Codex研提進口食品含有未經核准之GMO含量的技術指導原則
由聯合國農糧組織及世界衛生組織共同成立的The Codex Alimentarius Commission (Codex)，刻正研提一份與GMO有關的重要技術指導原則，以協助各國評估並管控進口食品是否含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程的風險，藉此降低食品貿易的障礙。
關於未經核准的GMO，目前歐盟採取的零容忍度政策（zero-tolerance policy），亦即，進口之食品或飼料中，絕對不能含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程，至於一般所知的歐盟0.9％的GMO標示義務，是適用在經依法核准上市的GMO，若因技術上不可避免的原因而使非基改產品含有此GMO之可容忍界線。
根據Codex調查，許多GMO的上市審查在歐盟受到延宕，但這些GMO在歐盟以外其實很多都已經被其他國家核准，或歐盟的技術審查單位—食品安全管理局（European Food Safety Authority, EFSA)也已提出正面的安全評估意見，但歐盟執委會卻遲遲未完成行政審查，造成在歐盟進口的食品或飼料中若含有這些GMO，即被認定為未經核准而影響產品之進口。
鑑於歐盟的GMO管理與出口國的GMO管理有重大的制度面差異，Codex認為此一制度面的衝突若不尋求解決，未來將越演越烈，影響的作物範圍也會越來越廣，因而Codex才會思考制定相關的技術指導原則，解決某GMO可能在一個或多個國家已經被核准上市，但在進口國還未經核准上市，而進口非基改食品或飼料中卻含有這些GMO的問題，目前Codex預計在2008年7月提出相關的技術指導原則建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [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.
歐盟資通安全局（ENISA）提出資通安全驗證標準化建議歐盟資通安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）（舊稱歐盟網路與資訊安全局European Union Agency for Network and Information Security）於2020年2月4日發布資通安全驗證標準化建議（Standardisation in support of the Cybersecurity Certification: Recommendations for European Standardisation in relation to the Cybersecurity Act），以因應2019/881歐盟資通安全局與資通安全驗證規則（簡稱資通安全法）（Regulation 2019/881 on ENISA and on Information and Communications Technology Cybersecurity Certification, Cybersecurity Act）所建立之資通安全驗證框架（Cybersecurity Certification Framework）。 受到全球化之影響，數位產品和服務供應鏈關係複雜，前端元件製造商難以預見其技術對終端產品的衝擊；而原廠委託製造代工（OEM）亦難知悉所有零件的製造來源。資通安全要求與驗證方案（certification scheme）的標準化，能增進供應鏈中利害關係人間之信賴，降低貿易障礙，促進單一市場下產品和服務之流通。需經標準化的範圍包括：資訊安全管理程序、產品、解決方案與服務設計、資通安全與驗證、檢測實驗室之評估、資通安全維護與運作、安全採購與轉分包程序等。 ENISA認為標準化發展組織或業界標準化機構，在歐盟資通安全之協調整合上扮演重要角色，彼此間應加強合作以避免重複訂定標準。目前有三組主要國際標準可構成資通安全評估之基礎： ISO/IEC 15408/18045–共通準則與評估方法：由ISO/IEC第1共同技術委員會（JTC1）及第27小組委員會（SC27）進行重要修訂。 IEC 62443-4-2–工業自動化與控制系統之安全第4-2部分：作為工業自動化與控制系統元件的技術安全要求。 EN 303-645–消費性物聯網之資通安全：由歐洲電信標準協會（ETSI）所建立，並與歐洲標準委員會（CEN）、歐洲電工標準化委員會（CENELEC）協議共同管理。 然而，資通訊產品、流程與服務種類繁多，實際需通過哪些標準檢驗才足以證明符合一定程度的安全性，則有賴驗證方案的規劃。為此，ENISA亦提出資通安全驗證方案之核心構成要件（core components）及建構方法論，以幫助創建歐盟境內有效的驗證方案。
