美國太空軍是否已經輸掉了第一場戰爭—商標戰爭
美國在2019年12月20日建立一支新的軍種—太空軍(Space Force)。這代表以往存在於科幻的宇宙部隊將躍然於現實，但美國太空軍可能會在商標戰爭中，輸給Netflix的喜劇影集「Space Force」。Netflix早於美國政府在歐洲、澳洲、墨西哥等地取得「Space Force」商標，但其並非為搶先美國政府進行註冊，而係為能銷售相關商品。
美國商標法採取先使用主義，即使後使用者先進行註冊，先使用者還是可以取得商標。Netflix自2019年初即開始即在全球廣泛採用「Space Force」做為商標，基本上「Space Force」之商標權應歸屬於Netflix。美國空軍則是在同年3月以「Space Force」申請商標做為一般的使用。然而，美國政府長期以來也有諸多關於軍事資產涉及商標保護之案例，例如派拉蒙影業（Paramount Pictures）在1995年至2005年間六次申請註冊「JAG」（Judge Advocate General）商標，但政府立場並未特別反對。
美國國防部(簡稱：DOD)針對商標授權使用，於商標許可指南（DOD Trademark Licensing Guide）中，說明對於美國軍隊徽章及標緻之使用方式，並於2007年推出了國防部品牌和商標許可計畫（DoD Branding and Trademark Licensing Program）。在此之後，美國海軍陸戰隊開始向大部分銷售標示有「USMC」T恤之電商，請求不得再銷售標示有相關文字之T恤。回到本事件，美國太空軍發言人表示，對於與Netflix可能存有商標爭議並不知悉，但希望Netflix能延續該節目，以做為良好的宣傳。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
Yahoo!JAPAN ニュース，アメリカ宇宙軍、同じ名前のNetflixの番組に商標を取られる，2020年6月10日， https://news.yahoo.co.jp/articles/71e29640a8736115c6819fe6875b50e6c4e7b607
KYLE PERISIC, The US Space Force lost trademarks to Netflix’s ‘Space Force’ show, AMERICAN MILITARY NEWS, Jun. 12, 2020, https://americanmilitarynews.com/2020/06/the-us-space-force-lost-trademarks-to-netflixs-space-force-show/ (last visited JUL 1, 2020).
Eriq Gardner, Trump's Space Force Already Lost Its First Battle, THE Hollywood REPORTER, Jun. 5, 2020,https://www.hollywoodreporter.com/thr-esq/trumps-space-force-lost-first-battle-1296939 (last visited JUL 1, 2020).
DOD Trademark Licensing Guide https://www.defense.gov/Resources/Trademarks/DOD-Trademark-Licensing-Guide/
DoD Branding and Trademark Licensing Program https://www.esd.whs.mil/Portals/54/Documents/DD/issuances/dodd/553509p.pdf
模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料，其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制，是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1]，首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性，並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I，LG München I）於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」（Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte，下稱 GEMA）訴美國 AI 音樂生成器業者（被告即 Suno）案（案號42 O 763/25）作成終局判決，認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」（Memorisierung）於其模型中，構成德國著作權法（Urheberrechtsgesetz，UrhG）第16條第1項之重製，並侵害權利人之「公開再現（öffentliche Wiedergabe）」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容，包括使公眾得於其各自選定之時間或地點，以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂：「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」，以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張，使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示，被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型，以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定，被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段：抽取訓練素材並轉入機器可讀格式，即訓練資料之製作；資料之分析及以後設資訊加以增益，即模型之訓練；其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段：系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中，其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 （一）模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中，得作為輸出而被抽取，此即「記憶化」；其係指模型於訓練時，非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊，且於訓練後所特定化之參數中，可見對訓練資料之完整承接（Übernahme，意指納入其中）[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊（如模式與相關性）之部分，非指承接之數量須完整或精確，而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律，本身不受著作權法非難，然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊，性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且，被告之模型格外易受影響，特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目，以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之，使用者毋須指名要哪一首歌，只要在語音節奏上仿寫得夠像，模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異，有的研究要求原作與輸出內容同一，有的以部分一致為已足；就生成圖像或音訊之模型，訓練時僅抽取經選取之基礎特徵，細節資訊則被有意捨棄，故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且，模型因訓練時採「量化」（Quantisierung）而有意捨棄細節資訊，因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化，不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節，所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後，特定後設資料（如標題、類型或歌詞）與著作音樂特性（調性、節奏等）間之統計關聯被強化，造成使用者於提示中使用此等後設資料時，AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法，法院認為訓練資料為已知時，得逕以訓練資料與輸出之比對認定；訓練資料不明時，則得借助「熵」（Entropy）與「困惑度」（Perplexity）等參數，探究模型再現一輸出之確定性[14]。 （二）記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執，而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示，明顯可辨識地再現於所提出之輸出中，認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯，逐一駁斥： 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示，輸出並非藉操控性提示所誘發：雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化，但法院認為原告固曾為3,779次提示，惟其中僅338次涉及系爭六曲；且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向，此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然：鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符，已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害：因為記憶化之存在，與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性：雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料，但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 （三）記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回，認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製： 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」，不僅為與原件同一原樣之重製，亦包括以變更形式對著作之固著，例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存，或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料，而該等參數本身又具體存於伺服器上，所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性，模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列（Tokenfolgen）」之能力，即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作，得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示，讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸，感知並不困難。而且，重製不以可反覆之再現為前提，故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」，頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題，而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 （一）文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」（Text and Data Mining，TDM）係指對數位著作之自動化分析，以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為，蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製，故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作，不損及著作人之利用利益，故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為，為 TDM 所涵蓋[25]；惟本案所爭執者，並非此等準備階段之重製，而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 （二）記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘，因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊，將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析，而且被承接入模型參數，並損及著作人之利用利益。