歐盟於2023年10月11日發布《歐洲綠色債券監管及環境永續債券市場與永續連結債券自願性揭露規則》(Regulation on European Green Bonds and optional disclosures for bonds marketed as environmentally sustainable and for sustainability-linked bonds,下稱《歐洲綠色債券規則》),預計於2023年12月20日生效,針對在歐盟境內發行之綠色債券建立一套監管框架,課予欲使用「歐洲綠色債券」(European Green Bond)或「EuGB」等名稱發行環境永續債券的發行人一定義務,促進綠色債券的一致性和可比性,以保障投資人。綠色債券是發展綠色技術、能源效率和提升資源運用以及其他永續相關基礎設施投融資的主要工具之一,本規則之通過也被視為落實歐盟永續成長融資策略以及向碳中和、循環經濟轉型的一大進展。
《歐洲綠色債券規則》規範重點如下:
1.資金用途限制:《綠色債券規則》所有透過歐盟綠色債券募得的資金,原則上均必須投資於符合《歐盟永續分類標準》(EU Taxonomy)技術篩選標準的永續經濟活動,只有在所欲投資的經濟活動類別尚未被納入該標準時得為例外,且以總額之15%為限;
2.資訊揭露:綠色債券之發行人有義務揭露該債券之概況介紹(Factsheet)、資本支出計畫、資金使用分配報告、衝擊報告,並於債券公開說明書敘明資金用途,並得選擇進一步說明該債券之資金如何與自身企業整體環境永續目標相結合;
3.外部審查:前述資訊均須由已向歐洲證券與市場管理局(European Securities and Markets Authority)註冊之外部機構進行審查,以確保其準確性及可靠性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案(下稱Mendones案),面對生成式AI與深偽(deepfakes)對數位證據真實性的威脅,美國法院特別提到針對後設資料(metadata)的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據,其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符,整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵,法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此,法院要求原告須提出該影片的後設資料,包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示,原告提交的後設資料不可信,因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊(非典型的資訊),例如:著作權聲明。且法院進一步指出,許多非典型的資訊被放在不相關的欄位,例如:Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」(musical genre)欄位內。因此法院懷疑,前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張,其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出,直到iOS 18版本作業系統,iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術,且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型,因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為,本案生成式AI影片已超越提交虛假引文(Fictitious Citations,即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況)的範疇。在訴訟中使用深偽證據,嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任,並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此,法院採取嚴厲的永久駁回訴訟(dismissed with prejudice),以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節,如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制,以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳,如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序,將有助於強化數位信任。 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)
當網路梗圖爆紅 潛藏的著作權侵權疑慮今(2021)年一月中旬在美國總統就職典禮中,由法新社(Agence France-Presse, AFP)攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯(Senator Bernie Sanders)戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品,意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因(meme) 而爆紅。然而,在這些成千上萬的梗圖創作中,除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍,否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。 檢視本事件,將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」,而將該去背圖像合成於各式情境場景,甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的,尚屬於著作權合理使用之範圍,然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途,如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中,將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款,儘管所得為慈善用途,但仍屬於商業使用;此外,該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上,亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮,現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳,不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢,情境可能就有所不同,攝影師將可能進行追究。 回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用,而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社(Associated Press)記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫,遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷(Shepard Fairey)在未經授權使用之前提下,將該攝影著作改作名為《希望(Hope)》之海報與各式商品並進行販售,美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟,儘管最後雙方和解,但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等,皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為,遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
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)
歐盟法院判決二手軟體銷售合法歐盟法院在UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.(Case C-128/11)一案中,認定軟體開發商之散佈權在第一次銷售後即耗盡,不得限制其後二手軟體之再銷售。此一判決發展將影響軟體開發商之市場銷售策略。 本案軟體開發商Oracle以授權合約中的禁止移轉條款為據,起訴欲終止UsedSoft的二手軟體銷售模式。在此商業模式中,原始被授權人書面說明其被授權使用某軟體,同時聲明後續不再使用,相關文件經公證後,UsedSoft即以此文件及合約進行二手軟體的銷售,新的使用者可直接由UsedSoft取得軟體。 本案的關鍵點在於著作權是否隨著軟體第一次銷售而權利耗盡,如權利耗盡則合約中的禁止移轉條款將無任何效力。在傳統軟體光碟銷售的情形,被授權人可以將軟體再轉賣給任何人,權利耗盡是被確認的,但網站下載的軟體販售模式,權利是否隨之耗盡,則不無疑問。 歐盟法院在本案判決中表示,不管是負載於光碟或網站下載的軟體銷售,一旦開發商售出軟體,其權利即隨之耗盡;但同時也指出,如果原授權使用數量較多,權利耗盡並不得作為後續二手軟體切割販售授權的依據,開發商也不因此判決而必須提供軟體支援給二手被授權人。 此一判決可能刺激二手市場的成長,但同時也可能對軟體開發商帶來負面影響,開發商無法再掌握確實的被授權人,也無有效的方法確認原始授權人是否仍使用軟體。建議軟體開發商應檢視其授權作業,並嘗試從授權合約中處理,例如增加授權轉讓時應通知開發商的條款等。