美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享
2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。
CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。
美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。
譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。
CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。
謝明均
副法律研究員 編譯整理
Jory Heckman, CDO Council looks to ‘blend data’ across agencies to maximize value, FEDERAL NEWS NETWORK, Feb. 18, 2021, https://federalnewsnetwork.com/big-data/2021/02/cdo-council-looks-to-blend-data-across-agencies-to-maximize-value/ (last visited Feb. 22, 2021).
Brandi Vincent, The nascent group shared details via its first report to Congress—and on a new public website, Nextgov, Feb. 16, 2021, https://www.nextgov.com/analytics-data/2021/02/cdo-council-outlines-fresh-plans-new-year/172077/ (last visited Feb. 22, 2021).
范晏儒，美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8189 （最後瀏覽日：2021/02/20）。
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。
日本發布AI利用者的安全性報告，呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency，下稱IPA）於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告（下稱安全性報告），並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來，以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展，但另一方面，針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險，即AI應用所帶來的網路風險，發布安全性報告，期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出，有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI，且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務，因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中，即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外，在雲端AI中輸入企業之營業秘密，除了該營業秘密可能會被作為學習資料，用於訓練AI以外，其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密，潛在高度洩密風險。準此，安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料，並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式，強化內部營業秘密保護管理措施，以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（資策會科法所創智中心）發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》，建立營業秘密管理措施或相關機制，避免在使用AI提升業務效率的同時，導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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）
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國維吉尼亞州消費者資料保護法2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法（Virginia Consumer Data Protection Act），是繼加州之後，第二個自行制定相關規範並且採用的州，預計在2023年1月正式生效。 該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠，其為消費者提供六項主要權利，包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權，以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權；又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時，需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制，亦要求企業建立技術保障管理機制，以及向消費者提供隱私權政策。 該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處，例如，該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權，訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業，或是總收入50%來自於利用消費者個人資料，且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業，相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言，維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業，並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。 在數位科技發展下，美國的紐澤西州、猶他州，以及許多其他州政府，紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法，此一趨勢發展已然勢不可擋。