美國CIPU報告指出「智財管理者與企業經營者須具備充足之智慧財產權素養，以處理日常業務上的智慧財產權議題」
美國The Center for Intellectual Property Understanding(CIPU，以提高人們的智慧財產管理素養和提倡阻止侵權行為為宗旨的教育推廣非營利組織)於2025年2月19日發布之「Manager and Entrepreneur IP Experience: The Limitations of On the Job Learning」報告指出，於美國從事智慧財產權的美國商業人士於智慧財產權相關問題時有兩大現象，包括：專利人員具備基本營業秘密素養之重要性與日常商務活動之商標、著作權問題日趨普遍。
針對前者，根據Ocean Tomo發布的市場研究，從1975年到2020年，無形資產佔整公司整體價值從17%提升至90%，可見智慧財產權在國際市場的重要性，這也表示有更多不同領域的專業人士在參與處理專利、著作權及商標之問題，包括非法律專業人士，例如工程師、行銷策略師和其他來自教育領域之人員等，但是這些人員之所學很少涉略智慧財產，將導致無法確實有效的因應智慧財產議題，進而造成付出代價高昂的溝通障礙以及難以認定專利是否具備商業應用等負面影響。而一些從事專利領域的人員指出，當了解營業秘密的重要性，將可使從事處理智慧財產相關工作的人員決定是否要保密抑或揭露公開揭露這些資訊。
至於後者，在本篇報告相關的研究指出，高商標註冊率和高獲利及股票回報價值的整體無形資產間存在正向關係。許多受訪者還提到透徹了解商標法對於發展品牌、降低責任風險的方式至關重要。對於生成式AI的領域的企業家，因為侵權和合理使用問題持續存在，所以著作權意識的重要性也隨之提升。而為公司管理著作權資產的專業人士時常有管理多樣化資產的機會，例如廣播、串流媒體的權利金及整個產業鏈的製作成本等。
因此，對於時常接觸智慧財產之產業之相關人員而言，應提供更多智慧財產權相關課程，開發可存取、使用者友善的資源，以彌平從事任何形式的智慧財產權的專業人員法律素養之差距，進而使這些人員足以應對日常業務上可能面臨的智慧財產問題。
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陳佳妤
副法律研究員 編譯整理
Steve Brachmann, CIPU Report Shows IP Managers and Entrepreneurs Lack Sufficient IP Literacy Education (2025), https://ipwatchdog.com/2025/02/20/cipu-report-shows-ip-managers-entrepreneurs-lack-sufficient-ip-literacy-education/id=186296/# (last visited Feb. 24, 2025)
在今（2007）年1月底召開的生物多樣性公約技術專家小組會議（Technical Expert Group of the Convention on Biological Diversity），秘魯提出透過核發一種類似來源地證明的“基因護照”（genetic passports; passport for genetic resources），簡化基因資源的跨境交換（cross-border exchanges）手續，以便協助更多國家得以靈活利用各國基因資訊。由於透過基因護照的核發，一國對其基因資源的掌控得以超出其國境之外，因此秘魯此項提案受到許多專家背書支持。 根據1992簽署的生物安全議定書（Convention on Biological Diversity, CBD），各國對源自於其國境內之基因資源擁有主權。基因資源為生技研究所仰賴的重要研究資源，基因資源的豐富與否取決於生物多樣性。由於具備豐富生物多樣性的國家多集中在開發中的「南方」國家，長久以來，這些國家境內的基因資源被來自於已開發國家的機構以「研究」、「學術交流」等各種名目帶出，卻無法享受其研究成果，導致目前對基因資源已立法管理的國家（多為開發中國家），法令內容主要偏向阻擋不法利用，而非鼓勵多元利用，無形中使國際間基因資源之使用逐漸形成壁壘。 秘魯最近所提出的提案即是為了解決上述問題，根據秘魯的提案，每一種資源的“基因護照”將發給CBD會員國負責主管基因資源管理事務的政府主管機關。“基因護照”將涵蓋所有的基因資源，包括動物、植物及微生物；護照中將會註明此等物質之來源地、特性及負責單位。透過基因護照的核發，國與國之間得以建構基因資源流動及運送的國際共識。由於此項提案受到生物多樣性公約技術專家小組會議二十五國代表的全體同意，CBD秘書處希望該提案能在今（民國96）年10月將在加拿大召開的第九屆大會中通過。
從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年10月8日 壹、前言 我國近年積極發展智慧農業，一般農企業或農民發展智慧化過程中，面臨高額的設備建置、維護成本使其卻步，因此創設新的農業數據流通運用商業模式將能降低智慧化門檻，成為智慧農業普及落地之關鍵。本文將研析與我國農情相近之日本推動智慧農業數據流通運用之策略，作為我國智慧農業發展之借鏡。 日本與我國同樣面臨從事農業者高齡少子化以致後繼無人，日本政府於2016年提出Society 5.0概念，期待以資通訊（Information and Communication Technology，ICT）技術帶動發展社會各個領域[1]，於農業領域利用農業ICT可使資深農民內隱知識成為外顯化數據而利於經驗傳承。 日本當時民間企業已有開發眾多ICT系統服務技術，不同業者因未進行合作，其提供的系統服務互不相容，ICT系統服務產出之數據格式、標準不一；另一方面，公部門（研究、行政機關）內的資料亦各自分散管理。為促進農業數據整合管理、流通運用，日本農業數據協作平台（WAGRI[2]）因而催生。 貳、日本農業數據協作平台WAGRI發展歷程 一、日本首相指示建構數據平台 日本政府於2017年3月24日召開第6回「未來投資會議[3]」，作為主席之首相安倍晉三提到：為了能栽培出安心可口的作物，官方、民間應互相拿出作物生長狀況、氣候、地圖等更新資料，並且於2017年年中建構無論任何人均可簡易利用的資訊協作平台，必要數據須完全公開，交由IT綜合戰略本部[4]將前述平台規劃具體化。 於2017年6月9日召開的第10次未來投資會議中，公布「未來投資戰略2017[5]」，以實現「Society 5.0」為目標，其中提到於農、林、水產業領域，奠基於公部門保有之農業、地圖、氣象等公開化資訊，能夠共有活用各種數據的「日本農業數據協作平台（下稱WAGRI）」將於2017年開始建構。 