美國聯邦通訊委員會通過「數位機會資料蒐集計畫附加規則」，將改善美國境內寬頻網路布建差距之辨識
美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2021年1月19日通過「數位機會資料蒐集計畫」附加規則（Digital Opportunity Data Collection additional rules），將幫助FCC蒐集更精確與準確的網路寬頻布建資訊（broadband deployment data），以完成美國境內寬頻網路布建差距之辨識任務。該規則規範了需向主管機關報告關於網路近用性和/或網路覆蓋率相關資訊的報告主體，使需要報告的固網和行動寬頻服務供應商範圍更加明確。另外該規則亦有針對網路服務供應商提出關於固網速度與網路延遲相關報告時，所應遵守事項作規範。
該規則亦針對蒐集各州、地方與部落網路寬頻布建資訊的對應實體(mapping entities）、聯邦政府機構，與第三方單位，制定此三方進行辨識寬頻網路布建差距作業時所應遵守之注意事項，並為網路服務供應商提交固網和行動寬頻覆蓋率地圖資料時，設置其提交流程所應遵守之相關規範。該規則要求行動式網路服務供應商提交依據實際情況的相關基礎設施資訊或現場測試資料，作為FCC對行動式網路覆蓋範圍調查和驗證的資料，這些資料還將應用於擴大某些特定區域行動式網路寬頻覆蓋範圍的相關作業上，以增加該區域居民的使用數位機會。
「數位機會資料蒐集計畫」附加規則將使FCC確切知道寬頻網的可近用服務位置和不可近用服務位置，以及更了解美國的寬頻網路需求，以確保將來每位美國公民都能使使用高速網路服務，這同時也是「數位機會資料蒐集計畫」的目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在2009年6月26日，英國電信業者Opal Telecom針對英國電信（BT） 的固網批發價格的問題（Fixed Termination rate），向OFCOM提起爭議仲裁。不過在OFCOM做出裁決之前，歐盟執委會（The European Commission）已要求OFCOM應該就固定網路的批發價為適當之價格管制，並提供所有通訊業一致性的固定費率。 執委會做出這樣要求的原因，是著眼於今日英國在終端服務（termination services），業者仍然處於壟斷狀態，且有調高終端服務費用之可能，恐不利於促進競爭。 基於改善這樣的現象，並為促進市場競爭和歐盟規範的一致性，執委會提出要求： 應無差別（non-discrimination）使所有業者均得利用原有之固定網路來提供服務，並確保在相同環境、相同條件下進行公平競爭；同時，建議採取對於固定網路費率之管制，以促進市場競爭，其結果對固定通訊服務的競爭者與消費者而言，最為有利。 OFCOM已在2009年10月23日公布裁決結果，基於通訊市場公平競爭和歐洲市場一致的發展的原則下，BT提供Opal固定網路通路（network access）和服務互通（service interoperability）尚屬適當，至於費率部份，則以適用BT在電信業者價格表（Carrier Price List）的批發價為宜。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
韓國簽署網路漫畫著作權保護相關協議韓國創意內容振興院（Korea Creative Content Agency, KOCCA）、韓國著作權保護院（Korea Copyright Protection Agency, KCOPA）及韓國漫畫家協會，為杜絕非法傳播網路漫畫，營造網路漫畫著作權保護環境，保護網路漫畫著作權，已於2023年3月10日宣布與相關機構簽署協議，創造著作權保護環境，以營造適當之網路漫畫消費文化。 根據2022年發佈之《2022年上半年內容產業趨勢分析報告》顯示，2022年上半年，網路動漫內容產業出口金額比2021年增長27.9%，約 5600 萬美元（725 億韓元），相關產業正穩定增長中。然而，截至2021年，網路漫畫非法發行市場規模卻比起2021年增長53%，達到8427億韓元，表明非法發行造成的損失規模正在迅速擴大。 依據網路漫畫著作權保護協議，相關單位將共享現有網路漫畫著作權保護運作之經驗及必要資源，規劃三方合作提高網路漫畫用戶著作權保護意識之活動宣傳、共享網路漫畫著作權保護資料，相互合作查明非法使用網路漫畫的國內外實際情況，推動網路漫畫著作權產業正向運作。 漫畫產業之串流時代已逐漸形成，尤以韓國及中國大陸成長迅速，侵權問題亦隨之攀升，如何在快速發展之內容產業中，互通著作權資訊及提前預防侵權，係產業需關注之問題。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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)