世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」(Top 10 Emerging Technologies 2020),報告中提出10個近年出現,且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技,並說明除了關注這些科技帶來的改變外,也應關注其引發的風險。
2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷,也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關,包含:(1)無痛注射與測試用的微針技術(Microneedles);(2)太陽能化學(Sun-Powered Chemistry)利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料,可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料;(3)虛擬患者(Virtual Patients),替代人類做人體臨床試驗,比一般試驗更快更安全;(4)空間計算(Spatial Computing)以強化虛擬生活和現實的連結;(5)數位醫療(Digital Medicine)應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病;(6)電動飛航(Electric Aviation)裝置,例如電動推進器可以清除直接碳排放(direct carbon emissions),減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染,降低整體航空旅程環境污染並提高效率;(7)低碳水泥(Lower-Carbon Cement)的發展作為氣候變遷下的新興建築材料;(8)量子感測(Quantum Sensing)做為高精準度計算方式,將於未來三到五年進入市場,並首重用於醫療和國防應用產業上;(9)新興零碳能源如綠氫(Green Hydrogen),可補充風力和太陽能;(10)全基因合成(Whole-Genome Synthesis)作為下一代細胞工程(cell engineering)尖端科技,使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。
報告中指出,雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力,但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用(Good is not guaranteed)。首先,這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點(price point),才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技,決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略,例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此,政策與產業如何協作,使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等,是面對是類新興科技應積極考量的方向。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後,英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd (O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊,但也挹注英國政府23.4億英鎊,使財政得以紓緩。目前,英國民眾最晚於2017年,就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。 此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出,來自於類比電視訊號關閉後,因頻譜重整所取得之「數位紅利」,並採取分頻多工(frequency division duplexing,FDD);至於,2.6GHz則依頻段不同,而分別採用分頻多工與分時多工(time division duplexing,TDD)。由於,800MHz擁有優良覆蓋性,是故,英國政府藉由800MHz特性,釋放一張2*10MHz之執照,並規定業者覆蓋義務,以達到英國發展行動網路之目標。目前,取得該執照的O2,最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭,北愛爾蘭,蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。 在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式(combinatorial clock auction,CCA)下,目前,業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz),待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz),最快於2013年夏天,英國民眾可更普及的享有下述優點: 1.網速可達到100Mbp,超越現今3G五至十倍。 2.使用智慧型手機、平板觀看電視,雜訊、遲緩的問題將不復見。 3.使用高畫質視訊將更為輕鬆,並且,照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。 4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。 OFCOM不僅促進4G市場競爭外,並在今(2013)年年底提供報告,告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址,與網路速度,讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上,許多研究單位估計2030年時,行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍,英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性,以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
美國聯邦通訊委員會開放頻段供固定式之低功率無線通訊設備使用歐洲商會在10月26日舉行記者會,公布「2006-2007 年建議書」。該份建議書肯定我政府改善投資環境的努力,但該商會仍然呼籲政府要加速兩岸貿易正常化、強化內部溝通與外部協調,才能提供最完善的國際投資環境。 根據統計,歐盟在台投資大幅躍升,今年更超越美國在台投資總額,居外資在台投資第一位,顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心;政府也有決心繼續鬆綁法規,強化區域整合,以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題,經建會已對於各項議題作出初步回應,並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。 經建會胡勝正主委強調,歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量,例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資40 %上限等,將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規劃;其至於他屬現行政策可行但未解決問題,經建會將持續協調相關部會,朝開放的方向規劃推動。
