歐洲理事會在2022年10月5日公告歐盟加密資產市場監管法(The Markets in Crypto Assets regulation bill, MiCA)草案最終條文內容,此份草案已經歐洲議會眾議員通過並提交歐洲議會經濟貨幣事務委員會(European Parliament Committee on Economic and Monetary Affairs),MiCA將於2023年年初公告於歐盟官方公報,並於2024年生效施行。MiCA屬於歐盟數位金融政策(Europe’s Digital Finance Strategy)之一環,立法目的為統一多種加密代幣(crypto token) 發行和交易的法規架構,以保護加密代幣使用者和投資人權益,為歐盟金融法規未涵蓋的加密資產(如:穩定幣)提供法律確定性,及建立歐盟層級的統一規定。值得注意的是,相關規定歐盟目前並未排除適用於非同質的加密貨幣(non-fungible tokens, NFT)。
草案前言第6c點明文,不應考慮「獨特且非同質的加密資產」(unique and non-fungible crypto-asset)的小部分獨特性和非同質性,因為大量以一系列NFT形式發行加密資產應認定是具備同質性(fungibility)之指標。從而,未來在歐盟發行NFT將適用MiCA規定,包含:
一、適用傳統金融機構資金轉帳規則(travel rules),如:確保加密資產交易可被追蹤、得封鎖可疑交易等以達到防制洗錢與打擊恐怖主義融資之目的。
二、NFT作為一種加密資產,該服務供應商必須確認加密資產來源,確保加密資產並未涉及洗錢或恐怖主義融資之風險。
三、應透過NFT服務供應商協助,才能進行用戶間交易和轉帳。
日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業,產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援,例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等,預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段,第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量,推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後,確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構(JETRO)、新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)共同創立營運,目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」(2018年6月)選拔出92間企業,第2屆(2019年6月)選拔出49間企業,再加上今年度所選拔出之50間企業,目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中,有3間企業已解散或被併購)。
歐盟執委會通過下世代接取網路管制建議歐盟在今年5月19日公布的數位議程(Digital Agenda)中,設定了多項寬頻建設目標,包括所有歐洲民眾於2013年均能擁有基本寬頻, 2020年擁有30Mbps以上的高速寬頻,與50%以上的歐盟家戶擁有100Mbps以上的超高速寬頻。為達成此項目標,歐盟執委會於今年9月20日提出了採納下世代網路管制建議(Commission Recommendation on regulated access to Next Generation Access Networks(NGA))、提出未來五年的無線電頻譜政策計畫,與鼓勵公、私部門進行寬頻網路投資等三項主要推動措施。 在NGA管制建議正式公布前,執委會曾於2008年與2009年兩度就建議草案進行公開資詢。執委會認為,此一建議除了可提升管制明確性,避免管制假期(regulatory holidays)外,並在鼓勵投資與維護競爭間取得適當平衡,其重要管制原則如下: 1. 管制者對於獨占業者之光纖網路接取進行成本訂價管制時,應藉由風險溢價(risk premium)充分反應投資風險,使投資者能獲取具吸引力之利潤。 2. 管制者應採取適當的接取管制措施,促使新進業者進入市場,使其可依投資階梯(ladder of investment)逐步建置其自有網路,促進基礎設施競爭。 3. 管制者所採取之事前管制措施,應反映個別市場與城鄉區域之市場競爭差異。 4. 管制建議強烈支持NGA網路的共同投資,並對長期或大量的光纖迴路接取合約,允許在一定條件下給予價格折扣。
模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料,其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制,是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1],首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性,並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I,LG München I)於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」(Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte,下稱 GEMA)訴美國 AI 音樂生成器業者(被告即 Suno)案(案號42 O 763/25)作成終局判決,認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」(Memorisierung)於其模型中,構成德國著作權法(Urheberrechtsgesetz,UrhG)第16條第1項之重製,並侵害權利人之「公開再現(öffentliche Wiedergabe)」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容,包括使公眾得於其各自選定之時間或地點,以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂:「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」,以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張,使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示,被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型,以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定,被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段:抽取訓練素材並轉入機器可讀格式,即訓練資料之製作;資料之分析及以後設資訊加以增益,即模型之訓練;其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段:系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中,其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 (一)模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中,得作為輸出而被抽取,此即「記憶化」;其係指模型於訓練時,非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊,且於訓練後所特定化之參數中,可見對訓練資料之完整承接(Übernahme,意指納入其中)[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊(如模式與相關性)之部分,非指承接之數量須完整或精確,而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律,本身不受著作權法非難,然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊,性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且,被告之模型格外易受影響,特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目,以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之,使用者毋須指名要哪一首歌,只要在語音節奏上仿寫得夠像,模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異,有的研究要求原作與輸出內容同一,有的以部分一致為已足;就生成圖像或音訊之模型,訓練時僅抽取經選取之基礎特徵,細節資訊則被有意捨棄,故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且,模型因訓練時採「量化」(Quantisierung)而有意捨棄細節資訊,因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化,不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節,所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後,特定後設資料(如標題、類型或歌詞)與著作音樂特性(調性、節奏等)間之統計關聯被強化,造成使用者於提示中使用此等後設資料時,AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法,法院認為訓練資料為已知時,得逕以訓練資料與輸出之比對認定;訓練資料不明時,則得借助「熵」(Entropy)與「困惑度」(Perplexity)等參數,探究模型再現一輸出之確定性[14]。 (二)記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執,而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示,明顯可辨識地再現於所提出之輸出中,認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯,逐一駁斥: 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示,輸出並非藉操控性提示所誘發:雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化,但法院認為原告固曾為3,779次提示,惟其中僅338次涉及系爭六曲;且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向,此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然:鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符,已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害:因為記憶化之存在,與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性:雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料,但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 (三)記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回,認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製: 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」,不僅為與原件同一原樣之重製,亦包括以變更形式對著作之固著,例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存,或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料,而該等參數本身又具體存於伺服器上,所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性,模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列(Tokenfolgen)」之能力,即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作,得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示,讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸,感知並不困難。而且,重製不以可反覆之再現為前提,故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」,頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題,而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 (一)文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」(Text and Data Mining,TDM)係指對數位著作之自動化分析,以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為,蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製,故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作,不損及著作人之利用利益,故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為,為 TDM 所涵蓋[25];惟本案所爭執者,並非此等準備階段之重製,而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 (二)記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘,因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊,將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析,而且被承接入模型參數,並損及著作人之利用利益。