[林誠夏] Oracle 與 Google 的官司裡的「合理使用」是什麼？|數位時代 BusinessNext

經過歷時二週的審理，美國聯邦法院陪審團針對 Oracle 與 Google 一案的爭點作出裁決，10 位陪審團成員一致認為 Google 取用 Java 37 項 APIs 的互動程式碼，得在個案上構成合理使用（Fair Use），因此 Google 對 Oracle 並未有侵權使用著作權利的關係。此一裁決於 2016 年 5 月 26 日正式對外宣告，並對 Oracle 與 Google 訴訟一案產生逆轉式的影響，因為雖然陪審團此一裁決僅針對合理使用的成立與否作出判斷，法律上卻已實質阻斷 Oracle 之前向 Google 提出 93 億美元損害陪償金的請求（約合台幣 3022 億元）。

此一爭訟案是否就此落下句點仍是未定之天，Oracle 總顧問 Dorian Daley 已聲明將會尋求一切上訴管道，據傳甚至可能透過杯葛 William Alsup 法官提供給陪審團成員的合理使用適用指南內容偏頗，來達到廢棄此一裁決的目標。

然而，無論後續事態如何發展，5 月 26 日的陪審團裁決，讓世人都看到了，合理使用竟然有阻卻 93 億美元損害賠償金請求的潛質與可能性，而合理使用應如何被正確解讀在自由開放源碼的授權框架裡，也是目前被廣泛討論的議題。

合理使用是什麼？

合理使用是什麼？能吃嗎？不能吃，但它卻可以讓某些無權使用他人著作的行為，不會進入侵權使用的範圍，而既然不是侵權使用，自然就沒有後續損害賠償金的課責。Google 於其 YouTube 合理使用推廣專頁的說明：「合理使用是一個法律原則，它告訴你在某些情況下，未經允許利用他人受到著作權利保護的素材是可以的。」（註）

圖說明

這段話雖然直白，卻很正確的傳達出合理使用的內涵，我們可以再把它拆解為三個要項來理解，合理使用本質上：

就是一種無權利用，使用者無權利用對象是他人受到著作權利保護的素材，
這樣無權利用的行為本來必須擔任侵權使用的責任，然而若是能夠成功主張合理使用的話，則不構成著作財產權之侵害，
至於是否可以主張合理使用、主張合理使用是否可以成立，就要考究「某些情況下（under certain circumstances）」，究竟是哪些情況了。

全球多數國家的著作權法，都有內嵌合理使用的條款，它是一種著作權法預設調和公益與私益的機制，讓一般使用者在未經授權的狀態下，基於報導、評論、教學、研究或其他正當目的之必要，對於他人的著作，得以採低質量、低數量，並不侵犯原作者核心著作財產權利行使的方式進行利用。因為試想一下，若是每個人對他人著作的低度引用行為，都會被以侵權行為課責，那麼嚴重時甚至會侵犯到憲法賦予的言論自由。

以台灣為例，合理使用的基本原則規定於著作權法第65條，以44至63條為不同狀況的例舉，基本上它提供了四項基礎標準供作綜合評估：(1) 利用之目的及性質、(2) 著作之性質、(3) 所利用之質量及其在整個著作所占之比例，以及 (4) 利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響。

美國則規定於其著作權法的第 107 條，基本上兩地就此合理使用的評判原則，是完全一致的。而就司法實務上的觀察，最後一項「利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響」常被視為最具指標性的評判準據，因為著作權利主要的保護對象在於著作財產權，若是無權利用他人著作，卻能夠不去影響到原著作潛在市場與現在價值，則實質上也很難說這涉及到財產權的侵害。

不過，很明顯的Oracle與Google一案並不單單準據上述第四項標準，而是綜合評判了一至四項標準，甚至不僅止於這四項標準，因為依照美國著作權法的解釋，合理使用的評估並不受限於此四項標準，而是此四項為基礎上建議先去釐清的標準，而在綜合評判之後，陪審團才認為 Google 的使用方式，符合合理使用的範圍。

Java 相關的 APIs 一直都是公開可及的標的

Java Libraries 及相關的 APIs，除了 Sun 之前已然釋出的 OpenJDK 這個分支以外，嚴格來說都沒有直接採自由開源軟體（Free and Open Source Software）的授權方式釋出，不過，多數的程式框架及其 APIs，一直都是公開可及的對象。此次美國聯邦法院陪審團成員，明顯的有意識到這個要點，在審議過程中，傳訊了 Sun 在被 Oracle 併購前的 CEO Jonathan Schwartz 來證實此事。

一般來說，受到著作權利保護的客體，其現實狀態雖處於公開可及（open for access），然這並不表示其著作權利已經全然消失，這就像是他人透過網路部落格公開發表文章，不代表這篇文章就可以被自由地重製轉載或是改作，然而，曾任 Sun 長期 CEO 的 Jonathan Schwartz 在陪審團面前，明確呼應 Google 代理律師 Robert Van Nest 的說法：「Java 這個程式語言的提供利用，一直都是採自由且開放的途徑（free and open to use），這樣的政策甚至早於我到 Sun 就任前即是如此。」所以雖然這些程式碼並沒有透過明確的自由開源軟體授權條款提供給使用者，然而過往到現在它也成為一個事實上的既成狀態，除此之外，IBM、Oracle 及其他公司組成的合作聯盟 Apache Harmony 也曾取用這些 APIs 來開發商業產品，一樣基於未獲明確授權的前提，因為這樣的綜合原因，於Oracle與Google一案裡，陪審團成員才一致同意擴大了合理使用的認定範圍。

