「能源清醒」(Energy Sobriety)作為一種概念逐漸被普及到政策和法令之中。目的在於使各種使用者對於自身行為所產生的碳排放有所警醒、並且就其行為所產生的碳排放負起責任,進而在產品、設備的選擇和使用習慣上重新進行考慮。藉由選擇減少消費、或是更改消費模式來更好的保護地球資源、減少碳排放。能源清醒的概念和能源效率的概念不同,他透過社會文化的改變來達到能源節省的目的、而不是仰賴技術的革新。
基於此一概念,歐洲競爭電信協會(European Competitive Telecommunications Association)於2022年9月發表對於網路基礎建設投資的聲明,希望能就對於網路建設的付出是否公平展開討論。
該協會表示,雖然其身為電子通信業者的成員們在歐洲綠色政綱(European Green Deal)上有所投入、致力於減少環境足跡,但是網路流量的穩定增加卻限制了電子通信業者對於減少溫室氣體排放的努力。而這種現象在行動網路(mobile network)的使用上特別明顯。因為將高品質(如4K、8K或HDR)的影像傳輸到行動裝置或小尺寸螢幕設備上對於用戶體驗的提升並沒有實際上的幫助,但是卻會使得網路頻寬(bandwidth)被大量消耗以及大量的溫室氣體在過程中被排放。這使得營運商將網路規模擴大(更多的核心網路和RAN設備、更多的設備和地點),因此有了更高的耗能,對於環境的影響也更加劇烈。對此,協會提議透過監管方式來改善這種情形,認為應要求內容供應商應採取非歧視性的、與內容無關的方式使影音解析度適應螢幕尺寸的解決方案,從而減少不必要的網路流量和浪費,並且給予其適度的獎勵措施。
該協會認為,任何符合能源清醒的模式都應該受到數位生態圈的集體鼓勵。而其中的每個參與者也應該要注意和承認自己的行為所產生的影響,並作為一個能源使用者和造成碳排放的實際個體負起責任。對此,歐洲競爭電信協會已經準備好就此提議進行討論與辯論。
蘋果的Apple Watch於2014年9月剛發表,中國大型電子商務網站淘寶網上就出現了仿蘋果智慧型手表Apple Watch,其外形和應用界面都與蘋果版的Apple Watch極為相似。 其中有一款售價只要蘋果的十分之一價錢:239元人民幣,賣方把這款表取名AW。AW和Apple Watch的外觀和操作介面一模一樣,但用的是Google 的Android系統。一些商家在淘寶網上特別強調他們出售的產品不使用蘋果公司的技術。 今(2015)年1月,中國國家工商總局公開批評阿里巴巴網絡交易平台存在假貨問題,淘寶網被指把關不嚴,對商品信息審查不力,銷售行為管理混亂,信用評價存有缺陷以及內部工作人員管控不嚴。當被問及是否已經採取了反對任何賣家的行動,阿里巴巴在聲明中表示,「阿里巴巴集團致力於打擊仿冒,我們與政府,品牌和同業公會緊密的合作來解決這個問題」。 曾經替蘋果工作的一名香港智財權律師說,蘋果若要阻止這些山寨版的手表在市面上出售,可請求著作權或專利侵權賠償,但要花費很多錢及時間。而且在中國並無不正當競爭的法律概念,因此不可能獲得臨時禁制令限制它(暫時狀態假處分),只能通過法律長期爭訟。 另一種選擇蘋果可以請阿里巴巴撤下產品,但對於每個侵害他產品權利的廠商,蘋果都需要個別填寫表格才能請阿里巴巴撤下產品。
SONY ERICSSON最新公開之專利申請案-多模式震動定位觸控式螢幕關於SONY ERICSSON (SE)將推出PSP手機(PSP phone)的傳聞始終甚囂塵上,每隔一段時間就會有各種充滿想像力的照片在網路上散佈。美國專利商標局(USPTO)於2008年03月06日公開了SE於2006年08月30日所遞交的新專利申請案。從該申請案的內容中可發現,SE將為市場帶來具有更多新奇功能的PSP手機。 SE的該申請案揭露了一種可攜式行動通訊裝置,其包含全觸控式顯示螢幕、加速度感測器或其他方向感測器以及觸覺回饋(haptics feedback)配備,其可透過軟體分別在PSP以及手機模式下設定以及切換多種功能。特別地,由於該螢幕具有觸覺回饋機制,原本提供觸覺回饋的實體按鍵便可以被省去,因此在實務上,該螢幕可佈滿該通訊裝置的整個表面。 當然,在我們談到前述的加速度感測器、全觸控式顯示螢幕以及透過軟體設定功能的同時,SE並未在該專利申請案中限制該通訊裝置只能為PSP手機。因此,該通訊裝置也可能被設定為隨身聽手機、照相手機或行動網路瀏覽器等。 在這篇專利申請案中的構想與蘋果的iPhone相當類似,除了額外的PSP遊戲功能之外。但,我們不能就此認為SE抄襲蘋果的創意,因為,SE似乎是與蘋果同時發展這個構想的-這篇申請案的申請日期比iPhone的主要專利申請案的公開日期早了一週。
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。