美國聯邦航空總署針對特殊類型無人航空器提出新的適航性準則

  美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)於2020年11月23日針對10種特殊類型(special class)無人航空器提出新的適航性準則(airworthiness criteria),以納入更多聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)所無法涵蓋之複雜無人航空器應用類型,包括包裹運送(package delivery)。

  FAA目前正針對其所提出之適航性準則蒐集公眾之意見,故將相關特殊類型之無人機應用申請案公告於聯邦公報(Federal Register)中,提供30天予公眾針對該申請案之適航性表示意見,後續正式公布該適航性準則時亦會將相關意見納入考量。

  該適航性準則將成為特殊類型無人航空器之安全標準,並能夠為相關特殊類型之無人航空器取得型式安全審驗合格證明(type certificate)建立之參考準則之一。

  該適航性準則主要適用於重量在5-89磅之電動定翼(fixed wing)與旋翼(rotorcraft)無人機。FAA說明,該特殊類型無人航空器若通過此準則,僅表示其符合該適航性準則所規範之類型,惟其是否能夠執行飛行任務,尚須檢視有否符合FAA相關操作規範,包括操作人員是否取得許可證、操作之空域是否為禁限航區等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 美國聯邦航空總署針對特殊類型無人航空器提出新的適航性準則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8591&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/04/09)
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英國政府技術移轉辦公室發布知識資產商業化指引,推動公部門研發成果商業化

英國政府技術移轉辦公室(Government Office for Technology Transfer, GOTT)於2025年5月9日發布「知識資產商業化指引」(The Knowledge Asset Commercialisation Guide),指導公部門及其研究機構(Public Sector Bodies, PSB) 透過技術移轉、衍生新創等途徑,促進其研發成果,即知識資產(Knowledge Asset, KA)商業化。指引包含KA商業化開發路線及技轉授權方法等,並建議PSB內部KA管理人員(如KA管理負責人及KA經理)使用。重點簡述如下: 1. 指引建議PSB以下行動策略:制訂KA管理策略,且應包含創作者獎勵政策、衍生新創政策、研發人員轉任借調原則、利益衝突管理程序等;對KA進行盡職調查(Due Diligence, DD),如確認研發人員對KA貢獻度、確認PSB具授權KA之權利;擇定KA商業化路線時,須確認其商業化目標、創造哪些產品及服務、市場機會與潛在客戶、參與團隊與資源;對商業夥伴DD,如KA授權對象、潛在投資者等,確認其合作目標與識別潛在利益衝突。 2. 指引建議4種KA商業化路線: (1) 於PSB內透過既定機制或創立新部門,進一步開發與商業化。 (2) 向外授權KA使用權利,指引認為此方式比移轉KA所有權更為妥適,因PSB可保有KA所有權、相關控制措施以及實質影響力。 (3) 成立KA衍生新創,PSB將KA使用權利授權予衍生新創,進而開發新產品及服務。 (4) 成立合夥企業,類似運用KA衍生新創,惟此路線下,PSB將與現有第三方合作成立新企業,兩方均持有股份並簽署合夥協議。

