經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。
資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議:
一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」
訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。
二、 提供標準化技術工具
標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。
三、 使用標準化契約條款
由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。
四、 提升法律意識與教育
應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
談服務貿易總協定下我國服務業研發補貼措施之國民待遇問題 企業員工分紅改列費用,衝擊高科技產業經濟部、金管會刻正規畫將企業員工分紅改列費用,並預計自九十六年度實施,以與國際會計處理原則接軌,預料將對高科技業將造成相當之衝擊。 國際會計準則都是將分紅列為費用計算,唯獨台灣是用盈餘在分配員工分紅,為與國際會計準則接軌,將分紅列入費用應是未來趨勢,可讓財報更加透明化,新今年 4 月 28 日 立法院修正通過的商業會計法第 64 條規定,公司企業應將員工分配盈餘在財報上改列為費用,以公平市價作為計算基準,並將另採行政命令或解釋令公布入帳方式。 不過員工分紅若以市價列入費用,公司帳上賺的錢就會減少,尤其是高價股、高配股的公司影響尤甚;另一方面,新規定亦可能使這些公司趕採股票選擇權,以或提高底薪、現金分紅等方式來降低衝擊,否則若是獲利都被「員工配股」稀釋光了,財報會非常難看。因此,高科技業者則希望主管機關能放寬買回庫藏股分配員工及員工認股權證規定,以降低衝擊。
美國網紅控訴前員工竊取其成功經營社群媒體之機密計算公式美國J. Cathell公司於2022年12月21日以《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)、《喬治亞州營業秘密法》(The Georgia Trade Secrets Act)控訴前員工Martin侵害其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」。 J. Cathell公司是知名引領潮流、設計與旅遊的網紅兼部落客Jess Cathell所成立,其個別社群媒體皆有上千、萬名之追蹤者。其所經營之J. Cathell公司透過Instagram(@j.cathell)與網站(www.jcathell.com)提供前往特定目的地旅遊而設計的服裝,亦融合特定風格與特殊活動,同時提供販售連結。另有經營Facebook(J. Cathell Facebook)、Pinterest(J. Cathell Pinterest)、Like To Know It(下簡稱LTK)(J. Cathell LTK)等社群媒體。該服裝與風格設計是由Jess Cathell針對其客群研析出專屬、非公開之計算公式(營業秘密)所得出之結果。 被告Martin自2020年9月起任職於J. Cathell公司、擔任Jess Cathell的助理。Jess Cathell主張其提供Martin專屬計算公式之使用權限,並投注大量成本教導如何運用計算公式詮釋服裝策畫結果、設計社群媒體發文內容。前述資訊對J. Cathell公司皆具有獨立之實際或潛在經濟價值、他人亦可因被揭露之資訊,或使用該資訊而獲利。 Jess Cathell主張僅有自己、Martin能接觸專屬計算公式,並運用該公式產出設計社群媒體發文及服裝策畫結果。Jess Cathell為了保密,不曾以紙本記錄留存專屬計算公式相關資訊;用於追蹤銷售與其他績效指標的系統,皆以帳號、密碼保護。而Martin知悉該密碼,且於Martin任職期間多有提醒前述資訊之秘密性,Martin針對這些資訊具有保密義務。 Jess Cathell於2022年4月左右,發現WEAR TO WANDER公司(下簡稱WTW公司)成立Instagram、Pinterest、Facebook、LTK等帳號與WTW公司網站,於前述社群媒體發文的格式及概念,與J. Cathell公司於社群媒體發布的內容幾乎相同,並於同年8月發現Martin是WTW公司的創立者。Jess Cathell主張因Martin、WTW公司不當使用其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」,在短短11個月內,WTW公司的Instagram即獲得近9萬名追蹤者,造成J. Cathell公司之財務與競爭損害,遂於同年12月向法院提出營業秘密侵害訴訟。 本案為首件社群媒體經營產業相關之營業秘密訴訟案件,後續判定將值得關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)