因此,藉由模型記憶化所生之重製,並非「不觸及利用利益」之第一階段(製作訓練資料),文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 (三)不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用,因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形,反之於模型內重製則使著作利用受持續損害;若類推適用,權利人將陷於無保護狀態,明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此,法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,則以受保護資料訓練模型,即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外,法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄(Stream-Ripping)自 YouTube 下載系爭著作;Rolling Cipher 係為阻止下載而設,被告欠缺合法接觸,不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出,造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 (一)公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍,判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識,亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇,是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分,只要該部分本身表達著作人自己之精神創作,即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象,法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲,各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升,表達蓄積而終告釋放,同時和弦速度加快而傳遞急迫印象;AI輸出重演此整體情況,聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 (二)被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」(Handlung der Wiedergabe)應不問技術手段,廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸,故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用,經由使用者介面使系爭著作可被存取,模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器,故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成,著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯,蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配(Tatherrschaft)。被告基於訓練決定輸出內容,於再現中扮演核心角色,並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳,係自身為公眾開啟著作享用,非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現,決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型,被告未將行為支配給予使用者。是以,被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」,亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由,法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制,認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任,就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施,而係提供模型並製作系爭輸出,其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發,故各輸出為被告自身之資訊,就此其扮演主動角色,而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為,法院依美國著作權法(17 U.S.C.)審酌是否構成合理使用(Fair Use),認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]: (一)利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作,而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音,音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用,其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節,評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 (二)著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作,被告所製作之音樂非僅承接概念,而係承接系爭曲之創意要素,故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 (三)所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製,且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形,關鍵在於所重製之著作係向公眾提供,抑或僅參與技術上不可見之後端程序;本件與 Google Books 案顯著不同,該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 (四)對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物,在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現,故不足以認定市場影響;而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響,還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出,惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客,以此流行程度計,縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂,累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出,與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同,該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及,未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素,法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋,且並非所有模型均記憶化其訓練資料,故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭,亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系,其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同,而其本身能否維持猶待上訴審檢驗,亦有待後續觀察。但本案的重點在於,把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」,並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性,本文認為可歸納其重點如下: 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用,但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用,惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型,一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同,是被告之應用並未生成新的音樂作品,而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音,音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言,並非所有模型都會記憶其訓練資料,於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭,也不牴觸公共利益,蓋須取得授權不等於不能訓練。因此,本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」,而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意,顯示取得手段是否合法,從目前國際上的司法案例看來,仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘,取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同,關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下,即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌,法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍,真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以,若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容,主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是,倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化,法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋,則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬,法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為,是源自於被告以模型與使用者介面,開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製,被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配,應歸類為正犯;僅輸入提示觸發生成之使用者,不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定,法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力,AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出,也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點,其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難,並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在,進一步認定存在重製結果,而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定,仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷,雖須個案、事後之權衡,但從本案法院見解可見,避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點,如技術上可能,業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施,以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回,法院認一次調取至多需輸入176個相同提示,該調取非於使用者所選定之時間發生;其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.
