intellectual Property – IP Protection for AI-Assisted Inventions and Creative Works, April 10th, 2024, https://infojustice.org/archives/45692?utm_source=chatgpt.com (last visited Mar. 26, 2025)