因此，藉由模型記憶化所生之重製，並非「不觸及利用利益」之第一階段（製作訓練資料），文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 （三）不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用，因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形，反之於模型內重製則使著作利用受持續損害；若類推適用，權利人將陷於無保護狀態，明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此，法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化，則以受保護資料訓練模型，即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外，法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄（Stream-Ripping）自 YouTube 下載系爭著作；Rolling Cipher 係為阻止下載而設，被告欠缺合法接觸，不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出，造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 （一）公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍，判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識，亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇，是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分，只要該部分本身表達著作人自己之精神創作，即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象，法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲，各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升，表達蓄積而終告釋放，同時和弦速度加快而傳遞急迫印象；AI輸出重演此整體情況，聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 （二）被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」（Handlung der Wiedergabe）應不問技術手段，廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸，故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用，經由使用者介面使系爭著作可被存取，模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器，故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成，著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯，蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配（Tatherrschaft）。被告基於訓練決定輸出內容，於再現中扮演核心角色，並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳，係自身為公眾開啟著作享用，非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現，決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型，被告未將行為支配給予使用者。是以，被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」，亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由，法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制，認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任，就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施，而係提供模型並製作系爭輸出，其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發，故各輸出為被告自身之資訊，就此其扮演主動角色，而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為，法院依美國著作權法（17 U.S.C.）審酌是否構成合理使用（Fair Use），認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]： （一）利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作，而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音，音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用，其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節，評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 （二）著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作，被告所製作之音樂非僅承接概念，而係承接系爭曲之創意要素，故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 （三）所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製，且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形，關鍵在於所重製之著作係向公眾提供，抑或僅參與技術上不可見之後端程序；本件與 Google Books 案顯著不同，該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 （四）對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物，在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現，故不足以認定市場影響；而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響，還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出，惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客，以此流行程度計，縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂，累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出，與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同，該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及，未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素，法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋，且並非所有模型均記憶化其訓練資料，故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭，亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系，其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同，而其本身能否維持猶待上訴審檢驗，亦有待後續觀察。但本案的重點在於，把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」，並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性，本文認為可歸納其重點如下： 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用，但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用，惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型，一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同，是被告之應用並未生成新的音樂作品，而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音，音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言，並非所有模型都會記憶其訓練資料，於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭，也不牴觸公共利益，蓋須取得授權不等於不能訓練。因此，本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」，而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意，顯示取得手段是否合法，從目前國際上的司法案例看來，仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘，取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同，關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下，即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌，法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍，真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以，若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容，主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是，倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化，法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋，則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬，法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為，是源自於被告以模型與使用者介面，開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製，被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配，應歸類為正犯；僅輸入提示觸發生成之使用者，不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定，法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力，AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出，也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點，其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難，並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在，進一步認定存在重製結果，而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定，仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷，雖須個案、事後之權衡，但從本案法院見解可見，避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點，如技術上可能，業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施，以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回，法院認一次調取至多需輸入176個相同提示，該調取非於使用者所選定之時間發生；其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.
