日本發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》順應國際IoT產品資安政策趨勢
日本經濟產業省於2024年8月23日發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》（IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針），以順應國際IoT產品資安政策趨勢，因應日益嚴重的資安威脅。
本制度為自願性認證制度，由情報處理推進機構（情報処理推進機構，簡稱IPA）擔任認證機構進行監督。以IoT產品為適用對象，制定共通因應資安威脅之最低標準，再依不同產品特性需求，制定不同符合性評鑑等級，依評鑑結果進行認證，授予認證標章。不同評鑑等級差異如下：
1.等級一：為共通因應資安威脅之最低標準，可由供應商進行自我評鑑，並以評鑑結果檢查清單申請認證標章，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。
2.等級二：係考量產品特性後，以等級一為基礎，制定應加強之標準，與等級一相同係由供應商評鑑，自我聲明符合標準，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。
3.等級三：係以政府機關或關鍵基礎設施業者為主要適用對象，須經過獨立第三方機構評鑑，並以IPA為認證機構進行認證，確保產品值得信賴。
本制度可協助採購者及使用者依資安需求，選用合適的IoT產品，亦有助於日本與國際IoT產品資安符合性評鑑制度進行協作，達成相互承認，減輕IoT產品供應商輸出海外之負擔。
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鄭岱宜
法律研究員 編譯整理
〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/20240823.html（最後瀏覽日期：2024/10/14）。
〈IoT製品に対するセキュリティ要件適合評価・ラベリング制度を開始します〉，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2024/press20240930.html（最後瀏覽日期：2024/10/14）。
周晨蕙，〈日本立法保護及促進重要經濟安全資訊之利用〉，科技法律研究所，2024/08，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9233（最後瀏覽日︰2024/10/14）。
因為生物科技（Biotechnology）、奈米科技（Nanotechnology）、微（奈）米電子與半導體（Micro- and nanoelectronics, including semiconductor）、光電（Photonics）、及先進材料（Advanced materials）等五大科技，能夠被廣泛的應用在各種產業上，並可協助現有科技作出重大的改善，故在2009年9月歐盟委員會（European Commission）所公布的一份溝通文件（Communication）當中，被認定為是可以加強競爭力，並協助經濟永續發展的關鍵促成技術（Key Enabling Technologies, KETs）。 在該份名為「為我們的未來做準備：發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」（Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU）的文件中，歐盟委員會指出，KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果，可以同時提昇其他領域的表現，如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域，故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響，也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。 該文件指出，雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果，對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略，配合歐盟持續的在研發作出更多的投資，將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。 因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性，所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向，包括（1）將研發政策專注於KETs；（2）促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉；（3）促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案；（4）運用各會員國境內之補助政策；（5）結合KETs的應用與氣候變遷政策；（6）創造市場需求並配合公共採購；（7）與國際間高科技政策相比較並加強國際合作；（8）透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件；（9）促進歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）給予高科技產業優惠貸款；以及（10）透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。 歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體，去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖，並將於2010年年底向部長會議（Council of Ministers）報告。
日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書 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）
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解，其推翻地方法院看法，認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商，在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務，可使消費者搜索網站內的物品，但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆，如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標)，會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內，導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造，進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟，認為被告Amazon公司侵害其商標權，違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權，原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式，並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準，用以判斷有無侵害商標權。其標準包含：1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為，本案除了3、5、8三項較無關外，其餘5項因素經法院研究結果，原告商品在被告網站上販售時，1、2、7於原告影響較大，而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此，綜合判斷之結果，被告行為已可能侵害原告之商標權，故推翻地方法院之判決結果，發回地方法院續行審理，本案後續判決進展及結果實值持續觀察。