歐盟執委會(EC)因根據社群網站使用者的政治觀點投放精準廣告,遭歐盟資料保護監督機關(EDPS)訓誡

歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2024年12月13日,就歐洲數位權利中心Noyb - The European Center for Digital Rights,下稱noyb之申訴做成決定,認定歐盟執委會European Commission, EC於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告,違反歐盟機構資料保護規則Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR,對EC作成訓誡處分。

本案背景事實:EC在2023年9月15日至28日間,於社群網站X上投放了精準廣告,旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法Child Sexual Abuse Regulation, CSAR草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放,該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字,和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示,包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關,包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨Dutch VVD;而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關,如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似look-alike策略,根據關鍵字和與代表資料proxy data相比較下顯示出的相似性,篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。

Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資政治立場,在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下,已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料,也未打算處理特種個資,只是使用X的服務。EC還主張,為了傳達立法草案,並基於EC依歐盟條約Treaty of EU, TEU的提案權,其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益,具備合法基礎。

EDPS經過調查後,認定:

1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針,決定了資料處理的目的purpose determination,在此範圍內,也應被認為是資料控制者。

2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰,亦屬處理了使用者的特種個資。

3.雖然當事人若屬主動公開特種個資,會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件,但依照歐盟法院判決先例,僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料,且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件,該資料之處理仍須具備合法性基礎。

4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統,難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求,從而,難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。

5.最後,雖然EDPS認為EC違反EUDPR,但也同時認為,廣告已經結束,並無罰款的必要,因此僅對EC做成訓誡處分。

相關連結
你可能會想參加
※ 歐盟執委會(EC)因根據社群網站使用者的政治觀點投放精準廣告,遭歐盟資料保護監督機關(EDPS)訓誡, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9302&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/09)
引註此篇文章
你可能還會想看
澳洲擬擴大網路安全專員蒐集權限,平台違反未滿16歲禁令最高罰款翻倍

澳洲政府於2026年6月28日宣布將強化社群媒體最低年齡制度之執法,並於6月29日提出《2026年線上安全修正(強化社群媒體最低年齡執法)法案》(Online Safety Amendment (Strengthening Enforcement for the Social Media Minimum Age) Bill 2026),使澳洲網路安全專員(eSafety Commissioner)之資訊蒐集權限獲得實質擴張,平台提供者違規罰款上限亦將倍增。依現行制度,平台提供者須採取合理措施,防止未滿16歲者持有帳號,此次修法係回應網路安全監理機關(eSafety)於2026年3月31日發布之合規更新報告所反映的執法需求。目前該法案已獲眾議院通過,現由參議院環境與通訊立法委員會審查。 為強化上述最低年齡義務的執行,本次修正案授權網路安全專員得向任何相關人士發出書面通知,要求提供資訊或文件,以判斷特定平台提供者是否符合防止未滿16歲者持有帳號之義務規定,或特定服務是否屬於受規範之社群媒體平台。相較於現行制度,本次修法將進一步擴大資訊及文件之蒐集權限,使專員得取得年齡驗證業者、應用程式商店等第三方持有之資料,藉此交叉驗證平台提供者自陳合規措施之真實性。 此外,平台提供者違反最低年齡義務之最高罰款,將由現行3萬個民事罰款單位提高至6萬個。依澳洲法律規定,法人所適用之最高罰款為指定單位之5倍,故最高罰款將翻倍至9,900萬澳幣,使罰則強度更接近澳洲《競爭與消費者法》之高額裁罰水準,反映跨國平台業者之規模與資源,以提高平台提供者的合規意願。 目前網路安全專員已針對Facebook、Instagram、Snapchat、TikTok及YouTube五大平台展開合規調查。未來如完成立法,除能強化對平台年齡驗證及防護措施之查核力道外,亦可透過提高罰款上限,提升整體執法強度。 澳洲是全球首個實施全國性社群媒體最低年齡制度的國家,制度上路半年後,政府選擇進一步強化執法工具,顯示平台業者的合規誠意與政府的監理手段仍在持續磨合、調整,其修法動向值得我國持續關注。

日本首宗對網路拍賣業者提起之集團訴訟

  於日本雅虎拍賣網站 ( ?????????, Yahoo! Auctions) 交易,卻遭受詐欺之五百七十二名被害者,於三月三十一日向日本名古屋地方法院對日本雅虎公司以系統缺陷 ( ????欠?, system defect) 為由提起訴訟,請求總額一億一千五百萬元之損害賠償,成為日本第一宗對網路拍賣業者提起之集團訴訟。    原告方面皆是二○○○年四月至今年二月間曾於日本雅虎拍賣網站出價並且得標之買家,當買家將價金匯入賣家指定之帳戶後,卻未曾收到商品。原告主張:一、雅虎對於賣家及買家收取費用,即相當於仲介商;二、雅虎對於賣家實際刊登之商品未盡檢查、核對之責;三、雅虎負有提供無拍賣系統缺陷之契約上義務,以避免損害發生的可能性。日本雅虎則以尚未收受訴狀為由拒絕發表評論。

智慧聯網時代巨量資料法制議題研析-以美國隱私權保護為核心

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)

TOP