當網路梗圖爆紅 潛藏的著作權侵權疑慮
今（2021）年一月中旬在美國總統就職典禮中，由法新社（Agence France-Presse, AFP）攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯（Senator Bernie Sanders）戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品，意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因（meme） 而爆紅。然而，在這些成千上萬的梗圖創作中，除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍，否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。
檢視本事件，將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」，而將該去背圖像合成於各式情境場景，甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的，尚屬於著作權合理使用之範圍，然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途，如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中，將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款，儘管所得為慈善用途，但仍屬於商業使用；此外，該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上，亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮，現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳，不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢，情境可能就有所不同，攝影師將可能進行追究。
回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用，而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社（Associated Press）記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫，遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷（Shepard Fairey）在未經授權使用之前提下，將該攝影著作改作名為《希望（Hope）》之海報與各式商品並進行販售，美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟，儘管最後雙方和解，但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等，皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為，遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。
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龔芳儀
專案經理 編譯整理
1. Jonathan Bailey, Copyright and the Bernie Meme, PLAGIARISM TODAY, Jan. 26, 2021, https://www.plagiarismtoday.com/2021/01/26/copyright-and-the-bernie-meme/ (last visited Mar 08, 2021)
2. Pete Salsich III, The Bernie Sanders Meme Keeps on Giving: Analyzing the Copyright and Right of Publicity Issues When an Image Goes Viral, CAPES SOKOL, Jan. 26, 2021, https://www.capessokol.com/insights/the-bernie-sanders-meme-keeps-on-giving-analyzing-the-copyright-and-right-of-publicity-issues-when-an-image-goes-viral/ (last visited Mar 08, 2021)
在 Freedman v. America Online 一案中，原告 Freedman 使用 AOL(ISP 業者 ) 的電子郵件帳號匿名寄送一封載有「末日近了 (The end is near) 」之郵件給另外兩個康乃迪克州之居民，該郵件之收文者將其視為對於安全威脅之信件並立即報警處理。警員 Young 和警官 Bensey 雖製作了筆錄與提出搜索令 ( 授權令 ) 之申請，然而在將該等文件送交州檢察官辦公室並經同意前， Young 即將該等文件傳真給 AOL 法務部門，一周後 AOL 即提供 Freedman 之姓名、地址、電話號碼與其他許多與原告之 AOL 電子郵件帳號有關之訊息，原告因而提起訴訟，主張提供其帳戶資料之行為侵犯其隱私權，已違反美國憲法修正條文第四條。 法院認為在美國憲法修正條文第四條之意旨下，網路使用者不能合理期待其用戶資訊為其隱私權所及範圍，主要理由為當網路使用者申請使用服務前，用戶本身已在其本身知悉之情況下將其資訊提供給 ISP 業者，使該 ISP 業者得以提供相關服務，且 AOL 已在其使用合約中註明，倘於其用戶或他人受有人身威脅 (physical threat) 之個別案例之情況下 ( 如同本案例事實 ) ， AOL 將提供用戶資訊，而「電子通訊隱私權法案 (The Electronic Communications Privacy Act) 」第 2510 條以下條文亦規定，於有人身損害之虞 (the risk of physical injury) 之情況下，用戶資料之揭露即具正當性。
美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院（下稱上訴法院）於Turret Labs USA, Inc. （下稱Turret） v. CargoSprint, LLC（下稱CargoSprint）案，維持紐約東區聯邦地區（下稱原審法院）的結論，駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論，確認在原告主張軟體功能被盜用時，必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議，始符合保護營業秘密法（Defend Trade Secrets Act，DTSA）所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO，以詐欺的方式，進入其授權Lufthansa Cargo Americas（下稱Lufthansa）使用的Dock EnRoll軟體，並對於軟體的技術資訊及演算法，進行逆向工程，盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者，不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準，不論是原審法院及上訴法院均指出，應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先，對於「誰被允許接觸」之認定，原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa，而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者，能夠接觸軟體，但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議，由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次，對於「保密協議」之認定，不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述，兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性，日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。 在第4次行動計畫，關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量，盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生，並提升從事故中恢復的速度。因此，第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外，較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面，要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面，分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊，並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分，日本從功能保證的觀點出發，新增風險情況對應準備的要求，包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上，該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。 另外，第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統，從原有的運轉監視系統變更為智慧電表，以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）