主辦單位：經濟部智慧財產局、台灣營業秘密保護促進協會共同辦理 執行單位：財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/10/28（三）13：40 - 16：45 參加對象：各企業負責人、主管、法務人員等 議　　程： 時間 講題 講師/與談人員 13:10-13:40 報到 13:40-13:50 開場致詞 經濟部智慧財產局廖承威局長 台灣營業秘密保護促進協會李紹康理事 13:50-14:40 【專家主題】從保護到創造價值營業秘密管理實務 台灣康寧顯示玻璃股份有限公司簡裕明資深智慧資產保護經理 14:40-15:30 【專家主題】營業秘密實務案例分享 臺中地檢署謝志遠主任檢察官 15:30-15:45 中場休息 15:45-16:15 【專家主題】常見營業秘密誤區，協助中小企業精準掌握管理 財團法人資訊工業策進會施品安副主任 16:15-16:45 【綜合座談(Q/A) 】 主持人：廖承威局長，經濟部智慧財產局 與談人： ● 李紹康副總，台灣康寧顯示玻璃股份有限公司/台灣營業秘密保護促進協會理事 ● 簡裕明資深智慧資產保護經理，台灣康寧顯示玻璃股份有限公司 ● 謝志遠主任檢察官，臺中地檢署 ● 施品安副主任，資策會科法所 16:45 活動結束 ● 本活動不提供演講者投影片紙本及電子檔，請見諒。

主辦單位：經濟部智慧財產局、經濟部產業園區管理局、台灣營業秘密保護促進協會 協辦單位：財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/10/06（二）13：40 - 16：45 參加對象：各企業負責人、主管、法務人員等 議　　程： 時間 講題 講師/與談人員 13:10-13:40 座談會報到 13:40-13:50 開場致詞 經濟部智慧財產局廖承威局長 經濟部產業園區管理局楊志清局長 台灣營業秘密保護促進協會楊慧鈴理事 13:50-14:40 【專家主題】從保護到創造價值營業秘密管理實務 日月光半導體製造股份有限公司楊慧鈴副總經理暨法務長 14:40-15:30 【專家主題】營業秘密實務案例分享 臺中地檢署謝志遠主任檢察官 15:30-15:45 中場休息 15:45-16:15 【專家主題】常見營業秘密誤區，協助中小企業精準掌握管理 財團法人資訊工業策進會施品安副主任 觀看簡報 16:15-16:45 【綜合座談(Q/A) 】 主持人：廖承威局長，經濟部智慧財產局 與談人： ● 楊慧鈴副總經理暨法務長，日月光半導體製造股份有限公司 ● 謝志遠主任檢察官，臺中地檢署 ● 施品安副主任，資策會科法所 16:45 活動結束 ● 本活動不提供演講者投影片紙本及電子檔，請見諒。 常見營業秘密誤區，協助中小企業精準掌握管理 ↑回議程表

數位投資是產業持續轉型與精準提升附加價值的催化劑，智慧機械設備、資通安全系統、人工智慧應用與節能減碳設備標的，廣泛融入企業營運管理的各個面向，而各類高度創新研究發展計畫，亦是維持企業競爭力的關鍵。《產業創新條例》也針對相關軟、硬體設備、技術服務採購支出或研究發展支出，提供營利事業所得稅抵減，有利於企業規劃轉型布局並降低投資風險。 為提升數位經濟相關產業業者規劃適用租稅優惠之掌握度，資策會科法所受數位產業署委託，將於115年9月30日舉辦「數位產業租稅優惠宣導線上說明會」，聚焦數位產業常見投資態樣，從企業營運角度提供盤點與規劃減稅投資之解析。 本次活動亦邀集專業會計師與專利師團隊，分享實務案例與申辦適用租稅優惠之經驗，讓申辦的程序作業變成可掌握運用之稅賦資源。 誠摯邀請資訊服務與軟體產業業者與會，共同攜手善用租稅優惠措施、提升投資效益。 主辦單位：數位發展部數位產業署 執行單位：財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/09/30（三）10：00 - 11：55 議　　程： 時間 議程 主講人 10:00-10:15 線上報到 主持人 10:15-10:25 活動開場 10:25-10:35 單元一：如何選擇產創第10條與第10-1條 資策會科法所陳明法律研究員 10:35-10:55 單元二：人工智慧、資安、5G設備系統投資的申請案例解析（暫定） 資誠聯合會計師事務所楊曜準經理徐可瑜協理（共同講授） 10:55-11:15 單元三：軟體出版、資安系統與資訊服務研發投抵申請案例解析（暫定） 11:15-11:25 意見交流與申辦資訊 資誠聯合會計師事務所楊曜準經理徐可瑜協理（共同講授） 11:25-11:55 QA問答與實務分享 資誠聯合會計師事務所楊曜準經理徐可瑜協理 資策會科法所陳明法律研究員（共同分享）

