紐西蘭內政部發布新版VASP指引，因應虛擬資產轉帳納入監管
紐西蘭內政部於2024年7月25日發布新版洗錢防制與打擊資助恐怖主義（Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism, 以下均簡稱AML/ CFT）指引（下稱指引），指導虛擬資產服務提供者（virtual asset service providers, 下稱VASPs）遵循虛擬資產交易行為準則與注意事項。該國有關AML/ CFT之規定係以多項規則與行為指引構成，且應技術、產業與國際標準之變革持續調整既有框架。本次指引更新係為配合AML/ CFT法（AML/ CFT Act 2009）及其規則之修正與生效，重新規範VASPs對於虛擬資產轉帳再定義後義務。以下針對法規變革脈絡簡要說明：
AML/ CFT規則（AML/ CFT (Definitions) Regulations 2011）將虛擬資產定義為具有價值的數位貨幣，可用於交易、達成支付或投資目的；雖其不等同於債券、股票與衍生性金融產品或數位法定貨幣，VASPs仍為AML/ CFT法定義之報告實體，負有對客戶進行盡職調查、報告特定業務活動與交易的義務。
自2024年6月起，AML/ CFT規則全面納管虛擬資產轉帳，範圍由法定貨幣與虛擬資產間的流動，擴及虛擬資產間的交易，包含以VASPs作為中介機構之交易情形。此外，基於虛擬資產跨境的特性，所有轉帳皆被推定為國際轉帳，除非VASPs確定該筆交易發生紐西蘭境內。AML/ CFT規則對虛擬資產平臺交易之監管密度係以1,000紐幣為閾值，VASPs須對超過此金額的國際轉帳，向金融情報中心（Financial Intelligence Unit, FIU）提送交易報告；而對於臨時性交易則應盡職調查客戶。
為降低虛擬資產被用於非法活動之風險，防制洗錢金融行動工作組織（FATF）倡議於國際施行一致之監管標準，避免因各國法規監管差異造成防堵漏洞。紐西蘭政府藉改造現行金融法規將相關產業逐步納入監管，並提供指引說明及闡釋法規內容，調適金融科技發展與現有制度規範落差。此次AML/ CFT規則與VASPs指引之修正，將有助於紐西蘭更符合國際組織建議之洗錢防制與反資助恐怖活動監管標準。
- Department of Internal Affairs. (2024). Guidance: New AML/CFT regulations for virtual asset service providers. Department of Internal Affairs
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism Act 2009 (Act No. 35 of 2009, Version as at 1 July 2023), New Zealand Government
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Requirements and Compliance) Amendment Regulations 2023 (Regulations No.2023/0161), New Zealand Government
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Definitions) Amendment Regulations (No 2) 2023 (Regulations No.2023/0158), New Zealand Government
蔡芷茵
副法律研究員 編譯整理
Department of Internal Affairs. (2024). Guidance: New AML/CFT regulations for virtual asset service providers. Department of Internal Affairs. https://www.dia.govt.nz/diawebsite.nsf/Files/AML-CFT-2024/$file/VASP-Guidance.pdf (last visited Aug 9, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism Act 2009 (Act No. 35 of 2009, Version as at 1 July 2023), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/act/public/2009/0035/latest/DLM2140720.html (last visited Aug 9, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Requirements and Compliance) Amendment Regulations 2023 (Regulations No.2023/0161), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/regulation/public/2023/0161/latest/LMS861813.html (last visited Aug 10, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Definitions) Amendment Regulations (No 2) 2023 (Regulations No.2023/0158), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/regulation/public/2023/0158/latest/LMS859347.html (last visited Aug 10, 2024).
Financial Markets Conduct Act 2013 (Act No.2013/0069), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/act/public/2013/0069/latest/whole.html#DLM4090909 (last visited Aug 12, 2024).
Department of Internal Affairs. (2020). Virtual Asset Service Providers Guideline. Department of Internal Affairs. https://www.dia.govt.nz/diawebsite.nsf/Files/AML-CFT-2020/$file/AML-CFT-VASP-Guideline.pdf (last visited Aug 9, 2024).