智慧電表的陷阱美國及歐洲都開始引進附加通訊功能的電表（所謂智慧電表）。這一波動向也真正開始影響到日本。日本國內最大家的東京電力公司將於2010年10月開始進行智慧電表的實際驗證研究。 雖然至今只有關西電力公司與九州電力公司有引進智慧電表，但在10年之後，日本大半以上的電表會是智慧電表。 從短期來看，智慧電表就只具有使用電力的遠距抄表跟遠距截斷的功能。但是就只具有這樣的功能是不足以讓眾多目光聚焦的，它所具有的是期待在未來透過電表跟家電機器等所形成的資訊通信網絡。在目前許多企業打算就先透過網路蒐集使用電力的資訊，之後在提供新的附加服務。 這樣的動向不只是發生在電力公司，在瓦斯及自來水業界也正在發生。例如東京瓦斯公司將於2010年度起，開始實驗運作具有無限通訊功能的瓦斯表，快的話在2012年就會正式更換約1000萬台的瓦斯表。東京瓦斯公司還計畫在之後將用於瓦斯表上的通訊系統擴張到自來水表的抄表上。美國企業如IBM公司也積極投入自來水表的「智慧化」。 但是，在實際引進智慧電表時，美國發生了引進智慧電表的住戶的電費急速增加，產生了不少的訴訟，美國德州Oncor電力公司正面對這樣的訴訟，加州的PG＆E公司的顧客也正聲請相關的訴訟。 專家們指出一些會影響電費增加的原因，其中就指出因為引進智慧電表使得「正確測量出電力使用量」這也是因為美國至今所使用的電表太過老舊，無法正確的測量出正確的電力使用量，以致用戶都在付出比實際使用量要少的電費。所以在引進智慧電表測量出正確的電力使用量之後，就產生出「電費增加」的錯覺。 現在美國的電力公司主要把智慧電表用於自動抄表上，這只是利用智慧電表的第一步。若在初始階段無法得到消費者的支持，之後要推廣則會更為困難。使用電力的相關資訊在某種意義上可視為是個人資料的其中一種。隱私權的問題等與消費者保護汲汲相關的議題陸續都會出現。 美國眾議員Edward Markey在眾議院提出了電力公司要將智慧電表所測量的電力使用資訊即時提供給消費者，並有保護該資訊隱私權義務化的法案。在技術面上，有關重視資訊安全的通訊型式的討論亦蓬勃發展起來。
自資料流通機制建置擴大資料經濟市場自資料流通機制建置擴大資料經濟市場 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年03月25日 壹、事件摘要 過往，我國之資料開放政策著力於「政府資料開放」，並將之提供予民眾及企業運用。推動上，提出主動開放，民生優先、制定開放資料規範、推動共用平台及示範宣導與服務推廣四大策略，整體成效斐然，已獲國際肯認。然而，伴隨網際網路資通訊技術的發展，智慧聯網技術的進步，人工智慧（artificial intelligence, AI）、物聯網（Internet of Things, IoT）、區塊鏈、AR/VR等涉及資料運用之新興科技相繼萌芽，觸發對資料的大量需求。 特別是我國在新興科技領域之新創企業，為扣合「少量、多樣、個人化」的長尾型市場（Long Tail Market）發展趨勢，以形塑可應對少數大量應用、重視產品或服務客製化特性之商業模式[1]，資料更是驅動其成長不可或缺的石油。只是勘查我國私部門資料開放現況，首先是《個人資料保護法》等法令遵循事宜，致使企業釋出資料意願較低；次者是跨國大企業資料霸權時代下，新創、中小企業難以在資料獲取上與之競爭；其三則是即便已有資料交易管道，仍尚乏可提升資料交易透明度、信任度及品質之措施可循。是以，亟待相應措施緩解上開問題。 觀測國際間促進私部門資料釋出與流通之作法，一者係透過中介作為決定資料釋出與否之交易模式（如美國之資料仲介）；二者係回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之形式（如歐盟My Data 、日本情報銀行）。為回應上開問題，本文擇定日本以個人為出發點之資料流通措施為例，研析其促進資料交易流通所採行之制度與服務模式，期能作為我國擬訂資料經濟促進措施時，可攻錯的他山之石。 貳、重點說明 一、日本情報銀行制度建立背景 日本在資料流通與運用所面臨的挑戰，與我國同樣面臨個資法遵、資料交易信任度不足以及難與資料霸權者相競爭的困境。 據研究顯示，單以日本100家主要的線上購物網站為對象調查，即有高達一半比例的業者將用戶資料與外部各方共享而未具體向用戶明示，甚至未提供用戶拒絕提供資料的方式。由於普遍發生個人資料由營運業者蒐集後，進行目的外利用，致使在資料共用及利用上，容易因為業者未充分解釋利用之資料內容及對用戶的好處，而降低用戶同意或協力提供資料之意願[2]。此外，日本也意識到多數資訊被GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）等大型網路服務業者掌控，從而壓縮日本本土業者的生存空間 [3]，為避免未來資料可能會被大型網路服務業者所壟斷，不利未來日本資通訊與數位化社會發展，日本政府認為有必要建立被個人信任的第三方制度協助處理資料，以鞏固國家資料價值發展能量。 