Groupon與LivingSocial面臨關於團購券有效期限的團體訴訟Groupon日前遭消費者集體訴訟，控告其團購券之有效期限違反消費者保護相關法律。原告消費者主張Groupon違反聯邦信用卡責任公開法案，該法案限制禮券之到期日不得少於出售後五年內。對於原告消費者之主張，Groupon提出抗辯，並申請和解。而另一團購網站LivingSocial也面臨類似的訴訟案件，並且同意支付450萬美元和解金以解決關於團購券有效期限之爭議。在以上兩個案例中，核心問題均涉及，Groupon與LivingSocial所提供之票券是否適用於聯邦和各州法律中關於禮券之規定；換言之，爭議在於，聯邦法律規定禮券到期日不得短於五年，而此規定是否適用於團購網站所提供之票券，目前尚有疑義。就團購券有效期限的現狀而言，團購禮券上通常會標示兩個有效日期，其一為支付價格(市價)，另一個是推廣價格(促銷價)，前者係指消費者在此交易中原本所應支出之費用，後者則指折扣價格。舉例而言，消費者購買25美元的團購券後，得前往義式餐廳享有價值50美元的餐點，而若是團購券折扣到期後，消費者仍得以團購券換取市價25美元的餐點，但無折扣。
因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月24日 因應技術進步導致資訊的存取與分享更加容易，營業秘密侵權爭議也隨之增長，綜觀國際政策推動或許多跨國智財專家均逐漸重視營業秘密爭議相關議題，並論及營業秘密相關法規趨勢、訴訟經驗、建議企業可執行的營業秘密管理做法等，以下將綜整相關趨勢與專家觀點並提出我國企業建議。 壹、法規變動趨勢 從國際趨勢以觀，各國針對「競業禁止」規定，有逐漸對其嚴格審查與進行法規監管的趨勢，而這也使得透過限制性條款避免機密資訊外洩的難度提高，企業多轉而透過營業秘密管理來加強防護。 一、競業禁止 本文列舉了近期美國與英國對於競業禁止法規監管的趨勢。 （一）美國將從聯邦層級禁止「競業禁止」條款 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於今年，2024年4月23日推出一項最終規定「Non-Compete Clause Rule[1]」，該規則將針對除了高級管理人員以外之員工，使僱主與員工之間已簽訂競業禁止協議無效，並禁止未來僱主與員工簽訂競業禁止合約。 （二）英國擬立法限制「競業禁止」之最高法定期限 英國目前的競業禁止相關限制係基於英美法，以法院的個案判決及既判例來執行。英國政府於2020年12月4日至2021年2月26日期間向公眾進行諮詢，並就諮詢意見之政府回覆於2023年發布報告[2]，英國政府在該報告中提出，就目前國際實務上競業禁止條款之執行期間除了美國部分州已直接被禁止外，多半未進行太多限制，如德國最高為24個月、義大利最長可達三至五年，而英國政府提出其擬將在議會時間允許的情況下提出立法領先引入「最多三個月[3]」之上限，對於競業禁止條款進行限制。 二、合理保密措施 承上所述，基於「競業禁止」條款的效力可能因為政策、法規變動或在不同國家的規定不同而導致已簽署之競業禁止條款失去效力、尚未簽署之契約禁止再簽署競業禁止條款或只允許在受有限制之情況下簽署等，企業透過此類限制性條款來避免機密資訊外洩的難度提高，使的企業多轉而透過其他日常營業秘密管理措施來加強防護，及證明企業有落實營業秘密的「合理保密措施」之法律要件。 以美國加州為例，該州多年前就禁止「競業禁止」約定，故當地企業早已轉往透過建置營業秘密政策和保護措施來加強防護。 貳、具體營業秘密管理措施之建議 一、合理保密措施之目的 合理保密措施除了作為補足無法使用限制性條款（競業禁止條款）之替代管制措施具有「預防營業秘密洩漏之效果」以外；更具有在營業秘密侵權發生後，訴訟上舉證之用。許多智財實務專家表示，無論是在哪一國法規的管轄下，權利人共通性的困難多在於訴訟的舉證上，因此專家建議企業應留存營業秘密管制措施之執行紀錄以作為將來涉訟時舉證之用。 二、營業秘密管理之具體作法 參照實務上專家的建議，本文彙整將實務上被推薦之具體營業秘密管理做法[4]羅列如下： （一）確立並可以識別營業秘密範圍 對於企業而言，首先應識別並記錄出營業秘密（機密）範圍，才能明確管制措施的範圍，並透過機密的標示（例如浮水印）來使員工能夠認知到接觸的資訊為公司重要的營業秘密。 （二）監控 針對下載、複印、數據傳輸行為或者其他可能包含機密資訊之公司設備等行為公司應進行監控。 （三）使用行為管制 公司應限縮傳播範圍（包含禁止員工通過電子郵件將資訊發送到個人電子郵件或將機密文件攜出公司等）；並於不使用時妥善存放保管並上鎖或設置密碼管控。 （四）人員管制 員工作為營業秘密管控機制重要的一環，專家建議應對員工進行教育訓練（告知營業秘密重要性或提供有關如何識別和保護機密資訊的培訓）；與相關人員（員工、承包商、合作單位）簽署保密契約（confidentiality agreements）明確定義機密資訊之範圍以及禁止未經授權的使用與揭露；設立離職員工管控機制（包含離職面談、保存相關設備、甚至如果員工可能進入競爭對手工作，企業可評估是否進一步請合格第三方進行鑑識或取證員工身上是否攜帶機密資訊等，以作為未來若涉訟之舉證）等。 參、評析 綜上所述，企業或許已經理解建立合理保密措施並留存作為訴訟時舉證之證據的重要性，並了解些許零散的管理做法，但可能產生管理措施如何才算是完善的疑問，為了提供企業更全面的管理建議，資策會科法所創意智財中心以其在智財領域之研究與實務經驗的積累發布「營業秘密保護管理規範」[5]（下稱管理規範）將管理措施透過十個單元建立PDCA管理循環。 經查，上述國際法規變動下實務專家討論之營業秘密管理措施均包含在管理規範內，如「（一）確立並可以識別營業秘密範圍」會對應到管理規範第4單元「營業秘密的確定」章節；「（二）監控」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」及第7單元「網路與環境設備管理」；「（三）使用行為管制」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」；「（四）人員管制」會對應到管理規範之第6單元「員工管理」與第8單元「外部活動管理」。 管理規範除了提供更加多元完善的管理做法（如定義出的營業秘密應進行機密分級、設定保密期限建立管理清單；除了管制流通、複製行為，後端的銷毀或使用紀錄留存、預警措施之建立也很重要；對於員工的管控不僅是離職時，更是從入職時就有風險需要管控；或者更後端的爭議處理機制、監督與改善機制之建立等）以外，更重要的是，管理規範納入了企業應考量的相關法律風險，以「（二）監控」之建議為例，管理規範第6.3.2條進一步要求應對員工進行「宣導」，告知員工「會監控其使用營業秘密行為並保存相關電磁紀錄」，此規定對於企業而言十分重要，因為若未進行告知，可能會因為侵害員工的隱私權，違反刑法妨害秘密罪以及通訊保障及監察法之違法監察通訊罪，而使雇主被判刑。 由此可知，企業在建立營業秘密合理保密措施之相關機制時，亦需要注意措施的完善與合法性，企業除了可參考管理規範系統性建立營業秘密管理機制外，亦可以此管理規範做為檢視自身管理措施符合性之依據，進而促進企業有效落實營業秘密管理。 [1]Federal Trade Commission, FTC Announces Rule Banning Noncompetes (2024), https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes (last visited May 15, 2024). [2]Consultation outcome Measures to reform post-termination non-compete clauses in contracts of employment, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/consultations/measures-to-reform-post-termination-non-compete-clauses-in-contracts-of-employment#full-publication-update-history (last visited Jun. 19, 2024). [3]同前註，引述原文：「The government will introduce a statutory limit on the length of non-compete clauses of 3 months and will bring forward legislation to introduce the statutory limit when parliamentary time allows.」。 [4]Q&A: Trade secret disputes, Financier Worldwide Magazine, Financier Worldwide Magazine, https://www.financierworldwide.com/qa-trade-secret-disputes (last visited Jun. 05, 2024). [5]<營業秘密保護管理規範>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2024/06/14）。