在全球生技醫藥產業快速邁向跨國分工與合作之趨勢下，藥品研發高度仰賴跨國授權、共同開發及 CDMO 等合作模式。然而，跨境合作高度涉及智財權歸屬、臨床資料提供義務與使用範疇等複雜法律議題，且多指定以國際仲裁作為爭端解決機制。若對權利義務解讀產生落差或不熟悉國際仲裁程序，往往會引發高額賠償風險與產品上市延宕。 為協助國內企業掌握前瞻爭端解決策略，由經濟部產業技術司指導、財團法人資訊工業策進會科技法律研究所規劃本系列工作坊，場次二聚焦國際仲裁最新發展與生醫跨境爭端案例解析，重磅邀請深具跨國爭端實戰經驗的專家陣容：藥華醫藥股份有限公司陳杏怡法務長、常在國際法律事務所莊月清資深顧問，以及恆業法律事務所曾怡靜資深仲裁人、林繼恆主持律師、林上倫律師共同與談，引領與會者剖析指標案例，協助企業精密布局跨國紛爭防禦網絡。 指導單位：經濟部產業技術司 主辦單位：財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/09/23（三）14：00 - 16：30（13:30開始報到） 議　　程： 時間 主題 講者 13:30~14:00 報到 14:00~14:10 主辦單位、貴賓致詞及大合照 資策會科技法律研究所 長官 14:10~14:40 國際仲裁實務與最新趨勢 林美鳳 高級法律研究員資策會科技法律研究所 14:40~15:10 實務仲裁案例解析—以藥華ICC仲裁案為中心 林上倫 律師恆業法律事務所 15:10~15:30 中場休息及交流時間（敬備茶點） 15:30~16:30 綜合討論：從藥華ICC仲裁案談仲裁實務運用策略 主持人林美鳳 高級法律研究員 與談人 陳杏怡 法務長 藥華醫藥股份有限公司 莊月清 美國律師／資深顧問 常在國際法律事務所 曾怡靜 資深仲裁人／澳洲訴訟律師 恆業法律事務所 林繼恆 主持律師／博士 恆業法律事務所 林上倫 律師 恆業法律事務所 16:30~ 交流與賦歸 ● 本系列工作坊場次一「跨境合作與風險管理實務」，將深入解析跨境合作契約關鍵條款設計、履約風險管理及紛爭解決策略，歡迎踴躍報名參加。 ● 更多系列活動動態，敬請持續鎖定資策會科法所官方網站。 【貴賓介紹】

在全球生技醫藥產業快速邁向跨國分工與合作的趨勢下，藥品研發已從單一企業研發轉型為跨國授權、共同開發及 CDMO 等高度連結的產業生態體系。然而，跨境合作帶來龐大商機的同時，也伴隨著智財權歸屬、臨床資料使用範疇、履約落差等複雜法律爭端。若契約未臻周延或缺乏跨國爭議處理經驗，極易導致產品上市延宕甚至面臨巨額賠償。 為協助國內生醫企業建立完善的風險防線，由經濟部產業技術司指導、財團法人資訊工業策進會科技法律研究所規劃本系列工作坊，場次一特別重磅邀請恆業法律事務所資深顧問 曾怡靜 資深仲裁人／澳洲訴訟律師 擔任主講嘉賓，憑藉其深厚的國際爭端解決與跨境實務經驗，將帶領與會者深入解析生醫跨國合作的契約架構與攻防策略。 指導單位：經濟部產業技術司 主辦單位：財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/09/23（三）09：30 - 12：00（09:00開始報到） 議　　程： 時間 主題 講者 09:00~09:30 報到 09:30~09:40 主辦單位、貴賓致詞及大合照 資策會科技法律研究所 長官 09:40~10:40 跨境合作契約風險管理與關鍵條款設計 曾怡靜 資深仲裁人、澳洲訴訟律師／恆業法律事務所 10:40~11:00 中場休息及交流時間（敬備茶點） 11:00~12:00 跨境合作契約履行之風險管理與紛爭解決策略 曾怡靜 資深仲裁人、澳洲訴訟律師／恆業法律事務所 12:00~ 交流與賦歸 ● 本系列工作坊場次二「國際仲裁趨勢與運用實務」，將深入解析國際仲裁最新趨勢與實務案例，歡迎踴躍報名參加。 ● 更多系列活動動態，敬請持續鎖定資策會科法所官方網站。 【貴賓介紹】