英國內閣辦公室指出，英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構，該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為，而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」（ Serious Organized Agency = SOCA ）管轄，並於該局成立之同時開始運作，由專責的警察人員協同孩童保護，並由網路工業專家負責業務之執行。
GDPR跨國執法新程序帶來的變革GDPR跨國執法新程序帶來的變革 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著2025年12月12日歐盟官方公報（Official Journal, OJ）正式發布《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）跨境執法補充程序規則[1]（Regulation (EU) 2025/2518），表彰歐盟立法者在協調GDPR跨境執法邁出關鍵的一步。新規則規範各成員國個資監管機關（Supervisory Authorities, SAs）於執行跨境GDPR投訴與進行案件調查的應遵守程序規則。 壹、立法背景 個資監管機關在其成員領土範圍享有管轄權，惟控制者或處理者於多成員國設立據點或處理資料時，各監管機關必須合作並共享決策，此種方式稱為一站式機制（one-stop-shop mechanism）。營運者主要據點的個資監管機關應負責協調監督任務，該主責之個資監管機關稱為主導監督機關（Lead Supervisory Authority, LSA），與此相對的個資監管機關被稱為相關監督機關（Supervisory Authorities Concerned, CSA），兩者需合作過程中交換相關資訊。此種合作模式偏向分散式執法，而導致個人救濟的遲延、如企業主要據點變更須移轉SA管轄權導致執法程序延宕等諸多功能性缺陷，減損GDPR希望達到的執法一致性[2]。 於此背景下，歐盟執委會（European Commission）便提出了一項補充性規則提案[3]，企圖提高各盟成員個資監管機關跨境執法效率與一致性。這項提案於2025年6月16日達成協議[4]，於2025年10月21日由歐盟議會（European Parliament）宣布通過最終文本，並後續於同年11月17日由歐盟理事會（Council of the European）正式宣布通過，於同年12月12日正式發布於歐盟官方公報（Official Journal, OJ）。 貳、重點概覽 一、 統一的申訴規則 新補充規範適用之前提涉及跨境執法，其具體適用範圍主要有兩類，其一是基於申訴之調查（complaint-based）；第二類是基於職權之調查（ex officio）。此外，涉及跨境處理之案件進行申訴處理與調查，亦包括判定該案件是否屬於跨境處理。 新補充規則進一步調整以往各國不協調的申訴受理標準，建構統一的跨國申訴受理標準。依據新補充規則，提起跨境資料處理的申訴案件，應包含： 1.申訴人之姓名與聯絡資訊； 2.有助於識別被申訴對象（資料控制者或處理者）的資訊； 3.涉及違反GDPR行為之描述。 除前述資訊外，不得要求提供其他額外資訊作為其可受理之要件。監管機關應於2周內評估申訴是否可受理，受理申訴之個資監管機關如認定該申訴未包含前述資訊，應於收到該申訴之兩週內，宣告其為不可受理，並將其理由告知申訴人。 二、程序保障－意見陳述與行政檔案的資訊近用 對於受調查的組織，新補充規則提供相對應的程序保障，以確保個資監管機關做出最終決定前，組織能有意見陳述的機會，也就是意見陳述權（The right to be heard）。 當主導監督機關（Lead Supervisory Authority, LSA）初步認為存在違反GDPR的行為時，必須先擬定「初步調查結果」（preliminary findings）給受調查組織。該初步調查結果必須包含事實、證據和法律評估，以及擬採取的糾正措施（例如罰款）。 初步調查結果通知後，受調查的組織有少至三週時間，至多有六週時間以書面回應或申請聽證。 陳述意見權的配套是對行政檔案之近用權，被調查當事人與申訴人均有權近用行政檔案，但須排除： 1.監管機關內部資訊； 2.商業機密或其他機密資訊。 三、提升案件決策效率的機制 目前對GDPR執法的常見批評之一是決策速度緩慢。新補充規引入較嚴格的決策期限限制和提高效率的機制。 （一） 決策期限 原則上，主導監管機關應於其管轄權獲確認之日起十五個月內提出決定草案；該期間僅得於例外情形下延長一次。 （二） 早期解決程序 引入一套機制來快速處理申訴。如果GDPR違法行為已得到糾正，且投申訴不成立，在申訴人不提出異議的情況下，個資監管機構得逕行結案。 （三） 簡化合作程序 對於「情節明確、無合理疑義」之案件，個資監管機關得選擇採行簡化之合作程序，以避免行政官僚程序所造成之延宕。 參、結語 跨境執法補充程序規則，旨在解決過去跨境個資案件中程序延宕、不一致等長期性問題。具體而言，其措施包含進一步細化申訴可受理標準、明確化調查程序的陳述意見權、行政檔案近用與商業機密保護並提高決策效率。 這套補充規則透過更詳細的規範，補足既有一站式機制的不足，有機會使跨境資料處理申訴案件能更有效率且同時以兼顧透明度與正當程序之方式獲得解決。 [1] Regulation (EU) 2025/2518, O.J. L, 2025/2518, 12.12.2025, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:L_202502518 [2] European Parliament [EP], Newly proposed GDPR procedural rules: Improving efficiency and consistency 4(2024). [3] COM(2023)0348 – C9-0231/2023 – 2023/0202(COD). [4] European Council [EC], Data protection: Council and European Parliament reach deal to make cross-border GDPR enforcement work better for citizens, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2025/06/16/data-protection-council-and-european-parliament-reach-deal-to-make-cross-border-gdpr-enforcement-work-better-for-citizens/ (last visited Dec.8, 2025)
日本內閣府公布最新科學技術基本計畫草案，期以智慧聯網服務平台實現超智能社會日本內閣府2015年12月10日於「綜合科學技術創新會議」上公布最新「科學技術基本計畫」草案，預計將投入26兆日圓，約占GDP1%的資金。該計畫之法源基礎係1995年公布之《科學技術基本法》第9條第1項，要求政府自1996年開始制定以五年為期，整體、宏觀且跨部會之科技發展計畫，目前最新之「第五期科學技術基本計畫」將於2016年開始施行。 「第五期科學技術基本計畫」共計七章，作為本期計畫核心之第二至第五章，揭櫫四大原則及相應規畫： 一、 以未來產業創新及社會變革為方向創造新價值(第二章) 旨在發展對未來產業創新及社經變遷具有前瞻性之技術及服務，如智慧聯網、巨量資料、人工智慧等，並以此為基礎實現領先世界之「超智能社會」。 二、 因應經濟社會新課題(第三章) 1. 確保能源、資源及糧食供應穩定。 2. 因應超高齡化、人口減少等問題，打造永續發展的社會。 3. 提高產業競爭力及地區活力。 4. 確保國家安全及國民安全。 5. 因應全球範圍內發生的社經問題，並對世界發展做出具體貢獻。 三、 強化科技創新基礎能力(第四章) 企圖打破產官學界間障壁，加速人才流動及人才多樣化，對造成障礙之制度進行改革，此外，將增加青年及女性研究者比例，及提升學術論文品質。 四、 構築人才、知識、資金三要素的良性循環制度以朝向創新發展(第五章) 將透過產官學界合作，打造創新人才培育及適其發展之環境，強化國際知識產權及標準化之運用，並依國內各區域特性推動相關創新措施。 在這當中，「實現超智能社會」為本期計畫最重要之發展目標，由於資通訊技術高度發展帶動生產、交通、醫療、金融、公共服務等各方面之巨大變革，創造出新產品、新服務，卻也相應帶來新挑戰及社會問題，日本政府計畫打造「智慧聯網服務平台」(IoTサービスプラットフォーム)，將內閣府2015年6月19發布之「科學技術創新綜合戰略2015」中所列舉的11個系統分階段完成串連整合，以推動跨系統間之數據應用，達成各科學領域巨量資料之流通使用，同時兼顧資訊安全保障的「超智能社會」。
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.