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。

淺談區塊鏈之著作權保護機制

淺談區塊鏈之著作權保護機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 105年11月21日   FinTech,即金融科技,泛指利用科技使金融服務變得更有效率之創新技術。因比特幣(Bitcoin)而廣為人知之區塊鏈(Block chain)技術便是其中之一大代表,其對金融產業帶來破壞性之創新,顛覆金融產業長久以來之概念架構,未來勢必對人類社會帶來不小的影響。   著作權又稱版權,係指在作品上設定權利,並加以保護之制度,長久以來與科學技術相輔相成,共同促進人類社會進步[1]。然網路技術使作品複製與傳播之成本大幅降低,對著作權制度之震撼甚大,管見以為,以點對點(Peer-to-Peer)網路技術為基礎之區塊鏈,恰是著作權制度與網路技術此番挑戰之調和劑,引入區塊鏈技術應用於著作權保護,使新科技不僅是對法制帶來危機,亦可能是帶來轉機,此為本文撰寫之契機。 壹、技術背景   區塊鏈之概念最早可溯及2008年11月,中本聰發表之《比特幣:一種對等式的電子現金系統》[2]。簡言之,區塊鏈是一去中心化之分散式系統,在P2P網路上利用非對稱加密技術記錄每筆行為資訊,具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵[3]。比方說在一塗鴉牆上,人人在牆上可畫可看牆上訊息,但僅有訊息之收發當事人能看懂訊息內容。   區塊鏈能防止訊息偽造,提升系統穩定,將傳統交易對人的信任更新為對技術的信任,降低信任成本,當前各國正積極投入區塊鏈之應用。然區塊鏈技術雖有諸多優點,亦不例外有其缺點。本質上,區塊鏈係以成本為代價,換取鏈內資訊之真實與完整,此缺陷反映於該技術之時間與空間成本。 貳、我國法制   區塊鏈發展至今,其應用領域已延伸至各種領域,如數位金融、食安履歷、智財保障等,本文將聚焦於區塊鏈技術對著作權存證之應用機制。   有權利即有救濟之法理,可見於我國大法官會議釋字第243號解釋,故著作權受有侵害時,著作權人應得提訴以維護其權利。然依我國民事訴訟法第277條與刑事訴訟法第232條、第319條之規定,民事原告和刑事告訴人負有證明自己為權利人或被害人之一舉證責任,就採行註冊或登記主義之專利權、商標權而言,權利人之舉證或非難事,惟於採創作主義之著作權而言,此舉證責任難度顯然高於專利權人及商標權人。就此我國著作權法雖有參酌各國立法例,規定如著作人之著作符合一定推定規則,在訴訟上即不負有舉證責任,此即「著作人推定」[4]。依著作權法第13條之著作權人推定之規定,必須在著作之原件或其以發行之重製物上,或將公開發表時,以通常方法表示著作人之本名或眾所周知之別名。反面解釋來說,若著作人一時疏忽或因該創作領域之習慣,未於著作表示著作人本名或別名,著作人將難受推定而享有著作權,創作心血將付之一炬。   我國最高法院92年度台上字第1664號判決之見解認為,著作權人為證明著作權,應保留其著作之創作過程、發行及其他與權利有關事項之資料作為證明自身權利之方法;該判決更指出著作權人至少需證明著作權人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作;102年度台非字第24號判決重申著作權人未提出或交待研發過程之相關資料,尚不足認其主張之系爭標的係屬著作,亦不得僅憑該造友性證人之宣誓書及證言云云,即謂所述創作歷程可採;而智財法院97年刑智上易字第70號判決中則指出,該件鑑定小組藉由就權利人之營業處所及其創作過程進行實地勘查,推論得知告訴人係真正創作之著作權人。基此,權利人無法受有著作人推定時,需提出證據,跨越三道門檻,方可證明其確有權利,此為現行制度下,著作權人維權所面臨之現實難處。   如前所述,當前著作權人之維權存在著舉證難、週期長、成本高的問題,而區塊鏈在技術上可應用於著作權之存證,與實務見解之著作人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作等待證事項完美匹配,原因分析如下: 一、著作權人身分   此部分意在證明著作確係主張權利人所創作,證明難度應不高,僅需著作人於登入系統時進行身分驗證,透過如帳號密碼、電子憑證等技術,便能推定系統之使用者確為著作人本人。目前多數網路平台均有採相似技術,於登入系統時確認使用者之身分、年齡等資訊,如結合區塊鏈不可篡改之特性,將更可保存身分資料,確認真實性。惟著作人本人是否具行為能力,甚至具備創作能力,尚非區塊鏈技術可以解決,仍需視個案事實認定之。 二、著作完成時間   區塊鏈在技術上,其區塊之排列係按照歷史時間順序,恰可將我國實務見解強調之創作過程,如日記般記載呈現,清楚確定著作係於何時生成而取得著作權,有助於釐清權利取得先後之爭議。 三、非抄襲之獨立創作   所謂創作過程乃著作人在創作時之相關紀錄,常見之紀錄包含筆記、草稿、設計圖、會議紀錄等。又因我國法律並無明定何謂抄襲之判定基準,法院常以創作過程做為認定系爭著作是否抄襲之依據。惟著作人於訴訟中證明自己確非抄襲存有困難,縱委請公證人進行著作認證,或將著作寄存於特定機構,亦僅能證明自己在特定時點完成著作,仍無法證明系爭著作係自己之獨立創作[5]。若運用區塊鏈具有去中心化、透明性、訊息不可篡改等特徵,即能確保創作過程係被忠實記錄於區塊鏈中,不受變更;過程訊息之完整性與真實性亦可通過科學之檢驗,便於著作人舉證證明系爭著作之創作過程。透過作品之創作緣由、經過細節,輔以庭審詰問質證,即可舉證之著作人確為實際創作者。   綜上,如導入區塊鏈對我國之著作權進行存證保護,作為此技術之新運用,應符合法院實務見解與創作市場需求,具有可行性。 