提升晶圓競爭力，維護國家領導性：2020年《美國晶圓代工業法案》
鑒於中國大陸製造微電子之能力，日益趨近美國；為建立美國在科技領域之領導地位，與振興全球微電子產業。以美國參議員Charles E. Schumer和Tom Bryant Cotton為首，於2020年6月提出《美國晶圓代工業法案》(American Foundries Act)。法案重點為：(1)資助發展微電子產業與研發設備；(2)創建、擴展與現代化提升微電子產業之設備，與維護國家安全之能力；(3)增加預算確保美國在微電子產業之領先地位；(4)訂定國家微電子之研發計畫；(5)建置產業諮詢委員會；(6)訂定多邊出口控制計畫；(7)禁止資金與國外競爭者相關；(8)限制計畫、承包商、分包商，和預算來源為國防部者採購國內微電子設計與代工服務。
該法案授權國防部長及國家安全局長基於國家安全之需求，由國防部資助微電子產業的建構、研究與發展。資助、輔助微電子產業在製造、裝備、檢測、外觀與研發上的發展，以及在採購設備和智慧財產權上的現代化。此外，美、中的競爭亦延伸至國家關鍵科技保護的面向。該法案規定倘微電子公司在敏感技術的研發，技術的許可、轉讓或投資，係中國政府或其他國際競爭者所有、受其控制或影響，美國政府將收回對該公司之資助，並禁止其參與計畫。
在商業製造上，亦須降低風險，包含對微電子研發的分類和出口管制，確認管理流程，以及減輕供應鏈的安全風險；且須注意在國家安全方面的要求。並為確保美國在微電子產業上的領導地位，國家經費授權國防高階研究計畫機構(the Defense Advanced Research Projects Agency)拓展電子復興計畫(the Electronics Resurgence Initiative)，發展具破壞性的微電子科技，包含發展足以支持國產微電子企業的研究量能；並由國家科學基金會(the National Science Foundation)、能源局(the Department of Energy)與國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology)，負責執行微電子的科學研究與開發。
- With The Support of New York’s Semiconductor Industry, Schumer Announces Bipartisan American Foundries Act, Bolstering U.S. Leadership In Microelectronics Sector, Dramatically Increasing Investment In Domestic Facilities, & Keeping Production On Our Shores
- The Senate of the United States─116th Cong., 2d Sess.
蔡立亭
法律研究員 編譯整理
With The Support of New York’s Semiconductor Industry, Schumer Announces Bipartisan American Foundries Act, Bolstering U.S. Leadership In Microelectronics Sector, Dramatically Increasing Investment In Domestic Facilities, & Keeping Production On Our Shores, Charles E. Schumer United States Senator for New York, https://www.schumer.senate.gov/newsroom/press-releases/with-the-support-of-new-yorks-semiconductor-industry-schumer-announces-bipartisan-american-foundries-act-bolstering-us-leadership-in-microelectronics-sector-dramatically-increasing-investment-in-domestic-facilities-and-keeping-production-on-our-shores (last visited July 21, 2020).
The Senate of the United States─116th Cong., 2d Sess., American Foundries Act (2020), https://subscribe.senate.gov/jamesrisch/index.cfm?a=Files.Serve&File_id=C9460481-9BE7-4B95-9691-5BDBC5C202F1 (last visited July 20, 2020).
美國聯邦政府與企業界正朝向增加驗證技術的使用，以遏止線上詐騙的盛行，所謂「雙重驗證（ ”two-factor” Authentication）」機制，為美國聯邦財政機構檢測委員會(Federal Financial Institutions Examination Council, FFIEC )與美國芝加哥直銷協會( The Direct Marketing Association, DMA )推行，主要要求檢查除用戶名稱和密碼以外的東西來確認顧客的身份。 美國聯邦財政機構檢測委員會 —包括聯邦儲備（Federal Reserve）和聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corp.，FDIC）等管理者在內，要求銀行2006年底皆必須加強網上身份驗證措施，如給每個顧客一份加密的憑證，這些憑證會向銀行證明用戶的真實身份。且該加密的憑證不會向發放該憑證的其它網站做出回應，這樣既保護了用戶，也保護了銀行。此外，美國聯邦財政機構檢測委員會審查員亦會定期檢查銀行的執行情況；而以美國芝加哥直銷協會為例，其要求會員於交易時所使用之電子郵件，須取得電子郵件系統的驗證，以確保電子郵件係由該協會成員所發出。 如同美國芝加哥直銷協會執行長 John A. Greco 所言，消費者可藉由此種驗證方式增加更多信心，對於其所取的資訊係來自可靠來源並具有合法性，可使市場減低網路犯罪之產生並對於政府、企業及消費者有更多保障。
美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
歐盟發表網路博奕綠皮書（Green paper on on-line gambling）為網路博奕立法暖身歐盟於去年(2011)3月發布「網路博奕綠皮書（Green paper on on-line gambling）」，針對歐盟在網路博奕所面臨的問題提出解決對策，旨在尋求歐盟境內與網路博奕相關的利益團體支持立法推動。該綠皮書內容，主要包括以下幾項議題： 一、網路博奕服務業者之界定：歐盟內的各成員國間對於網路博奕服務業者的認定，以及發核發執照相關條件仍有分歧，使得部分業者無法在他國營業，故擬透過綠皮書諮詢各國現行制度，以及核發執照的實務，尋求認定服務實體能達一定共識。 二、提升網路博奕的服務：包括更簡易的支付方式（如使用信用卡、電子錢包、現金轉帳、預付卡等），以及提高網路中介服務提供者（ISP或網路資料儲存）的服務品質。 三、公共利益維護：包括消費者保護（如防範賭博成癮），公共秩序維護（防範詐欺、洗錢或其他犯罪）、以及博奕盈餘如何分配在公共利益事項等。 四、取締非法網路博奕服務：由於各成員國對於非法網路博奕業者或因執法不，導致非法的網路博奕服務在歐盟境內仍大行其道。故擬評估成員國執法與跨境合作現況，以及利用網路阻斷非法賭博的成效。 歐盟執委會在綠皮書公布後，利用2011年3月到7月四個月的時間蒐集包括一般公民、公、私博奕經營者，媒體相關業者，網路中介服務提供者（ISP、網路交易系統），體育賽事提供者等各界意見，並舉辦相關研討會，以討論當前歐盟網路博奕的相關問題。 根據最新消息，今年2月27日，歐盟執委會召集歐盟各國網路博奕管理機關以及專家，分就綠皮書、研討會之結論以及彙整而來的諮詢意見（共260份）加以討論。與會的歐洲博奕協會(European Gaming and Betting Association，EGBA)秘書長Sigrid Ligné支持執委會的作法，表示希望儘快推動具歐盟層級的網路博奕規範立法，以保障消費者的權益。歐盟執委會雖欲整合各成員國間有關博奕的法令，惟目前仍有反對聲浪，部分成員國希望能保有自己的網路博奕規範，故本案未來之發展，值得後續密切注意。
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。