世界經濟論壇發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」白皮書
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）2024年11月19日發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」（Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet）白皮書，說明進入虛實整合的融合實境（Blended Reality, BR）時代，需取得社會共識並進行治理，透過倡導以人為本的網路治理框架並促進多方參與，以平衡技術創新與社會期待之間的差距，使網際網路持續進步。
融合實境是由延展實境（Extended Reality）、AI、物聯網（Internet of Things）、6G網路、區塊鏈等新興技術驅動而形成，融合數位與實體。現行網路治理因橫跨不同司法管轄區而有分散與破碎問題，且技術標準間之矛盾或規範落差阻礙全球協作，恐不利因應BR發展所帶來之挑戰。因此，WEF藉此白皮書提出下列8項核心承諾與目標，強調安全、包容及可持續性之發展，期望作為全球共同之治理承諾以應對挑戰：
1. 尊重人權：保障數位與實體空間中的基本人權，促進個人尊嚴、自主性及包容性。
2. 問責：明確各方責任，建立透明有效的問題解決機制。
3. 協作安全（collaborative safety）：透過多方利害關係人協作加強對弱勢群體的保護並制定安全標準。
4. 資產所有權：應確保數位和實體資產的來源、真實性及相關權利保護。
5. 負責任的資料治理：透過教育與研究等方式，促進學術、政府、企業與社會間之知識共享，並建立隱私及安全機制，保障資料治理。
6. 教育與研究：支持普及科技教育和推動開放式研究，促進全球科技共享。
7. 無障礙（accessibility）：改善基礎設施及多元工具的發展，以確保科技在社會各層面之平等使用與普及化。
8. 永續性：平衡經濟效益與社會及環境影響，建立長期永續發展模式。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
World Economic Forum [WEF], Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet (Nov. 19, 2024), https://www3.weforum.org/docs/WEF_Shared_Commitments_in_a_Blended_Reality_2024.pdf (last visited Jan. 23, 2025).
溫志強，〈日本政府發布2024年版「實現數位社會重點計畫」〉，2025年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9289（最後瀏覽日：2025/02/03）。
王育章，〈英國預計在2025年通過《網路安全與韌性法案》，提升網路和關鍵基礎設施的安全與韌性〉，2024年11月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9276（最後瀏覽日：2025/02/03）。
2018年4月26日世界知識產權日（World Intellectual Property Day），加拿大政府發布新的國家智財戰略。透過提昇加拿大企業的智財意識與加強智財服務業者監管，促進加拿大的創新生態體系。這次加拿大的智財戰略以法制、意識與工具為三大重點，內容涵括推動修法消除法制障礙、推動國民智財意識提昇、提供智財交易平台等工具給企業運用。其中法制障礙特別強調加拿大政府將立法防止國外專利蟑螂惡意運用智慧財產權的行為，以保障其企業在國際的競爭力。 其實臺灣在2012年由於產業面臨國際競爭，行政院就制定有「國家智財戰略綱領」，針對智財透過創造、運用流通、保護及人才等面向，擬訂戰略重點執行為期4年的智財行動計畫，目標引導產學研提升智財競爭力。今年智財行動計畫已執行完畢，但未來前瞻發展仍需擬定我國智財發展的戰略，沒有戰略性的布局與智財保護，政府投注再多經費，也無法幫助企業增加在國際市場上的競爭力。 期待臺灣政府部門能夠參考國際上，包括加拿大的智財戰略做法，廣納產業、學界更多的好意見，規劃我國智財政策接下來的10步棋該怎麼下。
美國司法部提出更嚴格的著作權法草案美國司法部於 11月10日提出更嚴格的著作權法草案，凡是未經著作所有權人許可，而拷貝音樂、電影者，可能面臨坐牢的命運。 這項草案由美國司法部長 Alberto Gonzales在一個反盜版的高峰會議中所提出的構想。草案內容擴大對智慧財產權的保護範疇，其中涵蓋試圖非法拷貝音樂、電影、軟體，或是其他具著作權物品的未遂行為。並且，草案賦予調查人員可以扣押因販賣盜版而購置的財產，例如做為未來拷貝用的空白CD。另外，也討論到違反著作權者，將強迫對著作所有權人進行賠償，累犯者也必須面臨較嚴厲的刑責。 Alberto Gonzales在記者會中提及： “這項法律的制訂，反映出布希政府及司法部一貫的承諾，也就是我們會竭盡所能的對抗盜版問題” 唱片業團體對此法案表示高度讚揚。然而，公益團體 Public Knowledge卻指出，司法部亦需考慮其他能夠保護消費者合理使用權的方法。 近年，國會強化著作權法幫助媒體公司對抗其作品遭受氾濫的非法拷貝。並且，執法者已逐漸鎖定在電影撥放幾小時後，就將其置於網路上的拷貝集團。 美國最高法院在六月以 9-0的裁定，讓娛樂業者能對盜版行為予以痛擊。裁定中指出，假若檔案交易(file-trading)公司涉及引誘使用者違反著作權法時，檔案交易公司亦需負責。
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。
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局（the National Institute of Standards and Technology，NIST) 建立網路專頁，提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告，揭示各部會具體執行白宮在去（2011）年10月28日所發布的總統備忘錄（Presidential Memorandum），要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例，以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用，以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出，聯邦政府將創新技術研發，視為刺激經濟的一個重要工具，而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力，故歐巴馬政府啟動美國計畫（Startup America Initiative）將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一，並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫，包括各機關自訂目標與評量標準，以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構，NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵，俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標，如標準參考物質和數據（Standard Reference Materials and Data）、專利授權、共同研究等的追蹤範圍，此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面，NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫，揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性，具體執行、評估之方式，可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。