為此，日本提出情報銀行概念，並且由總務省與經濟產業省於2017年11月至2018年4月間相繼召開6次「資料信託功能認定機制檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「情報銀行」認定基準及契約建議記載事項[4]，期藉此機制形塑有利（個人）資料流通之模式[5]。 二、日本情報銀行制度介紹 （一）情報銀行架構 日本情報銀行架構係建立於其既有的PDS（Personal Data Stores）及資料交易市場平台之上。所謂PDS是由個人管理、儲存資料的機制，並可提供予第三方使用資料，還可分為由個人擁有終端載具，自行管理個人資料的分散型，以及由個人委託營運商（即提供服務之第三方）儲存與管理資料的集中型。至於資料交易市場，則係一種對供需雙方進行仲介，促使雙方通過買賣等方式進行交易之機制。是以，資料交易市場本身具有媒合之功能，但以匿名化資料及非屬個人資料為大宗。由於資料交易市場的仲介性質，須保持中立性，本身不會參與資料之蒐集、保存、處理和交易活動。 情報銀行則是自資料交易市場衍生，同時結合了PDS之特性，因此資料銀行本身會進行資料的蒐集、保存、處理和交易行為，並根據與個人簽訂之契約，利用PDS系統管理個人資料，按個人指示或其預先設定之條件管理個人資料，必要時對資料作匿名化，以提供予第三方使用。 圖 1日本個人資料交易架構 資料來源: 21世紀政策研究所，データ利活用と產業化，2018年5月。 （二）情報銀行功能－資料信託 情報銀行的建立，相當性地將顛覆過往GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）公司的商業模式。 透過情報銀行機制，過往資料持有業者提供匿名加工、統計資料交易模式下，所無法克服獲取個人同意的難題將可獲得解消。情報銀行基於以個人為中心的資料活用精神，導入「資料信託」作法大幅度提升個人資料利、活用之意願。 資料信託之「信託」，並不一定係指法律上的信託概念，而是類似信託一樣的做法，係屬一種經濟關係，分別由信託人（資料主體）、受託人（資料銀行）及受益人（可能是信託人本人）所組成[6]。具體來說，信託人通過信託行為，預先指定或設定條件將其資料信託予受託人，並由受託人按信託人設定信託之目的，為其管理個人資料，並應善盡管理個人資料之義務。 情報銀行以信託方式進行個人資料管理，可能從事個人資料匿名化、協助談判交易條件、監控資料使用方式、代收和管理使用費以及支付與管理個人利益[7]等五類事項。 （三）情報銀行之驗證系統與運作機制 為確保資料流通基礎的安全性、資料流通情形揭露之透明性以及情報銀行業者之可靠性，總務省在2018年10月偕同日本IT團體聯盟組成「情報銀行推進委員會」，設計「情報信託機能驗證指引」（2018年6月發布第1版；2019年10月提出第2版）作為情報銀行驗證之基礎。只是，該驗證並不具強制性，未取得者仍可進行情報銀行之業務，僅係藉由驗證手段建立社會大眾對情報銀行之信心[8]。而就情報銀行的驗證基準，可分成業者資格、資料安全、資料治理及業務內容，分述如下： 業者資格：能擔保資料安全，具損害賠償能力的法人； 資料安全：須確保資訊安全與隱私受到足夠的保障，並定期更新隱私標章或驗證，以符合個資法與相關法規之要求； 管理體系：建立管理體系以明確管理職責，籌組「資料倫理審查會」，委員包括工程師、安全專家、法律從業者、資料倫理專家、消費者等，情報銀行並須定期向資料倫理審查會報告； 業務內容：情報銀行應明確揭示所開展業務，尤其是涉及個人資料範圍時，應揭示取得方法與使用目的。情報銀行在提供個人資料予第三方時，須明確對第三方的判斷標準、流程與使用目的。 截至2020年2月為止，日本IT團體聯盟進行了三波情報銀行認定，共三井住友信託銀行、FiliCa Pocket Marketing、J.Score、中部電力株式會社等四家業者通過情報銀行認證[9]。 除了推行建立情報銀行驗證系統外，日本總務省考量業者與資料主體間地位的不平等，以及業者在擬定資料信託契約上，或可能需要由政府提供一定程度提示，一併推出資料信託機能定型化契約應記載事項，敘明契約應涵蓋如情報銀行業務範圍、權利義務、損害賠償等內容，以明確情報銀行和個人間就資料利用之目的、範圍以及權責關係。其中，特別的是，由於日本《個人資料保護法》對於個人資料之蒐集、處理及利用係以個人同意為基礎開展，是故，在資料信託機能定型化契約應記載事項中特別就此明示情報銀行應該按照個人事前同意的範圍為個人控制資料。只是，如何解釋事前同意的範圍，整體來說，所同意的範圍必須是個人可以預測的範圍內進行解釋和操作。再者，為了確保個人資料的可控性，針對資料需求者再提供資料予其他第三人情況，強調必須就第三方和使用目的適度獲得個人同意才可為之。 