為因應美國於114年1月16公告「確保聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈安全」最終規則(Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Connected Vehicles)，強化聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈之安全管理與交易管制，特舉辦本場說明會，協助相關供應鏈業者與研究機構掌握現行美國聯網車輛監管制度、合規與實務操作重點。 本次說明會內容涵蓋兩大主軸，分別說明如下： 一、美國聯網車輛法規制度及管制機制介紹： 1.解析美國聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈之管制架構，包括管制範圍、適用對象、受限制交易類型及相關合規要求； 2.探討聯網車輛管制措施對車輛製造商、零組件供應商及供應鏈業者之影響與因應方向； 3.透過Polestar案例解析美國聯網車輛監管規範之實務運作及產業影響 二、其他車輛相關政策及管制措施： 介紹美國近期影響車輛產業之相關政策措施，包括關稅、貿易限制及供應鏈管理等經貿政策工具，並說明其對車輛產業供應鏈及業者營運可能產生之影響 透過本次說明會，期協助與會單位深化對美國聯網車輛監管制度及國際經貿政策發展之理解，掌握相關法規要求及政策變化可能帶來之供應鏈衝擊，強化業者於國際市場布局、供應鏈調整及法規遵循等面向之風險辨識與應變能力，作為後續產業策略規劃與合規管理之參考。 主辦單位：經濟部產業發展署 委託單位：財團法人車輛研究測試中心 執行單位：資訊工業策進會科技法律研究所 時　　間：2026/08/26（三）13：30 - 15：30 議　　程： 時間 議題 講者 13:30-14:00 報到 14:00-14:10 開場致詞 14:10-15:00 美國聯網車監管制度介紹 資策會科法所羅文妗 專案經理 觀看簡報 15:00-15:30 問與答 15:30 賦歸 美國聯網車監管制度介紹 ↑回議程表

新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於去年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SARF產業白皮書分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行的人類審核機制目主要為權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SARF認為這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SARF的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年8月18日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年8月18日）。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年8月18日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年8月18日）。

日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及，技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注，如何在確保AI技術發展下，兼顧既有權利的保護，已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化，提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範，以完備透明揭露機制，確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》（令和7年法律第53號）之意旨，運用「遵循或解釋」之運作方式，於2026年8月25日公布《生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1]（生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則，下稱本守則）。本守則為自願性質，要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露，並就智慧財產權保護措施揭示所採措施；並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下，向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象，例如：僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人；僅從事研究而未對公眾提供者；僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統；僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者，如向日本提供其服務，仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」)，事業者就個別情況認為不適當之原則，得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」)，但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準，本守則規定僅陳述尚未建立實施體制，不足以構成「解釋」，應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期；已提出必要依據，證明依本原則揭露於技術上不可行者，可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示)，上開事項應依內閣府所定格式提出申報，原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式，並公開已申報事業者清單及其公司網站連結，惟不就申報內容進行審查，對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類，應揭露的項目包括： (一) 使用模型相關事項：名稱（識別碼、版本等）、含公開日期在內之沿革（過去版本或修正紀錄）、架構與設計規格（含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權）、使用規範（預設用途，及限制、禁止用途之明確化），以及模型訓練過程之內容（訓練方法等）。 (二) 學習資料相關事項：訓練及驗證等所用資料之種類（含RAG使用之資料）、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的，以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼，是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項：開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態，可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應，以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施： (一) 建立智慧財產保護制度：訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制，每年至少檢視一次並對外公開要旨；對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得：資料活用（含開發、學習）不侵害他人智慧財產權；採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式，並就各使用者代理逐一公開上開措施，且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施：包括致力於避免對盜版網站進行爬取；採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施；採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施；對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口：明確化申訴要件，並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利，以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料，或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同，均得請求揭露訓練驗證資料（指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集，或以其他方式蒐集之資料，惟不以此為限），但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序（ADR）或其他法律程序而有必要之權利人，及其受委任律師或代理人，可請求查證的是自行查詢之URL[3]；一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件： (一) 足認具備請求資格之理由，即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由，而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞； (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用，權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用； (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別，並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定，政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則，人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記；第5條第2項規定，經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者，應明確標示注意事項或警語；第16條第2項則規定，各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制，本文認為具有下列可參考之處： 一、機關不須立於審查、承責之角色，但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行，明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查，且對第三人查詢亦不予回覆，此一設計使主管機關毋須承擔審查責任，僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色，殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範，應同時建立第三方驗證機制，例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核，藉公眾審查與問責機制，對業者形成遵循與誠信申報之壓力，避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度，始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」，就各事項應揭露之記載程度提供具體範例，顯示軟法之引導效果，繫於指引深化之程度，僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者，業者實務操作易生歧異，透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範，除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例，以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉，亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出，僅陳述尚未建立實施體制，不構成解釋，須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期，或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者，始視為已完成解釋。此一設計顯示，透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度，亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引，透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況，間接明確可主張合理使用的應備條件，降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」，然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳，顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題，標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題，二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時，宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項，包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行，以及權利人救濟窗口之整備等，其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度，我國將來訂定之產業AI應用指引，可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構，而非僅為對外揭露之事項。 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]知的財産戦略本部，〈生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局，〈概要開示対象事項　具体例〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人，如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物，得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL，就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物，有相同或近似之內容刊載於網站B，得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL，就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。

