瑞士聯邦委員會於2022年3月30日,發布了一份關於推進可信的「資料空間」(Data Spaces)與「數位自決權」(Digital Self-Determination)報告。此份報告旨在強調資料是數位時代下創造價值的基礎,為了更好地運用資料的潛在價值,呼籲各界採用新的資料使用概念,加強資料所有者(Data Owner)或資料控管者(Data Controller)對於資料的控制,以「數位自決權」為核心,透過科學技術與法律制度,進一步為實踐「資料共享」(Data Sharing)提供一個安全、便捷、自主、開放、公平而值得信賴的「資料空間」。
值得注意的是,透過該報告,聯邦委員會指示聯邦外交部(FDFA)與聯邦環境、運輸、能源和通訊部(DETEC)實施多項措施,以期能在2023年6月份之前,制定一部由所有利害關係人參與的可信賴資料空間操作之自願行為準則。
此外,該報告列舉出當下對於充分發揮資料潛力所存在的障礙,包括:
該報告更進一步指出資料流通的跨國性,因而有必要創建值得信賴且國際兼容的資料空間,為此亦須建立可信賴資料空間的國際準則,以在國際間形成法律確定性。
觀諸我國個人資料保護法第1條便明確指出,本法制定的目的不僅是為了保護個人資料以及相應之人格權與隱私權,而是更進一步欲透過個人資料管理制度的建構與落實,健全社會及商業互信,以期達成資料的合理利用、創造價值並促進公共福祉的終極目標。
關於我國的資料共享體制,現階段主要從金融機構間開始萌芽,未來如何以數位自決權為基礎,同時在充分保障資訊安全的前提下,擴及其他產業並接軌國際,有賴更多科技與法制的創造與積累、外國經驗的借鑑以及國際參與,而台灣近日以創始會員身分加入「全球跨境隱私規則論壇」(Global Cross-Border Privacy Rules Forum)即為著例。
著作權集體管理團體條例(集管條例)自2010年2月10日公布施行以來,終於今年(2019)5月中旬展開修法公聽會,智慧局提出三大項修法目的:「一、強化專責機關監督輔導;二、提升集管團體公信力與透明度;三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。 其中,關於集管團體的財務治理透明化的規定,智慧局參考歐盟指令與德國集管條例,增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務(修正第21條第1項),且「應上網供公眾查閱」(增訂第22條第2項),係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。 在場集管團體持不同意見,認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責,且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表,似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題,以授權移轉的實務問題舉例,故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明,建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化,並可應用區塊鍊技術達成之。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
科技產業申請租稅減免 國稅局:申報浮濫高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫,尤其是在可享高額抵減的研發項目上,爭議最多。實務上,人才培育的投資抵減減稅空間較少,頂多幾十萬元或幾百萬元,但研發投資抵減最高可達幾十億元,因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅,對企業來說效益很高,因此很多公司都先申報為研發費用,等被國稅局查到再說;另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第1點附表,研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減,而且業者須附薪資表及證明文件證明,才能減稅。但因為研發誘因優渥,企業總是先報再說,因此行政法院投資抵減的相關訴訟,十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第5條規定,公司的研發支出,在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額;支出總金額超過前二年度研發經費平均數者,超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅,當年度營所稅額不足抵減者,得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒,申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明,否則舉證不足反將被國稅局要求補稅,恐衝擊公司當年獲利。一般來說,適用投抵減稅金額愈高的公司,也愈常被選案查核,確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區,像是人才培訓支出,則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第24、25、25條之1條等法令規定,經主管機關核准,否則也將遭國稅局剔除補稅。
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。