再訪資料跨境流通政策與法制再訪資料跨境流通政策與法制 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年03月25日 壹、事件摘要 資訊科技與創新基金會[1](Information Technology and Innovation Foundation, ITIF)於2021年7月發布「跨境資料流通障礙如何在全球層次擴散」(How Barriers to Cross-Border Data Flows Are Spreading Globally)報告,指出近四年內國際間個別國家生效的資料在地化措施增加一倍以上。惟設置資料流通障礙對於一國經濟會產生重大影響,將嚴重削減其貿易總量,依ITIF根據經合組織(Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD)市場監控數據計算,一國對資料流通之限制每增加一項,將影響總體貿易輸出達七個百分點,連帶使生產力下降,下游供應鏈的成本亦將上漲[2]。 在2020年後,因疫情造成之實體阻隔的影響,加深各方運用數位與資訊科技之力道,資料更被視為戰略性資源,各國如何對資料加以運用與掌握,不僅對數位經濟發展有正相關,更可能與國家整體安全其他面向相互連結(如國防、財務與資訊安全等)。追蹤研析各國程度與類別不同的資料在地化政策法制,資料流通限制之方式或可區分為三種模式:(1)由國家規範或限制特定類型資料傳輸境外的條件。各國常見的限制類型包括個人資料、財務/稅務/金融資料、交易支付資料(payment data)、地圖地理空間資料、健康與基因資料、政府紀錄與雲端服務(government records & cloud services)、傳統電信與網際網路通訊服務的用戶資料與內容、資通訊技術與電信資料、公共部門在地雲端(public local cloud)資料、非個人資料(non personal data framework)等。(2)以不確定法律概念限制資料傳輸標的與範圍。各國對資料流通限制越來越寬泛和模糊,動輒以「敏感」(sensitive)、「重要」(important)、「核心」(core)或與國家安全(national security)等不確定法律概念框定所欲限制的資料範圍,但這些限制往往對商業性資料流通造成重大影響。(3)以事實上資料在地化手段替代法制規範。此因個別國家或組織政策使資料傳輸因過程變得複雜、昂貴和不確定,導致企業基本上已無其他選擇,事實上僅能將資料儲存在本地,否則將面對巨額罰款,其他事例尚有對個人資料傳輸要求須得當事人明確之同意,以及要求資料傳輸前須有特別之授權[3]等。 歸納上述資料流通限制型態後,本文進一步探討各國對資料跨境流通與資料落地議題之處理態度,更新近期中國大陸、俄、美、歐盟、印度及其他重要國家所採取之政策與立法,期為我國未來掌握資料流向及規劃在地化措施預做準備。 貳、重點說明 目前國際間對於資料在地化之立場不一,除少數國家對於資料在地化採取較全面性之要求、較高強度之立法外,大部分國家僅針對特定種類資料要求資料在地化,以下依國別與要求強度進行歸類與評析。 (一)高強度資料在地化要求:中國大陸與俄羅斯 1.中國大陸 觀測國家中,資料在地化措施管理強度最高者應屬中國大陸與俄羅斯。就中國大陸而言,其直接明確在地化的法律規定如2017年《網路安全法》第37條,要求關鍵資訊基礎設施的營運者應將其在中國大陸境內蒐集和產生的個人資料與重要數據儲存於中國大陸境內。近二年中國大陸採行資料在地化之範圍逐漸擴大,其涵蓋範圍除早期係以個人資料為範圍[4],後續則涉及如金融稅務資料、支付資料、地理位置資料、健康與基因資料、政府紀錄與雲端服務資料、電信通訊資料等非僅限於個人資料之範圍,而依2021年之《數據安全法》第21條與31條,政府甚至有權定義何謂「重要數據」,並對境內營運中心蒐集和產生的重要數據制定其得否流出境外的安全管理機制,顯見中國大陸對於資料在地化之考量多出於維護國家安全之目的,近年更高舉維繫其數位主權的旗幟以強化其法制措施背後的論述,並以強大的科技監控能力為擔保,確保該國國家法令的落實。 2.俄羅斯 俄羅斯近年對於資料在地化措施之要求有逐漸增強之趨勢,規範密度雖未如中國大陸嚴格,但亦屬於高強度之國家,規範要求之資料種類從個人資料擴及金融稅務、電子支付資料、政府紀錄與雲端資料,乃至電信網路資料等。除要求個人資料之營運商應將處理及儲存俄羅斯公民個人資料之伺服器設置於俄羅斯境內,並向俄羅斯政府報備該伺服器之位置外,另要求每日流量超過一定數量之IT營運商應在俄羅斯建立分支機構或代表處,代表其母公司接受主管機關的管制,並規定強制執行的措施,如禁止蒐集個資、跨境傳輸個料與限制資訊使用等[5]。 中國大陸與俄羅斯因其國家體制屬性,其資料在地化法制規範與執行措施有其特定背景,往往出於國家安全整體性考量所為,但由於較不符民主憲政國家所施行之法治國原則(包括比例原則)等憲法核心要求,僅作為了解對象而較不具直接參考價值。 (二)中度資料在地化要求:美、歐、印、澳 1.美國:針對國防與稅務資料 美國因其對自由貿易的立場,加上對該國產業而言資料流通最符合該國的產業利益所在,故對於資料的限制與保護要求最為寬鬆,僅在涉及國防[6]與稅務[7]特定領域資料時,聯邦之行政規則層級有資料在地化之規定,要求資料存放於美國境內,除此之外則交由各州個別規範之。 2.歐盟:針對個人資料 歐盟利用強化網路基礎建設的政策措施,採取誘導性作法建立可信任架構,使企業更有意願使用歐盟自身的資料與服務,可認為是資料在地化的軟性誘因[8]。此外,基於其一貫維護基本價值、保護個人資料的立場,對於跨境傳輸規範較為謹慎。歐盟於2018年施行GDPR以來,對資料跨境傳輸之限制採取原則禁止、例外許可的立法模式,雖無資料在地化之名,卻已經造成事實上的資料在地化結果。加上Schrem II案判決[9]後的發展,適用新版「標準契約條款」(Standard Contractual Clauses, SCCs)對於個人資料之跨境傳輸採取高標準之適足性規範[10],令歐盟GDPR有可能變為世界上最大的事實上(de facto)資料在地化框架[11]。另外,從歐盟近來主張數位主權的觀點,這樣的狀況似乎亦合乎歐盟的主張,但這樣的趨勢否有益於對經濟流通與發展,將是未來觀察重點。 3.印度:針對敏感性與關鍵性資料 就印度部分,印度國會於2021年12月16日通過新修正個人資料保護法(Data Protection Bill, 2021)[12] ,原2019年時法案修正內容曾要求將所有個人資料(或至少一份副本)儲存於印度境內,但通過之新法則未再做此要求。修法方向的改變推測受西方國家影響而對資料在地化的政策有所緩和,但在法律分類上的敏感性個人資料(類似我國個資法之特種資料)與關鍵性個人資料(由中央政府所指定之資料種類)方面,則運用法律中的不確定法律概念,讓主管機關掌握較大裁量空間,決定何種資料可予在地化限制,形同擴大資料管控的範圍,甚至可泛稱出於國家安全考量,即可限制資料的傳輸、在地。由此觀之,印度對於資料在地化政策,其限制措施在其個人資料保護法新近修正後也朝向擴大的趨勢[13]。 4.