美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料，被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查，中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例，其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間，負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料；其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司，嗣後將A企業AI模型之專屬提示（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司，用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證，上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案，符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施（中國大陸稱：非公知性、商業價值及保密管控）等要件，因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約，故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為，並裁罰人民幣35萬元；B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件，顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞（prompt）、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊，如符合營業秘密要件，亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言，除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外，亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊，並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此，資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧（AI）應用之TIPS管理指引》（草案），指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外，使用AI輔助工作時，亦可參照指引，將AI智財風險納入既有智財管理機制，如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等，以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）

2026年7月，國際唱片協會（International Federation of the Phonographic Industry, IFPI）發布新聞稿，採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品，以此防範機器人之流量操作。 依據該標準，音樂作品若欲進入音樂排行榜，必須同時符合以下條件： 1. 合法授權：所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法，禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。 2. 人類實質創作：音樂必須是人類創作為主，得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。 3. 無操縱疑慮：作品流量須為真實，且榜單資料應無人為或機器操縱。 此外，作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規，符合AI服務條款，並配合串流平台之AI標示，使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。 IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單，並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作，將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視，並於全球範圍內劃定明確界線。 目前，IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中，如澳洲唱片業協會（Australian Recording Industry Association）即已跟進，要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例，並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會（Korea Music Copyright Association, KOMCA）亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記，並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記，隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議，KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施，暫緩相關受理。

歐盟執委會與經濟合作發展組織（OECD）共同合作倡議，發佈《為AI時代賦能學習者：小學與中學的AI素養框架》（Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education），旨加強全球教育體系內之AI素養。 該框架將AI素養定義為於AI時代必備之技術知識、技能以及態度。使學習者能夠理解AI系統之運作方式、能批判性地評估其輸出，並以符合倫理及創意之方式使用AI。AI素養分為與AI互動（Engage with AI）、與AI共同創造（Create with AI）、管理AI（Manage AI）以及塑造AI（Shape AI）四大領域。從被動使用AI到主動創造，四個領域間相輔相成，使學生有能力為自己與他人對AI之使用及創造做出正確判斷。而AI素養之建構則包含三大核心能力： 1. 知識（Knowledge）：指理解AI系統之基本概念，包含對系統技術本身之理解、AI反映人類選擇及角度、AI之能力限制以及其社會角色。 2. 技能（Skills）：指應用AI之基本能力，引導學習者與AI進行負責且有創意之互動。相關技能包含批判性思考、合作、創意、問題解決、計算、溝通、自我及社交認知。 3. 態度（Attitudes）：指學習者不論於熟悉或新興情境使用AI時，皆須採取之心態。包含反思、負責任、好奇、創新、適應力以及同理心。 此外，框架強調AI素養之養成並非單靠教師或教育工作者，需要完整教育系統之共同參與，除教師外，課程設計師及教師培訓提供者、學校及教育系統領導者、教育政策制定者以及家長或監護人皆為學生培養AI素養不可或缺之角色。 整體而言，該框架將AI素養透過循序漸進之四大領域以及三大核心，強調全體教育體系之共同合作，培育具備自主判斷能力及AI素養之學習者。

歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）在近期案例法（Recent case-law）專區，選列法國馬賽地方法院（Tribunal Judiciaire de Marseille）於2025年3月20日作成民事侵權判決，該判決採認「區塊鏈時間戳記（blockchain timestamping）」於該案件為有效證據，據以認定原告AZ FACTORY享有服飾創作之著作權。 該案件起源於2022年6月底，原告AZ FACTORY發現被告VALERIA MODA對外批發販售印有原告創辦人Alber Elbaz所繪製原創圖案之「Hearts from Alber」「Love from Alber」系列服飾。在審理過程中，原告提出2021年5月5日及同年9月15日區塊鏈時間戳記(l’horodatage Blockchain)之紀錄，藉此存證說明原告已透過BlockchainyourIP技術方案，分別將該服飾創作之數位指紋(l’empreinte digitale)錨定區塊鏈(blockchain)，據此主張原告享有服飾創作之著作財產權。 判決指出，法院綜合區塊鏈時間戳記紀錄、商標註冊及Youtube發布等證據，判定(Dit)原告AZ FACTORY為服飾創作「Hearts from Alber」「Love from Alber」之著作權人；被告VALERIA MODA所販售之服飾，構成侵害著作權之行為，需支付損害賠償11,900歐元；同時，命令(Ordonne)被告VALERIA MODA停止製造、重製、展示或銷售任何再現「Hearts from Alber」與「Love from Alber」原創特徵之服飾。 我國著作權法採「創作保護主義」，著作人於完成著作時享有著作權，無須另為登記或註冊才受保護。據此，若發生著作權侵害之爭議時，著作人想證明自己在時序上是創作在先的著作權人，需要提出具證明力的證據，向法院說明創作歷程和完成時點。建議從事創作設計的個人或企業，可參考我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、法務部調查局及內政部警政署共同推動之「b-JADE司法聯盟鏈證明標章」，將作品的創作歷程、完成時點及最終版本等以區塊鏈、時間戳記進行存證，留存完整軌跡，有助於降低未來潛在訴訟上舉證與說明成本。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）

親愛的讀者 隨著AI技術快速發展，全球各國積極調整相關政策，以因應技術所帶來的機會與挑戰。在AI治理方面，美國德州通過《負責任的人工智慧治理法》，白宮亦發布《AI行動計畫》，展現美國促進創新、提升公共信任的政策方向；歐盟近期則公布《禁止AI行為指引》，並提出《對外投資建議》，顯示其對高風險AI應用與關鍵技術保護的重視。 除AI政策外，本期亦收錄多篇與產業發展密切相關的觀察，包括新加坡A*STAR透過產研合作強化企業研發能量，以及探討我國6G頻率釋出政策展望。同時也以日本新技術實證制度為例，探討醫療監理沙盒之可能設計方向，盼為台灣推動醫療創新帶來新的思考。 期盼本期內容能陪伴您在科技與法制快速變動的時代，獲得新的觀察與啟發。 編輯部

親愛的讀者 行政院於114年8月28日通過《人工智慧基本法》草案，以「鼓勵創新、兼顧人權」為核心，參考歐盟、美國與韓國的AI治理經驗，確立人工智慧研發、應用及治理之基本原則，期望將臺灣打造為「人工智慧島」。近期賴總統亦於「2025台灣創投年會」中指出，政府將透過人才培育、資金挹注、法規鬆綁、延攬國際人才及提升市場流動性等措施，全力推動新創發展。 在推動AI法制與促進新創的背景下，本期特別規劃專文探討日本對生成式AI著作權之規範，以及英國公部門衍生新創政策與激勵措施，希冀為我國未來AI治理框架與創新生態系之發展，提供可資參考的國際經驗。 編輯部

親愛的讀者 近期立法院已著手審查《人工智慧基本法》草案，朝野立委陸續提出十餘個版本，討論聚焦主管機關、資料治理與開放機制、訓練資料透明與可溯源性等關建議題，為我國AI治理藍圖奠定方向。與此同時，立法院亦同步審議《資通安全管理法》部分條文修正草案，強化資安事件通報義務，並加強資通安全產品使用規範。 面對全球AI法制浪潮與資安威脅挑戰，本期特別規劃專文研析美國近年AI法制政策發展，以及歐盟資通訊產品安全性規範，並收錄多篇近期重要立法趨勢，期能為建立我國AI治理與資安防護體系，提供可資借鏡的他山之石。 編輯部

親愛的讀者 近年來，AI、機器人及資料治理持續受到國際關注。我國於2024年底舉辦第12次全國科學技術會議，聚焦「多功能機器人」、「無人機」等議題，後續國家科學及技術委員會將推動「智慧機器人科技方案」，以促進相關產業發展。在資料治理方面，數位發展部規劃推動《促進資料創新利用發展條例》立法、建置臺灣主權AI訓練語料庫，以支援國內AI技術發展與應用落地。 本期除探討AI、機器人及資料相關法制趨勢外，亦關注線上平臺經營者是否透過資訊共享行為，濫用其市場優勢地位，並安排專文研析加拿大於2023年12月修正施行之《競爭法》及其配套措施，期協助建構完善之數位競爭法制。 編輯部