二、WAGRI試營運 WAGRI由內閣府「策略性創新創造計畫（Strategic Innovation Promotion Program，SIP）」第1期計畫11個課題之一「次世代農林水產業創造技術」[6]支持（管理法人為農研機構[NARO][7]），由慶應義塾大學SFC研究所[8]建置，與參與SIP研究計畫聯盟，包括農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等（例如日本IT企業NTT ［Nippon Telegraph and Telephone Corporation］、富士通［Fujitsu Limited］；農機大廠久保田［Kubota Corporation］、洋馬［Yanmar Holdings Co., Ltd.］[9]）共23個組織一同建置，具備「合作」（打破不同系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式得以促成數據交換利用商業模式建立）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據得以促成數據取得和後續流通）三大功能之WAGRI，試營使用時已有實作案例指出，活用WAGRI後在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減[10]。 三、WAGRI自主營運 2019年4月以農研機構（NARO）為營運主體，正式營運開始原本由SIP計畫支援，轉由農研機構（NARO）正式營運。 今（2020）年4月更新WAGRI平台利用資訊自主營運後，原先不收費方式已變更，欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式，須繳納不同的費用[11]： 1. 數據利用者（利用WAGRI數據者）、數據利用暨提供者（利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者） 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時，須另外支付數據使用費 2. 數據提供者（提供數據予WAGRI者） 平台利用月費3萬日圓 但書：若僅提供之數據屬於無償者，原則上不需要繳納平台利用費 參、因應疫情WAGRI擴散之應用 日本SIP第2期計畫12個課題之一「智慧生物產業與農業基礎技術[12]」所支持的「智慧食物鏈聯盟[13]」，將擴張SIP第1期計畫所建置之WAGRI，建構智慧食物鏈平台（簡稱WAGRI-dev），智慧食物鏈聯盟主要任務為建構智慧食物鏈（預計於2025年開始商業化服務），促使食物的加工、流通、銷售、出口相關數據可相互運用，以作為日本生鮮物流之基礎，將架構於WAGRI之基礎擴建為WAGRI-dev。 為因應疫情，今（2020）年4月7日聯合國糧農組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）和世界衛生組織（World Health Organization，WHO）聯合發佈「針對食品安全監管部門防控新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）與食品安全的臨時指南[14]」，由日本SIP計畫課題「智慧生物產業與農業基礎技術」之智慧食物鏈聯盟，基於前述指南制定「新冠肺炎（COVID-19）對應指針」；同樣作為前述課題一環的「日本食品指針協作系統（簡稱WAGRI.info）」[15]為因應疫情而產出相對應的應用。 WAGRI.info，於7月13日開放網站受理食品、農產品相關業者進行食安登錄，不限於符合新冠肺炎對應指針，符合既有之品質・安全管理指針（例如：危害分析重要管制點［Hazard Analysis and Critical Control Points，HACCP］）等即可申請登錄，並具備企業檢索功能供一般大眾使用。 WAGRI.info為WAGRI-dev之一環，未來將陸續添加多樣數據協作機能、防止數據竄改與不法入侵等措施。日本政府從原本期待藉由擴張WAGRI打造出從生產，以至加工、流通、銷售、出口等，建構一世界首度智慧食物鏈之外，因應疫情增加相關機能以建構食安資訊網。 我國亦有智慧農業數據相關平台提供OPEN DATA介接功能[16]、開發食安溯源整合應用系統，提供校園午餐食材流向資料，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展智慧農業活用數據之借鏡外，WAGRI.info之作法亦可供國內因應疫情之食安政策參考。 [1]〈科学技術基本計画〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [2]WAGRI代表的是作為一數據平台 ，由各式的數據與服務連環成一個輪，調和各個社群、促進「和」諧，期待引領農業領域之創新，由WA+AGRI組合而成（WA是和的日文＋農業AGRI），WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部，從2016年起約每月召開「未來投資會議」，討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉，首相官邸網站，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段，從2000年日本施行IT基本法（高度情報通信ネットワーク社会形成基本法），於隔年依法設立IT戰略本部（高度情報通信網路社会推進戦略本部），2013年依據政府CIO（Government Chief Information Officer）法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長（内閣情報通信政策監，簡稱政府CIO）」，IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部（高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部，IT総合戦略本部），以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策，打破省廳的縱向斷層，整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（IT総合戦略本部）〉，首相官邸網站，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/，（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [5]許祐寧，〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉，資策會科法所網站，2017/08，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題，結合未來投資會議施政重點領域，編列年度科技預算，創設並推動「策略性創新創造計畫（戦略的イノベーション創造プログラム，Strategic Innovation Promotion