2024年11月底,澳洲政府通過了2024年網路安全法(Cyber Security Bill 2024),期許藉由制定專法,保護澳洲現在與未來的網路環境。
2024年網路安全法主要包含以下內容:
1. 制定並落實全境智慧型裝置之最低網路安全標準。過往澳洲智慧型裝置不受任何強制性網路安全標準或法規約束,該法通過後,將能有效提升消費者網路安全。
2. 研搜對抗網路勒索軟體活動之資訊。澳洲政府不鼓勵企業在遭遇勒索軟體攻擊時支付贖金,因為支付贖金不僅鼓勵網路犯罪,更不能保證資料的恢復或機密性。然目前澳洲政府並未立法禁止支付贖金之行為,僅於2024年網路安全法要求關鍵基礎設施或營業額達定一定門檻之企業,假若不幸遭受勒索軟體攻擊,並決定支付贖金,須於72小時內向主管機關通報。 該通報義務是為幫助主管機關即時掌握勒索活動資訊,快速制定應對策略,並開發有利業界執行網路防禦的工具和資源,破壞勒索軟體獲利模式。依目前規定,報告內容將包含勒索金額、支付對象、支付方法等資訊。
3. 鼓勵企業分享網路安全資訊。2024年網路安全法為鼓勵企業與政府共享網路安全事件資訊,限制國家網路安全人員存取前揭資訊之目的,如不得利用企業自願提供之網路安全事件資訊調查企業違規行為,除非符合2024網路安全法規定之例外情況。
4. 建立網路事件審查委員會(Cyber Incident Review Board)。該委員會作為獨立機構,負責對重大網路安全事件進行有無過失之事後審查,並為政府和產業提供建議,以確保各方利害關係人能夠從網路安全事件中吸取教訓。
2024年網路安全法的制訂,顯示澳洲政府為強化網路安全付出諸多努力,該國政府期許透過該法保護澳洲人免受網路安全威脅。
為強化產業競爭力與發展深度技術,法國高等教育暨研究部(Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche)於2023年1月9日宣布將額外投資5億歐元,以培育更多的研究型新創企業。 基於2021年10月12日法國總統宣布的《法國2030投資計畫》(France 2030),法國政府將於五年內投入540億歐元於新創相關事務,且目前已於2022年達到成立25間獨角獸公司的中期目標。為進一步提高學研機構以研發成果衍生新創之數量,讓新創公司數量成長2倍,法國高等教育暨研究部部長Sylvie Retacleau與法國產業部(Ministre chargé de l'Industrie)部長Roland Lescure提出以下三大行動,並額外投資5億歐元執行: (1)建立25個大學創新中心(Pôles Universitaires d'Innovation, PUI):法國政府將投入1.6億歐元,在大學網站上提供創新戰略、單一治理及敏捷方法,藉此激發研發團隊潛力及創意。PUI將在不額外增設法律規範之情況下,與現有政策結合推動上述措施。 (2)透過既有措施推動深度科技:透過i-Lab、法國科技新興獎學金、深度技術發展援助計畫等現有措施,以及增設法國科技實驗室獎學金,加速深度技術發展計畫。此外,未來也將提供6500萬歐元的補助。 (3)加強推廣研究工作及專題研究計畫(Programmes et équipements prioritaires de recherché, PEPR)成果:未來法國政府將投入2.75億歐元,挑選17項研究成果,建立評估研發成果之檢測及支援能力,並依領域性質,研究各領域專利證書、標準化和相關法規。
美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)發布《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構,合作訂定之《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件,旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術(Operational Technology,OT)系統,協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊,並輔以OT分類體系(Taxonomy)。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體,該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程,包含: 1. 定義清冊範疇與目標(Define Scope and Objectives) 2. 辨識資產及蒐集屬性資料(Identify Assets and Collect Attributes) 3. 建立分類體系(Create a Taxonomy to Categorize Assets) 4. 管理與蒐集資料(Manage and Collect Data) 5. 實現資產全生命週期管理(Implement Life Cycle Management); 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產,有助於風險識別、漏洞管理,以及資安事件應變;有關如何建立OT分類體系,該指引亦提供流程建議如: 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類(Classify Assets) 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類(Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways) 3. 建構體系架構與互動關係(Organize Structure and Relationships) 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化(Validate and Visualize) 5. 定期檢查並更新(Periodically Review and Update) 該指引認為,建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為,資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產,並據以調整防禦架構,建構相應的資安防禦措施,以降低資安事件對組織任務(Mission)與服務持續性(Service Continuity)的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT(資訊技術)部門間之跨部門協作,並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類,以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決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。
中國大陸推出「網絡文化經營單位」內容自審制度中國大陸文化部於日前頒布「網絡文化經營單位內容自審管理辦法」,要求「網絡文化經營單位」配置內容審核人員、建立內容管理制度。就其提供的數位産品、內容服務進行自我審核,以確保內容之合法性。 據中國大陸文化部表示,本次辦法的制定,亦是為了落實其國務院轉變政府職能、簡政放權的政策方向。特別在網路音樂、行動遊戲上,期待能透過企業自律機制,達到市場的有效管理。然而,由辦法中規定「按照法規規章規定應當報文化行政部門審查或者備案的網絡文化産品及服務,自審後應當按規定辦理」看來,此項「內容自審機制」暫時不會取代任何現有審批、備案制度。至於未來運作經驗的累積,相關規範是否會有所調整,以確實達到行政審批事項的下放、簡化目標,仍有待持續追蹤觀察。 此辦法預計於2013年12月1日起施行。未來相關內容審核工作,須透過經中國大陸文化行政部門培訓、考核,取得「內容審核人員證書」的人員進行。同時,在內容管理制度上,企業必須規範內容審核工作職責、標準、流程,保障內容審核人員獨立審核權限,並在內容管理制度完成制定後,報請所在地文化行政部門備案。對於台灣業者而言,在辦法施行後,應留意其合作之大陸「網絡文化經營單位」,是否符合上述規範,以避免對其產品拓展產生不利影響。