財團法人資訊工業策進會科技法律研究所(資策會科法所)、法務部、法務部調查局、財團法人中華民國證券暨期貨市場發展基金會於2026年8月26日上午共同舉辦「司法聯盟鏈暨負責任AI資料治理跨域認證專班」。 (圖為致詞貴賓、講者及學員合照，前排左一起國立臺北大學法律學系李榮耕教授、法務部調查局資通安全處資安鑑識科魯志遠科長、法務部陳玉萍主任秘書資策會蕭博仁副執行長、資策會科法所鄒宗萱副所長、台灣數位安全發展協會劉彥伯理事長) 本專班目的在於鏈結b-JADE司法聯盟鏈證明標章管理制度，與跨部會、產業對於資料信任證明的需求，帶領學員打破跨域藩籬，拓展跨領域思維，迎戰負責任AI資料治理浪潮。本專班學員來自金融業、科技業及製藥業等上市上櫃公司董監事、公司治理主管，以及司法院、外交部、國防部、財政部、教育部、法務部、經濟部、勞動部、農業部、環境部、審計部、國家發展委員會、國家科學及技術委員會、海洋委員會、僑務委員會、公平交易委員會、國家通訊傳播委員會、法務部調查局、法務部廉政署、內政部警政署、內政部移民署及海洋委員會海巡署，且總報名人數突破75人，足見發展「負責任AI」的資料治理機制已成為公私部門的共同需求。 本專班邀請法務部陳玉萍主任秘書及資策會蕭博仁副執行長擔任致詞貴賓，並邀請資策會科法所鄒宗萱副所長、法務部調查局資通安全處資安鑑識科魯志遠科長、國立臺北大學法律學系李榮耕教授及台灣數位安全發展協會劉彥伯理事長，分別擔任「國際資料治理趨勢」、「司法資料治理標準」、「數位證據判決實務」及「產業資料治理實證」主題講者。 (圖為資策會科法所向法務部贈送「資料經濟的機會與挑戰」專書合照，左起資策會蕭博仁副執行長、法務部陳玉萍主任秘書) 資策會蕭博仁副執行長指出，AI發展的核心為算力、演算法及資料，其中最重要為資料。從AI早年只能夠替代工人智慧，協助處理日常繁瑣事務，而於疫情後AI則逐步從工具成為代理人，希望透過本次專班課程，協助公私部門在AI時代來臨時，讓AI成為真正的好助手。 資策會科法所鄒宗萱副所長強調，應先定義AI能做與不能做的明確界限，才能評估存證標的範圍及相關軟硬體設施保護邊界，並依照AI介入業務程度，建立明確的責任歸屬，落實負責任AI治理及促進AI應用價值創造。 資策會科法所期許藉由本專班搭起跨領域橋梁，引導公私部門對接「b-JADE司法聯盟鏈證明標章」管理制度與產業資料信任需求，進而深化我國兼具創新與合規的負責任AI生態系，全面賦能公私部門在AI時代的核心戰略優勢。

遲延付款（late payment）可能會擾亂企業的現金流，使企業無法支付帳單，甚至導致企業倒閉。中小企業尤其容易受到這些問題的影響，因中小企業通常缺乏足夠的現金儲備來應對資金壓力。 為有效因應此一問題，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所觀察到，英國商業貿易部（Department for Business and Trade）於2025年7月31日至10月23日期間就遲延付款議題，發布公眾諮詢，並於2026年3月24日公布諮詢回應結果。 諮詢回應結果確認大型企業遲延付款問題有立即解決的迫切性。為此，英國政府將盡速推動相關立法措施： 一、強化小企業專員（Small Business Commissioner，簡稱SBC）權力 1.調查權：SBC將有權調查疑有不良付款行為或付款表現報告不實的企業。 2.裁決權：SBC將有權於法院程序外裁決企業間之付款爭議。 3.裁罰權：SBC將有權對企業進行裁罰。包括對持續遲延付款、或未遵守遲延付款相關法規之大型企業，處以高額罰款的可能性。 二、遲延付款延伸性措施 1.董事會層級的付款行為監督：擬針對持續遲延付款之大型企業，規定其董事會或審計委員會應就付款表現不佳之原因及改善措施提出說明。 2.最長付款期限：擬訂定最長付款期限為60天的法定上限，以保障中小企業於最長60天內可獲得付款。僅在少數例外情況得排除適用，例如交易雙方皆為大型企業、買方相較於賣方為規模較小的一方、或涉及進出口交易時。 3.發票爭議期限（Deadline for disputing invoices）：擬訂定提出發票爭議的時限，未於該時限內就其向供應商購買之商品或服務提出爭議之企業，即須依約支付全額發票金額、以及遲延付款所產生之法定利息。 4.遲延付款法定利息：擬規定所有商務合約均須包含遲延付款法定利息條款，且強制規定該遲延利息之利率為英格蘭銀行基準利率再上加百分之8，此一約款並不得由雙方另行協議採用其他方案取代。 整體而言，英國政府擬透過推動上述立法措施，有效遏止遲延付款行為，為中小企業提供關鍵支持，共同促進英國經濟成長。後續的立法進程及政策實施成效，值得我國持續關注。