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)
簡析日本電子帳簿等保存制度與電子資料真實性之確保簡析日本電子帳簿等保存制度與電子資料真實性之確保 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月29日 日本一般社團法人數位信任協議會於2024年3月15日以數位資料真實性確保的重要性及證明其真實性的時戳技術為題,舉行JDTF電子帳簿保存法解說研討會。研討會中由國稅廳課稅總括課解說電子帳簿保存法上與資料真實性相關的利用者需留意的要點,以及時戳技術的利用意義,並舉出具體的利用者事例作為介紹。 壹、事件摘要 日本電子帳簿等保存制度係指,稅法上等有保存必要的「帳簿」或是「收據、請求書等與國稅相關的文件」,非以紙本方式,而是以電子資料的形式保存的制度,此制度被區分為電子帳簿等保存、掃描保存及電子商業交易資料保存等3種制度[1]。 貳、重點說明 日本電子帳簿保存法於2022年的修法中,廢除電子帳簿等保存制度以及掃描保存制度的承認制度等[2],其中尤其值得關注的是電子商業交易的電子保存義務化。意即,自2022年起個人事業者或法人需要以符合特定要件的方式保存該電子商業交易資料。惟由於日本過往對於所接收的電子商業交易資料均以書面原本的形式進行保存,因此2022年的電子帳簿保存法修正案,雖將所接收的電子商業交易資料以電子資料的形式進行保存作為原則,但是由於許多公司尚無法應對電子資料的保存要求,故日本將2022年1月1日至2023年12月31日的2年間,作為電子商業交易資料保存的宥恕期間,在宥恕期間內無法滿足電子商業交易資料且有正當理由的公司,仍然可以將電子商業交易資料以書面的形式保存,並在稅務調查時將所保存的資料以書面形式提交給稅務機關[3]。日本電子帳簿保存法中所指之宥恕期間,係指自2022年起至2023年12月31日間,無法將電子商業交易資料以電子資料形式進行保存的企業,在符合特定之條件下,使其得繼續維持書面資料保存的期間。須留意宥恕期間僅有2年,公司或法人須於宥恕期間的2年內建立可以符合電子資料保存要件的環境整備。以下就2024年實施的日本電子帳簿3種制度進行說明。 一、電子帳簿等保存制度 對於自身最初透過電腦等製作的帳簿如會計軟體製作的入出帳等,或是與國稅相關的資料如透過電腦製作的請求書、決算書等,在符合具備系統相關資料如系統概要書或操作說明書、在保存場所具備電腦、程式、螢幕、印表機及其操作指南,並將記錄事項以畫面或書面的形式呈現,使其可以快速輸出,以及可以應對稅務職員基於質問檢查權的電子資料下載要求等的要件下,可以不以書面列印紙本的方式,而係以數位資料的形式保存的制度[4][5]。 二、掃描保存制度 決算相關資料以外的國稅相關資料,在符合輸入期間的限制、時戳的付與、版本管理、具備可讀取的裝置、可以快速輸出、具備系統概要書等,以及確保檢索機能等的要件下,能以手機或掃描機器掃描的電子資料形式取代該資料書面原本進行保存[6][7]。 三、電子商業交易資料保存制度 被課與所得稅申告或法人稅等帳簿、資料保存義務者,在處理訂單、契約書、收據、報價單、請求書等或與其相當的電子資料時,在確保真實性及可視性的要件下,需要保存該電子商業交易資料[8]。 電子商業交易資料保存制度中的確保真實性要件包含接收已付與時戳的資料、對所保存的資料付與時戳、不論是資料的接收還是保存,皆已可留存訂正刪除履歷或無法進行訂正刪除的系統進行,以及制定關於防止不正當訂正刪除的事務處理規則並依循。可視性要件則包含具備監控、操作說明書等資料以及具備充足的資料檢索要件[9]。 日本電子帳簿等保存制度雖區分為3種不同的制度,惟其中對個人事業者及法人具有強制效力的僅有電子商業交易資料保存制度,電子帳簿等保存制度及掃瞄保存制度則係設置誘因機制促使業者遵循,如電子帳簿等保存制度中創設其所保存的帳簿如符合訂正刪除履歷留存等「優良電子帳簿」的要件,則可減輕過少申告加算稅的稅金[10];掃描保存制度則讓企業可以透過手機或掃描機器將資料原本掃描成電子資料並以之取代書面紙本進行保存,減少企業保存書面資料的空間成本,同時亦可減低資料檢索時所需花費的時間與人力成本。 參、事件評析 日本電子帳簿保存法中對個人事業者與法人在保存電子商業交易資料時,課以確保電子資料真實性以及可視性的義務,並透過時戳技術的利用,確保個人事業者與法人可以達成電子資料真實性以及可視性的要求。 對於電子資料真實性的管理,我國資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心於2021年發布重要數位資料治理暨管理制度規範(下稱EDGS),協助企業管理內部重要數位資料。EDGS中亦肯認應保存電子資料的訂正刪除歷程,並以時戳技術及存證技術確保資料未經變更、刪除及竄改之真實性。我國企業如欲對自身的數位資料進行管理及存證等,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之EDGS建立資料管理流程,以降低數位資料管理相關風險。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]国税庁,〈電子帳簿保存法の内容が改正されました〜 令和5年度税制改正による電子帳簿等保存制度の見直しの概要 〜〉,頁1(2023年),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/pdf/0023003-082.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。 [2]〈税務手続の電子化に関する資料〉,財務省,https://www.mof.go.jp/tax_policy/summary/tins/i04.htm(最後閱覽日:2024/03/26)。 [3]国税庁,〈電子帳簿保存法一問一答【電子取引関係】〉,頁35(2022),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/pdf/0021006-031_03.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。 [4]同註1。 [5]国税庁,〈はじめませんか、帳簿・書類のデータ保存(電子帳簿等保存)〉,頁1-2(2023),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/tokusetsu/pdf/0023006-085_02.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。 [6]同註1。 [7]国税庁,〈はじめませんか、書類のスキャナ保存〉,頁1-2(2023),https://www.nta.go.jp/law/joho-zeikaishaku/sonota/jirei/tokusetsu/pdf/0023006-085_03.pdf(最後閱覽日:2024/03/26)。 [8]同註1。 [9]同註3,頁8。 [10]同註5,頁2。