叄、國際實例   台灣近期已有銀行業者將區塊鏈運用於金融業務[6],如欲建立我國區塊鏈之著作權保護機制,或可借鑑國外成功實例,汲取他人操作經驗。目前國際上,將區塊鏈技術運用至著作權保護之實例以歐美為大宗,包括blockai[7]、Ascribe[8]、Verisart[9]等許多網路平台運用區塊鏈對著作權進行存證,本文分別簡介如下: 一、blockai   美國長久以來係由國會圖書館管理著作權事宜,惟實作程序上曠日費時且效率不彰。blockai便在此環境中誕生,作為一運用區塊鏈保護著作權之網站,其旨在提供更簡單有效的新選擇。blockai以區塊鏈建立公眾資料庫搭配圖像比對技術,以證明作品確由著作權人創作進而保障之。其開立之著作權證書雖並無法定證據效力[10],但因區塊鏈信息不可篡改之技術特徵,仍可成為法庭上有相當證明力之證據[11]。 二、Ascribe   德國的Ascribe通過區塊鏈,使作者可以確定作品的權利屬性,安全的進行分享並追蹤作品傳播情況[12],亦透過區塊鏈對作品創作真實性進行認證,在發行時可就發行數量進行限制,旨在使數位內容作品在網路環境中能如同實體作品般具備稀少性。與blockai作法類似,Ascribe也提供著作權證書[13],該證書除作者名稱、作品名稱、完成時間外,更包括所有權人、交易時間,透過紀錄所有權移轉歷程體現數量限制、追蹤傳播情況的功能,有效避免一權多賣。 三、Verisart   Verisart亦是透過區塊鏈從事著作權保障的網站,作法係提供一App予使用者,使其可以簡單、快速地驗證作品,使用者包括創作者、收藏家、交易者不等,與其他平台不同處在Verisart操作上通過手機、平板電腦等行動裝置,在作品訊息的資料上,更記載作者當前地點,突顯行動性,係區塊鏈技術與行動裝置的創新結合,以行動裝置使著作權的存證不受時間、地點的桎梏。   雖然區塊鏈目前只能提供每秒150次交易,但對著作權驗證已堪用。蓋著作權存證之目的在於呈現訴訟實務上所重視之創作過程,該過程係一歷史事實之呈現,著眼於訊息之正確與完整,而不要求訊息傳遞之即時性,是以區塊鏈技術上之時間成本,於此並不構成致命缺陷;至於空間成本,因硬碟儲存技術之發展,儲存空間已可以極低成本予以克服。 肆、結論   面對虛擬貨幣之新思潮,各國政府與民間爭相投入區塊鏈之應用研究,望能藉新技術降低產業成本,如中國人民銀行成立中國區塊鏈研究聯盟,美國有利用區塊鏈保障著作權之平台,台灣亦有金融業者加入全球區塊鏈聯盟與國際接軌。從我國著作權訴訟實務上著作人舉證責任視之,通過科學技術保障權利標的進行舉證,與一般證人之證言宣誓有別,證據之證明力更禁得起檢驗。在我國現行法未有著作權登記制度之際,引入區塊鏈於著作權保護之應用,可對現行法制上之舉證難題對症下藥,緩和權利人不易舉證之窘境,使權利人更能獲得其應有之權益保障,落實我國著作權法之立法目的。期待產業主管機關或著作權專責機關,推動運用區塊鏈技術解決創作舉證不易而產生的著作權歸屬糾紛,並進一步利用區塊鏈技術於授權交易,促進原創作品的流通,為我國數位經濟與文化創意發展構築更加完備的發展環境。 [1] 吳偉光,《數字技術環境下的版權法》,知識產權出版社,頁17(2008)。 [2] Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016). [3] 長鋏、韓鋒,《區塊鏈:從數字貨幣到信用社會》,中信出版社,頁54(2016)。 [4] 蕭雄淋,《著作權法論》,五南出版股份有限公司,第七版,頁71(2010)。 [5] 台灣內容市集網站,https://www.tcrm.org.tw/index.php(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [6] 華銀區塊鏈應用大躍進,http://udn.com/news/tory/7239/2035353(最後瀏覽日:2016/10/20)。 [7] blockai網站, https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016). [8] Ascribe網站, https://www.ascribe.io/ (last visited Oct. 20, 2016). [9] Verisart網站, https://www.verisart.com/ (last visited Oct. 20, 2016). [10] 蔡茜堉,金融科技專利現況,http://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/67259101946.pdf(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [11] 區塊鏈豈止用於金融?外國新創利用技術保護知識產權,http://unwire.pro/2016/03/15/blockai-uses-blockchain-to-protect-intellectual-property/startups/(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [12] 長鋏、韓鋒,《區塊鏈:從數字貨幣到信用社會》,中信出版社,頁229(2016)。 [13] Ascribe證書範例, https://d1qjsxua1o9x03.cloudfront.net/live%2Fcb70ab375662576bd1ac5aaf16b3fca4%2F23964ae7-3bfc-46b4-85d6-05c9f09ba300%2Fcoa%2Fcoa-2016-01-04t12-56-13.pdf (last visited Oct. 20, 2016).

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