英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。
此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動:
1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。
2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。
3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。
4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。
5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。
換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
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。
英國法院命令ISP業者提供用戶資料據統計,英國因為盜版軟體的猖獗,每年損失高達16億英鎊,且有持續上升之趨勢。為遏止網路侵權行為,英國高等法院(the High Court)日前命令該國包含BT、NTL、Telewest等10家ISPs業者,需提供用戶資料以協助權利人進行網路侵權行為案件之調查。 本案源自於反盜版聯盟( Federation Against Software Theft,簡稱Fast)於2005年1月之要求。FAST經過長達一年之調查,鎖定了150個利用P2P軟體非法進行資料分享之個人,為進一步取得渠等之個人資料,Fast於日前請求英國法院,命令各該業者交出相關侵權者之資料。高等法院根據資料保護法(Data Protection Act)之規定,同意Fast之請求,下令ISPs業者必須在兩個禮拜內提供侵權行為人之姓名、地址與其他個人詳細資料,以利Fast會同警察及檢察官進一步調查侵權情形並提起告訴。 目前軟體業者對於網路盜版軟體之處理方式,大多是透過『通知即取下』( Notice and Take-down)程序,要求網站業者協助,將侵權軟體刪除或移除連結,但遭取下之連結,隨時有可能在其他網站上再次被公布,並無法真正解決侵權行為之問題。唯有直接將侵權者繩之以法,始可能達到嚇阻之效果。但權利人卻往往礙於難以取得侵權者之真實姓名與聯絡方式,而無法對侵權者有效提起民刑事訴訟以維護其權利。Fast表示,此次行動只是其策略的第一步,最終希望能達到在發現網路侵權行為發生之當下,便能立即要求ISPs業者提供該侵權行為者之資料。 若侵權行為罪名成立,這些透過 P2P 軟體進行網路侵權行為者將可能被處以 2 年以下有期徒刑或無上限之罰金。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規,以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》(Fortschritt durch Datennutzung)文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定,規劃德國資料政策與法規的工作進程,以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下: 1.更多的資料: (1)公部門資料:藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性,並透過新訂法規提升資料近用機會,包括《交通資料法》(Mobilitätsdatengesetz)確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》(Bundestransparenzgesetz)作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》(Forschungsdatengesetz)簡化科研資料的取得,以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料:德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本,以降低資料的交易、操作成本,並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》(Beschäftigtendatenschutzgesetz),重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料:德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循,確保資料的品質、互操作性,以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範,並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責;另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化:為使資料可持續地利用與發展,政府機關方面將設置資料專責人員,並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面,將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念,促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面,顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題,亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。
全球首宗BitTorrent侵權案被判定有罪2005 年 10 月 24 日,香港屯門法院判定一名男子利用 BT ( BitTorrent )軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出,該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」( seed ),並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」,以便他人下載,由於這些「種子」下載量很大,對版權所有人造成侵害,已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布( distributes )侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定,但香港法院解釋認為,上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義,但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體,下載者在下載檔案的過程中,本身也將承擔部分上傳資料的工作,故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外,提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權,因為據今年 6 月美國最高法院裁定, P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。