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美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）提議恢復網路中立相關規範，並發布規則草案

美國FCC主席Jessica Rosenworcel於2023年9月26日發表演說，並於內容中提案恢復在美國前總統川普任期間被廢止的網路中立性（Net Neutrality）相關規定，包含禁止寬頻網路業者對給付額外費用者提供「快速線路（fast lanes）」，或禁止電信業者對其網路服務減慢網速等規定。

FCC表示網路中立性規範可維護以下4大要點，包含：
1. 開放性：避免消費者觀看合法內容受阻，或是需要支付額外費用取得。
2. 國家安全：將寬頻網路渠道重新分配，以對抗潛在國安威脅。
3. 資訊安全：FCC得以強化寬頻網路韌性（resiliency），並要求網路業者在中斷網路時，需先行通知FCC與消費者。
4. 全國標準性：將樹立全國統一標準取代各州自行規範。

然而，有產學界的反對意見指出，在相關規定廢止期間，並未發現有網路業者因額外收費而對消費者的網路內容或網速進行干預。故認為FCC誇大了這些隱憂。

2023年10月19日，FCC在內部表決後，確定開始恢復網路中立規則程序，並於隔日發布包含最新草案內容之擬議規則制定通知（Notice of Proposed Rulemaking），草案除包含以上4要點相關規範以外，亦包含對寬頻網路近用業者（Broadband Internet Access Service，BIAS）等相關業者要求與限制，例如：
1. BIAS業者必須為殘疾消費者（disabilities）提供網路使用相關幫助。
2. BIAS業者將劃分為電信業者（telecommunications service）並適用相關規定。

針對目前草案內容，FCC目前正在公開徵詢意見，預定徵詢期限至2023年12月24日，並在2024年1月17日將意見彙整回報後，再進行後續表決及相關程序。

若網路中立性規範恢復，可能影響具跨國業務的網路業者，進一步影響其他國家的網路政策與法規，故亦可能對台灣網路業者與網路政策產生影響，值得我國持續關注後續發展。

本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）

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※ 美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）提議恢復網路中立相關規範，並發布規則草案， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9087&no=64&tp=1 （最後瀏覽日：2026/04/19）
引註此篇文章

許凱傑
法律研究員  編譯整理

上稿時間：2023年11月
資料來源：

Jessica Rosenworcel, Chairwoman, U.S. FCC, Address at The National Press Club, Washington, DC (Sep. 26, 2023), https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-397257A1.pdf (last visited Nov. 22, 2023).

U.S. FCC, FACT SHEET: FCC Chairwoman Rosenworcel Proposes to Restore Net Neutrality Rules, Sep. 26, 2023, https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-397235A1.pdf (last visited Nov. 22, 2023).

David Shepardson, US FCC chair proposes to restore net neutrality rules, REUTERS, Sep. 26, 2023, https://www.reuters.com/technology/us-fcc-chair-proposes-restore-net-neutrality-rules-2023-09-26/ (last visited Nov. 22, 2023).

Steve Lohr, Biden Administration Plans to Bring Back ‘Net Neutrality’ Rules, THE NEW YORK TIMES, Sep. 26, 2023, https://www.nytimes.com/2023/09/26/technology/net-neutrality-rules-broadband-internet-biden.html (last visited Nov. 22, 2023).

Notice of Proposed Rulemaking, U.S. FCC, In the Matter of Safeguarding and Securing the Open Internet, Washington, D.C. 20554, Oct. 20, 2023, https://docs.fcc.gov/public/attachments/FCC-23-83A1.pdf (last visited Nov. 23, 2023).

U.S. FCC, FCC Seeks Comment on Safeguarding and Securing the Open Internet, FEDERAL COMMUNICATIONS COMMISION, Sep. 26, 2023, https://www.fcc.gov/consumer-governmental-affairs/fcc-seeks-comment-safeguarding-and-securing-open-internet (last visited Nov. 23, 2023).

JENNIFER L. RICHTER, DOUGLAS I. BRANDON, STEVEN A. ROWINGS, JOSEPH S. CALASCIONE, GALEN A. ROEHL, VIRGINIA HINER ANTYPAS, NICOLE E. MCFARLAND, SHARANYA SRIRAM, FCC Moves to Revive Net Neutrality Rules, Setting Up Another Lengthy Regulatory Battle, AKIN, Oct. 24, 2023, https://www.akingump.com/en/insights/alerts/fcc-moves-to-revive-net-neutrality-rules-setting-up-another-lengthy-regulatory-battle#:~:text=In%20a%203-2%20vote%2C%20the%20FCC%20moved%20to,in%20mid-December%20and%20reply%20comments%20due%20in%20mid-January.(last%20visited%202023/11/20). (last visited Nov. 23, 2023).
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網域名稱命名大變革—從“.com”到“.任何名詞”

　　網際網址(internet address)在技術上被稱為網域名稱(domain name)，若沒有此網域名稱，電腦使用者就需要記住一串又臭又長的數字，例如"165.1.59.220" 而非"ap.org."。 　　從1984年以來，全球一般通用的網際網址字尾(suffix)多半以”.com”作結尾，但日前全球網域名稱管理機構「分配網域名稱與網址之網際網路管理組織」（Internet Corporation for Assigned Names and Numbers, ICANN）在新加坡召開會議，決議通過開放網際網址字尾不再限於”.com”，未來將可以任何品牌、嗜好、城市等名稱命名。這項決定堪稱是網際網址系統有史以來最大的變革。 　　ICANN表示，ICANN一直以來都希望能擴張網際網址字尾的數目，然而在商標侵權爭議、出現淫穢字眼等考量下，擴展網際網址字尾的進展顯得緩慢。終於在花費長達六年時間協商討論網際網址字尾之命名及運用，完成撰擬網際網址字尾指導原則(guidelines)，並決議通過網際網址字尾新的命名規則。 　　ICANN將從明年1月12日起開始接受申請，為期3個月，申請費用為185,000美元，每年維護使用(maintain)費為25,000美元。若申請案未遭他人以商標侵權、道德風俗等理由申請異議，將可很快取得核准。若有異議情形，申請案將進行進一步的審議（包括仲裁程序）。若當有兩個以上申請人皆有正當理由申請同一名稱時，ICANN希望雙方能先進行和解，若仍未達成協議，ICANN將會以競標方式決定由誰取得該名稱。 　　此項消息公佈後，外界揣測備受矚目的娛樂事業、專門販售消費者商品的公司、金融服務業者，將可能紛紛以其品牌或商標名稱，申請註冊新的網際網址字尾。例如相機及印表機大廠Canon Inc.,已計畫申請”.canon”，幾個由銀行及金融服務業者組成的貿易組織也正在評估共同申請”.bank”、”.insure”、”.invest”供其會員日後使用；另有環保團體目前亦評估申請”.eco”作為其網際網址的字尾。 　　網際網址字尾的大幅開放後，各公司皆可以其品牌、熱銷商品名稱等琅琅上口詞彙，作為其網站的網址，此舉將為公司帶來許多推廣、行銷品牌之機會，可預見明年網際網址字尾的申請熱潮將席捲而來。

 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

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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？

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？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）

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