日本公平交易委員會(公正取引委員会,下稱日本公平會)於2022年6月2日宣布,已認可智遊網集團(Expedia,日文原文為エクスペディア)針對其網站線上旅館訂房服務經營方式可能違反公平競爭秩序的情形,所提出的約定改善計畫(確約計画)。依日本獨占禁止法第48條之2、第48條之3規定,受日本公平會通知有違反獨占禁止法疑慮的業者,於規定期限內提出約定改善計畫後,日本公平會審酌認為其計畫之落實能有效消除違法疑慮時,即得作成認可該計畫之行政處分。基此,智遊網集團後續得藉由落實該約定改善計畫,來排除上述經營方式牴觸獨占禁止法第19條禁止業者採取不公正交易方法規範的疑慮。
按獨占禁止法,其立法目的為確保與促進市場的公平與自由競爭,主要規範關於獨占、聯合與結合等行為;至於針對不公平競爭行為,則另訂「不正競爭防止法」加以規範,而與我國公平交易法合併規範獨占等與不公平競爭行為之立法架構有所不同。
根據日本公平會依獨占禁止法規定所進行調查,智遊網集團經營的線上旅館訂房預約網站Expedia,與位在日本國內的旅館設施經營經營業者所締結的契約中約定,日本旅館經營業者在Expedia網站上刊載提供的住宿費用與房間數等條件,需優於或至少等同於與該特定旅館業者在其他訂房服務通路所提供的條件。並且,智遊網集團進一步依據該約款,主動要求旅館經營業者遵守該條件,或由日本之智遊網分公司協助向旅館業者請求。日本旅館業者受此條款拘束,亦影響了與Expedia網站存在競爭關係的訂房網站經營業者之事業活動。例如,其他訂房網站經營業者自行負擔成本提供特定旅館業者之訂房優惠時,因其價格優於該旅館業者刊載於Expedia網站之條件,而被迫中止該訂房網站的優惠活動。
日本公平會於2022年2月25日將上述審查結果依獨占禁止法法第48條之2通知智遊網集團,要求其針對上述經營行為提出約定改善計畫,以恢復公平競爭秩序。而智遊網依此提出的約定改善計畫,主要內容包含:
(1)停止、以及不再締結上述約款與要求業者履行約款等行為;
(2)將上述決定與作為通知旅館經營業者、以及智遊網集團自家的員工;
(3)定期向日本公平會報告上述改善措施的落實狀況等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
美國衛生及公共服務部提出雲端服務適用健康保險可攜與責任法之相關指引美國醫療產業使用境內或境外雲端服務(Cloud Services)急速成長,導致「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act,以下簡稱HIPAA)規範下之「適用機構」(Covered Entities)與其「商業夥伴」(Business Associate),對於雲端服務業者如何適用HIPAA感到疑惑。因此,衛生及公共服務部民權辦公室(Department of Health and Human Services, Office for Civil Rights)於10月7日公布相關業者如何適用HIPAA之指引,以釐清爭議。 於該指引中,該部指出,雲端服務業者若替適用機構或是商業夥伴創造、接收、維護、傳送被HIPAA所保護之「資療資訊」(Protected Health Information),則該雲端業者就被視為HIPAA下規範之商業夥伴,原因在於該服務具有儲存與維護醫療資訊功能,非屬該法排除適用之「網路服務業者」(Internet Service Providers)資料傳輸服務類型。 該指引有幾大重點:首先,雲端服務業者如將該醫療資訊提供加密儲存服務,仍應盡到HIPAA中規範商業夥伴之責任。原因在於加密資料不足以保護HIPAA有關資訊安全章節所要求醫療資訊之「機密性、完整性和可用性」之相關規範。再者,雲端業者皆須與委託方簽署商業夥伴協議(Business Associate Agreements)。此外,使用雲端服務儲存資療資訊時,委託方皆能使用行動設備進入雲端儲存之醫療資料,但應建立合乎HIPPA所要求相關之安全措施。最後,HIPAA並未禁止將醫療資訊儲存至伺服器為於美國境外之雲端業者,但使用前應自行評估該資訊遭駭客攻擊之可能性。
歐盟公布行動健康(mHealth)公共諮詢報告歐盟在2014針對行動健康(mHealth)綠皮書進行公共諮詢,要求相關之人針對mHealth發展的十一個議題提出意見。進行的時間從2014年4月10日至7月10日,歐盟在2015年1月12日公布諮詢結果,總計有211位參與者回覆,其中71%由組織機構回覆,29%則為個人意見回覆。 在諮詢報告中所提列之十一項議題包含:1. 健康資料的安全性、2. 巨量資料、3. 於目前歐盟法規下的適用情況、4. 病人安全性與資訊透明化、5. mHealth在醫療照護系統的定位以及平等使用、6. 互通性、7. 補助機制、8. 責任歸屬、9. 研究與發展、10.國際合作、11. mHealth市場發展性等。 針對上述議題,諮詢報告提出幾項認為未來發展mHealth時面臨之問題以及應該如何因應。包含: 1. 多數認為應建立隱私安全保護工具,包括資料加密以及驗證機制。逾半數的人認為應該執行資料保護,將法規適用於mHealth相關器材。2. 近半數的人要求病人安全以及資料的透明性,因此,應可建立制度使這些mHealth APP經品質認證通過後上市。3. 對於mHealth的業者而言,認為需要有清楚的法規架構、互通性以及共通的品質標準建立,才能有助於產業的發展。4.透過立法、自律機制以及指導原則的建立,使mHealth APP所衍生之問題能有規範可供解決。5. 部分認為mHealth的成本效益需要有更多的數據證據分析來評估。例如,在美歐國家曾進行一項測試,mHealth可以減少50-60%肺部慢性疾病病人住院以及再次入院的比例。此外,mHealth亦可減少25%老人照護的成本支出。6. 歐盟以及各個國家應該確認mHealth的互通性,基於持續性的照護以及研究目的,能有共通可相互使用的電子醫療紀錄。7. 其次則是應該促使開放標準,並有醫療專家以及使用者積極參與使mHealth能完備進行。 在歐盟此的mHealth公共諮詢報告中,已提出未來可能面臨的問題,歐盟嘗試以既有之指令規範檢視mHealth衍生之問題是否能夠加以因應解決,其主要目的仍在於讓消費者能安全使用,同時亦希望能促進產業開發與進步,其後續發展值得觀察,同時亦可提供相關業者開發時之參考。
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美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018),本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據,並規定開放政府資料法(OPEN Government data Act)相關措施,與確保機密資料安全及資料統計效率,據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環,本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定,開放政府資料法的OPEN為開放(Open)、公開(Public)、電子化(Electronic)與必要(Necessary)之縮寫,象徵開放政府資料法的精神與意旨,其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料,依本法對資料的定義為被記錄的資訊,不論載體為何(recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded)。 而公開的資料應具備機器可讀性(machine-readable)、為或可轉換為自由檔案格式(open format)、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制(即非國家機密或受其他法律保護的資料)以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準,除此之外每個機關應設置首席資料長(Chief Data Officer)負責上述資料開放事宜,以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。