美國川普第二任期大力推動對美國投資相關政策，以2025年1月「美國優先投資政策」（the America First Investment Policy）為政策基礎，美國財政部「美國外國投資委員會」（CFIUS）近期於2026年2月9日廣泛徵詢外界對「已知投資人計畫」（Known Investor Program）的意見，包括投資人如何在符合美國國家安全要求下，進一步適用簡化的外國投資審查流程。 CFIUS「已知投資人計畫」由美國財政部於2025年5月提出，目的在使外國投資人於提交正式投資申報前，先行且自願向CFIUS提供相關資訊，以提升CFIUS執行國家安全相關盡職調查作業之效率，具體規劃前仍由美國財政部籌備中。 美國財政部說明，相關調整措施旨在促進來自美國盟友與合作夥伴對美國的投資。本次意見徵詢開放所有CFIUS利害關係人，就「已知投資人計畫」之制定，以及CFIUS在案件審查、未申報交易、緩解措施、監管與執法等領域應如何提升效率提出建議，該徵詢作業已於2026年3月18日截止，相關意見內容則尚未公開。 資策會科法所梁耀文副研究員指出，隨著川普第二任期在經貿政策上同步推動對等關稅措施與擴大對美投資誘因，企業為降低關稅、供應鏈風險以及更貼近美國市場，赴美投資與海外佈局的需求明顯增加。在此背景下，美國一方面持續透過CFIUS強化對關鍵技術與國家安全相關投資的把關，另一方面也積極思考如何透過制度設計，對來自盟友與可信賴夥伴的投資人導入風險分級、事前資訊掌握及程序簡化機制，以降低法規遵循成本並提升投資審查之可預測性。 此外，台美已於《台美對等貿易協定》架構下承諾深化經貿與投資關係，台灣企業與投資人若能及早掌握CFIUS已知投資人計畫等制度發展，將有助於在符合美國國安要求的同時，掌握赴美投資時機，提升投資決策的可預測性與競爭優勢。

隨著全球第六代行動通訊（6G）技術競爭白熱化，頻譜資源已成為各國布局未來數位經濟與通訊基礎設施的核心戰略。美國總統川普於2025年12月19日簽署「贏得6G競賽」（Winning the 6G Race）備忘錄，指示相關聯邦機關啟動7.125–7.4 GHz頻段的重分配與清理規劃程序，為未來6G商用使用建立頻譜供應基礎。此一政策方向被視為美國提前部署6G頻譜資源的重要訊號，也反映頻譜政策在科技與國家安全層面的戰略意義。 該備忘錄要求美國相關主管機關加速盤點中頻段頻譜資源，並研議釋放7 GHz下段（約7.125–7.4 GHz），供未來6G與新一代無線通訊技術使用。同時，政府將立即啟動對2.69–2.9 GHz和4.4–4.94 GHz兩個關鍵頻段的可行性研究，以評估進一步釋放更多頻譜資源，用於高功率商業6G部署。由於中頻段頻譜在覆蓋範圍與系統容量之間具有良好的平衡特性，能兼顧廣域服務與高資料傳輸需求，因而普遍被視為未來6G系統發展的關鍵頻段之一。美國政府透過總統備忘錄方式推動跨部會協調，顯示其在全球6G競爭中維持技術與產業領先地位的政策決心，並有助於在技術發展初期建立政策方向，提供產業投資與研發的預期穩定性。 圖一：美國贏得 6G 競賽政策目標。 資策會科法所潘俊良高級法律研究員觀察，全球主要國家正逐步將6G發展納入國家科技與產業政策核心，除技術研發外，頻譜規劃與法規調適亦成為重要政策工具。美國此次針對7 GHz頻段的政策部署，除有助於建立未來6G頻譜供給基礎，也凸顯頻譜治理、產業政策與國家安全之間的緊密關聯。 我國方面，行政院於2025年7月通過「次世代通訊科技發展方案（2025–2030）」，除了加速整備6G與衛星通訊頻譜與法規調適，預先布局6G商用化，也預計在掌握低軌衛星通訊主權情況下，於2030年引進3家國際衛星星系。從政策方向來看，次世代通訊技術不僅攸關電信產業發展，也與智慧城市、智慧交通、遠距醫療及數位治理等攸關國民福祉的公共服務密切相關。 圖二次世代通訊科技發展方案（20252030）關鍵目標。 未來6G政策除需關注頻譜供給與技術標準外，亦應同步思考頻譜共享機制、跨產業應用監管及國際合作等面向。透過持續觀察國際政策發展並深化法制研究，可為政府政策制定與產業發展提供制度參考，協助我國在全球次世代通訊競賽中建立更具實力的發展基礎。