值得一提的是，情報銀行必須設置「資料倫理審查委員會」諮詢體制，就情報銀行業務考量其適當性並提供建議，包含：個人與情報銀行間契約內容、使用情報銀行信託個人資料之目的、將信託資料提供予第三方之條件等[10]。 參、事件評析 一、我國現況 我國自行政院2012年第3322次院務決議推動政府資料開放以來，持續就政府資料開放不斷精進，包含2015年建置資料開放規範與相關環境[11]、2017年討論個人資料運用與政府資料開放政策，提出以民為本的「數位服務個人化（My Data）」，打造「一站式」服務措施[12]。實質上，已隱然含有回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之精神。 我國所推行之My Data服務可分為二種，一是按照個人需求，透過平台讓個人可下載自己的個人資料；二是透過線上服務授權，由民眾授權政府或民間業者取得個人資料，如醫療、戶政、教育、金融、勞健保或水電等方面之資料，再由相關領域之業者提供民眾所需的整合式個人化服務[13]。惟目前我國在My Data應用上，仍是以民眾自行下載政府機關所蒐集資料，再由民眾依其意願與需求提供予政府機關或民間企業為主，整體上，相當程度緩解《個人資料保護法》的限制，直接由資料主體釋出資料予資料利用者；藉由個人控制自己資料形式突圍資料霸權現象。但在建立資料交易透明度與信任度上，仍尚乏相應機制；在推行資料流通機制並擴大資料經濟市場之作為上，尚未有如同日本情報銀行機制等資料流通機制做為橋樑，協助弭平私部門資料流通最後一哩路之障礙。 二、我國未來制度設計方向建議 誠如前述，我國My Data機制現階段仍以公部門持有之個人資料為主，較缺乏私部門持有之個人資料。究其原因主要有三，一為業者釋出資料時，有其《個人資料保護法》等法令遵循上之成本及考量；二是社會普遍就個人資料被利用之情況的信任度不足；三則係欠缺誘因鼓勵業者或個人將資料釋出。 是以，或許如同日本情報銀行之作法，藉由可信任之第三方作為資料流通基盤，鼓勵促進個人資料加值再利用，避免私部門運用時囿於法規範而有所侷限。只是，於此必須注意日本情報銀行機制採用之資料信託，倘欲轉化為適於我國現行法規者，或需考量資料本身性質並非財產權之範疇，無法作為信託契約標的情形，而宜採行委任契約作法為妥。此外，在信任度與透明度建立上，日本通過驗證機制和資料倫理委員會的審查制度雙重管控做法，亦值得我國未來設計資料流通機制時引為借鏡。 肆、結語 有鑑於資料逐漸成為影響競爭力的重要因素，且如今大量的個人資料皆掌握在國外大型網路服務商手中，為有效提升我國業者的國際競爭力，政府或可參考日本情報銀行之模式，由民間機構分別負責驗證、擔任情報銀行之角色，並引入資料倫理審查會，透過公正之第三方審查資料流通平台業者是否公允，以促成資料經濟發展與保障個人資料之環境的形成。 [1]趙祖佑、周駿呈、涂家瑋，〈物聯網應用發展趨勢與商機─資料經濟篇〉，頁18-19（2015）。 [2]データ流通環境整備検討会，〈AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ 中間とりまとめ〉，頁5（2017/3）。 [3]松ヶ枝優佳，〈データ主義時代の新たな銀行「情報銀行」とはなにか〉，Open Innovation Japan，2019/03/11，https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55684?page=4（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [4]周晨蕙，〈日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗〉，科技法律研究所，2018/10，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=156&d=8115（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [5]情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会，〈情報信託機能の認定に係る指針ver2.0〉，2019/10，https://www.soumu.go.jp/main_content/000649152.pdf（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [6]辰巳 憲一，〈個人情報信託の経済分析～プライバシー情報を保護しながら信託で一元管理する～〉，学習院大学経済論集第48巻第2号，頁98（2011/7）。 [7]同前註。 [8]Jiji, Japan Grants Certification for First Time to ‘Information Banks’, The Japan Times (July 9, 2019), https://www.japantimes.co.jp/news/2019/07/09/business/japan-grants-certification-first-time-information-banks/#.XkymJygzZhE (last visited Feb. 19, 2020). [9]一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第１弾）を決定〉，2019/06/26，https://itrenmei.jp/topics/2019/3646/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第２弾）を決定〉，2019/12/25，https://www.itrenmei.jp/topics/2019/3652/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第３弾）を決定〉，2020/02/17，https://www.itrenmei.jp/topics/2020/3657/（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [10]日本IT團體聯盟，「情報銀行」の推進に向けた取組みについて，2019年9月30日。 [11]國家發展委員會，〈政府資料開放〉，https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=9B973A5871579AC7（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [12]國家發展委員會，〈數位服務個人化（My Data）〉，https://www.ndc.gov.tw/cp.aspx?n=8B6C9C324E6BF233&s=460617D071481C4B（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [13]王若樸，〈國發會My Data政策未來怎麼走？學者建議應跨產業推動資料治理〉，iThome，2019/09/12，https://www.ithome.com.tw/news/133002（最後瀏覽日：2020/02/20）。
美國發布網路事件協調準則隨著網路技術的進步，資安事件亦日益加增，為了因應日趨頻繁的網路攻擊，美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令（PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41），該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則，並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。 指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義：資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行；而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外，就遭遇資安事件時，列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則：（A）責任分擔；（B）基於風險的回應；（C）尊重受影響者；（D）政府力量之聯合；（E）促進重建及恢復。 聯邦政府機關於因應資安事件時，需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分，而情報支援部分，則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響，則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時，為使聯邦政府能有效率因應，指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外，指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。 該指令加強了現有政策的執行，並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。