澳洲:針對個人醫療資料 就澳洲部份而言,因考量到健康資料的高度敏感性,其針對健康資料採在地化政策,,目前規範電子健康紀錄資料庫系統內的資料不得在境外持有及處理[14]。 (三)其他國家 而本研究觀察的其他國家目前仍採取較為謹慎保守之立場,且立法動機較為分歧,如加拿大針對國家公共機構資料採取流通限制強度較高之要求態度[15],但因受COVID-19影響有暫緩實施的狀況[16]。德國出於課稅原因要求業者留存會計紀錄於境內,或於可線上下載情形下得放置於境外[17];法國則對於中央與地方政府機關之資料要求應儲存於境內[18]。總體而言,各國的立法背後考量,大體係有明確並更亟欲保護之法益和目的,但亦觀察到較為特別的發展,即歐盟資料傳輸政策似乎有逐漸從自由流通走向事實上在地化的狀況,甚至有提升為主權層次議題的可能,值得再予關注。 (四)世界及區域貿易協定:傾向資料自由流通 就世界及區域貿易協定部分,檢視「跨太平洋夥伴全面進步協定」(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership, CPTPP)[19]、「服務貿易協定」(Trade in Services Agreement, TiSA)[20]、「美加墨協定」(United States-Mexico-Canada Agreement)[21]以及「亞太經濟合作」(Asia-Pacific Economic Cooperation,下稱APEC)之《APEC隱私保護綱領》(APEC Privacy Framework)[22],因貿易協定側重於國際貿易之發展,儘可能排除任何有礙貿易發展之障礙,故而其多強調資料之流通性,並以自由流通為原則。然近年因資安與隱私保護之觀念日益受到重視,故而轉為要求一定保護機制作為資料跨境傳輸之前提,雖然可能造成事實上的障礙,但整體而言國際間的貿易交流對於資料仍是採取自由流通之較開放立場,未見任何資料在地化之高強度要求。我國近期積極申請參與談判的CPTPP與TiSA,可看出參與談判的國家多半傾向不恣意限制資料的跨境流通,也傾向不任意規範外國服務者須在當地設置相關的電腦設備,CPTPP更是明訂除基於正當公共政策目標外,不得將資訊服務設施在地化列入於會員國境內執行業務之必要條件,我國將來如欲爭取加入,應確保這些國際義務的遵行。 參、事件評析 系統化觀察與分析上述國際間主要國家規範性主張之資料在地化法制政策,以及國際層級區域貿易協定與資料在地化相關之重要規定,可發現歐盟、澳、美、加針對特定類型資料,如個人醫療資料、稅務金融資料,或國家公共資料的跨境傳輸政策或資料在地化採取較強之要求,印度則出於國家安全考量亦有較強資料在地化之要求。至於相關國際與區域貿易協議雖傾向資料自由流通原則,各國談判則仍在進行中。 參考以上國際間相關法制或政策,建議我國在考量整體性資料跨境傳輸政策時:(一)可優先找出我國亟需保障的利益何在(如我國關鍵的半導體產業),並檢視其在整體產業鏈與供應鏈上的角色與定位,由此思考應採取何種模式(歐、美)的管制方式與強度。(二)確認要保護的核心利益後,可再檢視立法目的究為保護公民的隱私、確保執行機關執行公權或調查證據、保護國家安全、強化經濟成長跟競爭力、或建立公平的遊戲規則,以決定相應不同強度的資料控制手段(如單純禁止、有條件禁止到僅要求儲存副本於本地等態樣),建立起層級化規範架構。短期內建議我國或可再就資料傳輸原則予以檢視,例如現行個人資料保護法採取原則流通,例外禁止的方針是否需要變易。其次,資料傳輸與資料在地化政策法制相關規範,或可優先以金融支付資料、健康基因資料等高度敏感資料為主,基於特定部門產業之監理或數位國土、國家安全等原因,而針對性地要求採取在地化措施,並將資料類型化,針對不同屬性之資料採取不同規範標準。 [1] 資訊科技與創新基金會(ITIF)是美國非營利性公共政策智庫,總部位於華盛頓特區,研究主題專注於有關工業和技術的公共政策。美國賓州大學截至2019年為止都將ITIF列為世界上最權威的科學和技術政策智庫。ITIF, https://itif.org/(最後瀏覽日:2021/12/25)。 [2] 從該報告顯示中國大陸是對資料限制最多的國家,相關措施達29項,其次為印尼、俄羅斯與南非,其經濟均因而受影響,參考Nigel Cory & Luke Dascoli, How Barriers to Cross-Border Data Flows Are Spreading Globally, What They Cost, and How to Address Them, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION[ITIF], Jul. 2021, at 4, https://itif.org/sites/default/files/2021-data-localization.pdf (last visited Dec. 25, 2021). [3] id. [4] 中國人大網,〈中華人民共和國個人信息保護法〉,2021/08/20,http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202108/a8c4e3672c74491a80b53a172bb753fe.shtml(最後瀏覽日:2021/12/25)。 [5] Russian Federal Law No. 242-FZ, https://pd.rkn.gov.ru/authority/p146/p191/ (last visited Mar. 03, 2021). [6] Defense Federal Acquisition Regulation Supplement: Network Penetration Reporting and Contracting for Cloud Services(DFARS Case 2013– D018), 81 Fed. Reg. 72986, 72999(Oct. 21, 2016).(to be codified at 48 C.F.R. pt. 239). [7] INTERNAL REVENUE SERVICE, Tax Information Security Guidelines for Federal, State and Local Agencies 95 (2016). [8] Gaia-X, Gaia-X European, https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Navigation/EN/Home/home.html (last visited Mar. 03, 2021). [9] Case C-311/18, Data Protection Commissioner v. Facebook Ireland Ltd, Maximillian Schrems, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:62018CA0311 (last visited Mar. 03, 2021). [10] 歐盟法院(Court of Justice of the European Union)於2015年Schrems I案判決歐盟執委會「安全港隱私準則」(Safe Harbour Privacy Principles)失效後,歐盟執委會雖於2016年以第2016/1250號決定認可美國提出之「隱私盾架構」(EU-US Privacy Shield Framework),對於跨境傳輸有更嚴謹之規範,但其後的Schrems II案,經歐盟法院於2020年7月以判決宣告該隱私盾架構無效,其中理由除美國政府對外國人個資之監管與近用不符合比例原則外,美國法制架構亦無提供適當之救濟手段,令權利受侵害之人得以獲得賠償。