此案是否形成先例並影響到未來自由開源軟體對衍生程式的拘束要求？

此案自 5 月 26 日公布陪審團認同合理使用的裁決之後，便引發了自由開源軟體授權領域裡不少意見領導者的密集討論，這些討論內容大致聚焦於兩個要點：1、API 受到著作權法保障，但可以主張合理使用來抵銷其影響，會不會成為一個判決先例？2、就算不成為判決先例，此一解讀態度會否影響自由開源軟體授權的未來發展？

第一個問題依據多數美國法學專家及律師群的評判，Oracle 與Google一案目前就美國制度，仍未具判例的拘束地位，再者，即使此一個案得以適用合理使用，也不代表未來軟體 API 的利用，皆會受到影響，因為衡諸合理使用機制的本質，它必須建立在「個案的審議」上，過往一個甲先生的案件被認定為合理使用，不代表在 20 年後的時空背景，乙先生碰到一樣的狀況仍然可以是合理使用，反言之，過往一個丙先生的案子不被認同是合理使用，也不代表在 20 年後的時間空景，丁先生碰到一樣的狀況不能被認定是合理使用。

以美國著作權辦公室為例，其向來並不直接提供說明文件，告知一般民眾何種作為是合理使用、何種作為不是合理使用，它所提供的就是合理使用過去判決的彙編，以此為基礎協助毋眾進行判斷，所以合理使用一定是個案式的效力，它並不必然拘束日後其他司法訴訟案。

第二個問題的討論，則更是活絡而多元。事實上 Oracle 代表律師團之一的 Annette Hurst 女士於陪審團裁定的隔天，於 Linkedin 平台上發表了一篇名為「自由軟體的死亡-或說 Google 如何置 GPL 授權條款於死地（The Death of "Free" Software... or How Google Killed GPL）的評論文章。該篇文章的主要論點，在於批評若 Oracle與Google 一案最後的結果是 API 相關程式碼的應用真的落入合理使用的範疇，那自由開源軟體授權，特別是 GNU General Public License 所追求的衍生關係互惠性（copyleft）將不可能被尊重與實踐，而 Richard Stallman 創立自由軟體基金會倡議的軟體自由（Software Freedom）理念，也將蕩然無存。

圖說明

不過依據此篇專文下方的公開評論及自由開源軟體授權領域的私下討論信串，多數的開源授權意見領導者，並不贊同 Annette Hurst 女士的看法，他們指出：

Oracle與Google 此案，是因為過去 Java 相關 API 完全公開可及卻沒有述明授權規定，才讓陪審團就現實狀態作出擴大合理使用範圍的解釋與裁定，然而，自由開源軟體授權條款是一個授權權利義務關係述明清楚的法律文件，在這樣的基礎下，未必會有 Oracle與Google 一案中合理使用的適用。
即使未來多數群眾及著作權法方面的認定，開始將 API 的必要性取用，視為合理使用，則這也不致對自由開源軟體授權條款產生本質上的衝繫，事實上，比較 GNU General Public License 第三版與第二版的差異，可以發現於 2007 年更新修訂的第三版，早就將合理使用的詞彙加入到條款的內容裡，明確指出 GPL-3.0 授權軟體，不會影響著作權法賦予使用者主張合理使用的地位。（This License acknowledges your rights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law.）另外舉實例來說，GCC 這個重要的軟體編譯器，近年來皆採 GPL-3.0 加上 GCC Runtime Library Exception 放寬條款併行提供，其述明在編譯過程中自動植入到客體的 GCC 檔頭資訊及必要的程式碼，不會造成衍生關係，這其實就是一種開源專案對合理使用的肯認與實踐。

故截至目前為止，在自由開放源碼授權領域裡，多數的評論家對於 Oracle與Google 一案認定合理使用的陪審團裁定，皆持正面與肯定的態度，並不認為此一單一個案，會影響到自由開放源碼授權生態系未來的正常發展。

合理使用的趨勢發展

最後值得一提的是，經此一役之後，Google 再次被證實為目前國際間，最善為使用合理使用來拓展其商務版圖的跨國公司，早先經歷多年纏訟，Google Book 已於美國最高法院的審理下，以合理使用的地位，讓其數位化出版著作以供查詢及購買的行為不落入侵權行為的範疇，除此之外，其於 YouTube 平台上，亦於 2015 年底開始，於美國本土試行合理使用保護方案（Fair Use Protecting），該專案調整了 YouTube 上涉及他人著作權利音樂或影像不得上傳的規定，若是使用者是依合理使用地位上傳，則 Google 仍可彈性提供這些影帶被播放的地位，甚至於部份爭議案例產生時，Google 亦可以提供上傳者援助，來處理相關的司法程序。

近期國內的著作權法正在進行大幅度的修訂，此次修訂的重點之一，就是將過去許多司法實務上認定為合理使用的利用模式，直接於成文法中類型化以釐清爭議，而澳大利亞近期的一份著作權調查報告書，也指出善於推動合理使用機制，是調和著作私權過於財團化、巨大化，而能夠保障一般民眾衡平權利的作法，對於合理使用如有進一步的了解或興趣，建議可以閱讀香港中文大學李治安教授，近年與台灣創用CC計畫合作編撰的「視聽著作的創用CC授權與合理使用」。

註：Fair use is a legal doctrine that says you can reuse copyright-protected material under certain circumstances without getting permission from the copyright owner.

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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