Program，SIP），SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム（SIP：エスアイピー）〉，內閣府網站，https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；邱錦田（2017），＜日本實現超智慧社會（社會5.0）之科技創新策略＞，國家實驗研究院網站，https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [7]農研機構，日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization，簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所，簡稱SFC研究所，為推動日本智農發展之重要學研單位，任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人，同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理，促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出，亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色，促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接，其為日本政府推動農業數據流通之重要角色，促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站，https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [9]IoTNEWS，〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉，2017/05/15，https://iotnews.jp/archives/56366（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [10]神成淳司，〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉，《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》， 12月號，頁24-26（2017）；農林水産省技術政策室，〈農業データ連携基盤の構築について〉，2018/09，http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf （最後瀏覽日：2020/10/08）。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，2019/4/2，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [12]同註6，SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一，智慧食物鏈聯盟成員包括：由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員，由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與（聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所），參註13；〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 －新たなスマートフードチェーンの構築をめざして－」〉，2020/03/10，WAGRI網站，https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎（COVID-19）與食品安全臨時指南〉，中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站，http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [15]WAGRI.info 事務局，〈「WAGRI.info（食品ガイドライン連携システム）」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉，2020/07/13，https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927（最後瀏覽日：2020/10/08）；日本食品指針協作系統WAGRI.info網站，https://www.wagri.info/（最後瀏覽日：2020/10/08）。 [16]智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2020/10/08）；〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉，2019/12/12，智慧農業網站，https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512（最後瀏覽日：2020/10/08）。
當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標日本總務省下設之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System）各自已發展出道路交通資訊通信系統（Vehicle Information and Communication System，簡稱VICS）、電子收費系統（Electronic Toll Collection System，簡稱ETC）、雷達防追撞（ﾚｰﾀﾞｰ）等不同通訊技術，自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式，利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態，在人口稀少之地區利用無人駕駛系統，使駕駛不足之問題得以解決，對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為： 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術，降低事故之發生，普及車聯網等資通訊系統，車中行動模式之變革，並透過異業結合創造新的服務模式，達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
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。