惟歐盟法院對歐盟執委會通過第2010/87號決定之「標準契約條款」,則認為已納入有效之保障機制;倘資料傳輸方或接受方未能遵守SCCs或缺乏歐盟法律所要求之保護程度,歐盟主管機關可命令暫停或停止相關傳輸,因此仍肯認「標準契約條款」之有效性。但SCCs始終無法解決美國法欠缺法律救濟之爭議,故而歐盟法院採取較保留態度,另要求締約國之企業應確保資料接受方所在之各國法規可提供符合歐盟個資法保護相關規範之保護水準,並建議採取「補充措施」以保護跨境傳輸之資料,其後,歐盟執委會於2020年底以(EU)2021/914號執行決定(Implementing Decision)發布的新版SCCs取代舊版條款。see Cross Border Transfer Master Class: Onward transfers from a US controller to a processor that is outside of the US and the EEA, NATIONAL LAW REVIEW, Dec. 24, 2021, https://www.natlawreview.com/article/cross-border-transfer-master-class-onward-transfers-us-controller-to-processor (last visited Dec. 25, 2021). [11] Nigel Cory, How ‘Schrems II’ Has Accelerated Europe’s Slide Toward a De Facto Data Localization Regime, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION[ITIF], Jul. 8, 2021, https://itif.org/publications/2021/07/08/how-schrems-ii-has-accelerated-europes-slide-toward-de-facto-data (last visited Dec. 25, 2021). [12] The Data Protection Bill, TRILEGAL, Dec. 24, 2021, https://trilegal.com/knowledge_repository/the-data-protection-bill-2021/ (last visited Dec. 25, 2021). [13] The Personal Data Protection Bill(2018), MINISTRY OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY, GOVERNMENT OF INDIA, https://www.meity.gov.in/writereaddata/files/Personal_Data_Protection_Bill,2018.pdf (last visited Mar. 03, 2021). [14] Stronger My Health Record privacy laws, AUSTRALIAN DIGITAL HEALTH AGENCY, Nov. 26, 2018, https://www.myhealthrecord.gov.au/about/legislation-and-governance/summary-privacy-protections (last visited Dec. 25, 2021). [15] Freedom Of Information And Protection Of Privacy Act § 30(1)(1996), BRITISH COLUMBIA, https://www.bclaws.gov.bc.ca/civix/document/id/complete/statreg/96165_00 (last visited Mar. 03, 2021). [16] Ryan Berger & Cory Sully, BC Government Relaxes “In Canada Only” Data Hosting Requirements for Public Bodies Due To COVID-19, PRIVACY, Mar. 30, 2020, https://www.lawsonlundell.com/change-your-privacy-settings-here/bc-government-relaxes-in-canada-only-data-hosting-requirements (last visited Dec. 25, 2021). [17] Handelsgesetzbuch (HGB) § 257(2020). [18] Martina F Ferracane, Restrictions on cross-border data flows(2017), EUROPEAN CENTRE FOR INTERNATIONAL POLITICAL ECONOMY (ECIPE), at 14, https://www.econstor.eu/bitstream/10419/174853/1/ecipe-wp-2017-01.pdf (last visited Dec. 25, 2021). [19] 「跨太平洋夥伴全面進步協定」(CPTPP)簡介,中華民國外交部,https://www.mofa.gov.tw/cp.aspx?n=2613(最後瀏覽日:2021/12/15)。 [20] Trade in Services Agreement (TISA), FEDERAL MINISTRY FOR ECONOMIC AFFAIRS AND CLIMATE ACTION, https://www.bmwk.de/Redaktion/EN/Artikel/Foreign-Trade/tisa.html (last visited Mar. 03, 2021). [21] United States-Mexico-Canada Agreement, OFFICE OF THE UNITED STATES TRADE REPRESENTATIVE[USTR], https://ustr.gov/trade-agreements/free-trade-agreements/united-states-mexico-canada-agreement (last visited Mar. 03, 2021) [22] APEC Privacy Framework (2015), APEC,https://www.apec.org/publications/2017/08/apec-privacy-framework-(2015) (last visited Mar. 03, 2021).