面對高齡化社會與放射科專科醫師短缺的挑戰，日本積極將人工智慧（AI）導入醫療影像判讀流程，透過「明確技術定位、完善法制管理、改革健保支付」三管齊下，成功建構兼顧醫療安全與產業發展的運作模式。以下聚焦其在醫療 AI 風險治理與健保給付上的核心策略： 一、 強化醫療 AI 風險治理 堅守醫師主體性與專責監督 日本在應用 AI 進行病灶偵測與超低劑量影像再構成（DLR）等技術時，建立了一套嚴謹的管理機制。依據日本醫學放射線學會發布之《人工智慧放射線影像診斷輔助軟體管理指針》，風險治理重點包含： 1.確立「醫師主體性」：法制上強烈主張 AI 僅為輔助醫師的「第二意見」，不能取代醫師。最終的診斷與法律責任仍歸屬於醫師；同時，醫師在撰寫影像報告時必須明確註記「使用了 AI」，以確保醫療決策的透明度。 2.設置「安全及精度管理責任者」：指引要求導入 AI 的醫療機構，必須配置一名具備學會認證資格的「放射線診斷專科醫師」擔任管理責任者。該員專責掌握院內 AI 軟體清單、監督系統穩定性，並定時對院內使用者實施安全教育訓練。 3.落實醫病溝通機制：指引明訂醫師必須向病人充分說明，使其理解「AI 的結果可能與醫師的最終判斷不一致」，避免患者對 AI 技術產生過度的期待。 二、健保給付觀點：以明確經濟誘因引導 AI 落地 為了讓 AI 技術真正在臨床普及，日本將「落實 AI 安全管理」與「健保高階給付」深度綁定，藉由經濟誘因促成政策落地。 1.明訂影像診斷管理加成點數：日本在 2022 年的診療報酬（健保給付）改訂中導入，在 2024 年度的改訂中，進一步擴大了給付標準。針對具備急救中心功能的醫院新設「加成 3（235 點）」，特定機能醫院則適用「加成 4（340 點）」（註：日本健保 1 點固定換算為 10 日圓）。 2.給付條件與 AI 治理規範掛鉤：醫療機構若欲取得上述加成，除了須配置足夠的專科醫師與夜間讀影體制外，最關鍵的條件是必須依據學會指引，對導入的 AI 影像軟體進行適當的安全管理。日本對於「已取得醫療器材許可證」之醫療 AI 軟體，並取得學會認證，依據指引於醫療現場應用該軟體，始納入健保給付範圍。這項給付策略成功鼓勵大型醫院在安全前提下引進 AI，有效舒緩了醫師假日與夜間讀影的壓力；截至 2025年9月，已有39 款已獲許可證之 AI軟體取得認證並投入臨床算點使用。 三、資源優化趨勢與對我國之啟示 在解決人力荒的未來規劃上，日本正積極倡議將現行癌症篩檢的「兩名醫師雙重讀影」規則，彈性鬆綁為「一名醫師搭配 AI，並由醫師最終確認」的模式，同時推動結合 AI 初步過濾的遠距影像診斷，以優化醫療資源配置。 資策會科技法律研究所法律研究員林美鳳表示，同樣採取全民健保的日本成功經驗，提供了明確的法制發展路徑，臺灣在推動「健康臺灣深耕計畫」時，若能在建立「負責任 AI 落地機制」的同時，於法制上明文化 AI 輔助判讀的健保支付給付標準（例如針對已獲 TFDA 許可之軟體，在確保AI風險治理下，提供明確給付），將能大幅提升醫療機構導入智慧醫療的信心，並帶動生醫與資通訊產業的研發意願，進而確保高齡化社會下的全民醫療品質。

自然災害與國際突發事件持續衝擊全球藥品供應，過去日本製藥產業之供應鏈資料多依靠人工維護，人員確認供應鏈影響範圍必須在多個系統、資料表單間往返，依靠電話與電子郵件逐一聯絡不同供應商，耗費時間與人力，人員異動時，資料往往流失，未能串聯並形成公司有效資產。 再者，藥品供應危機常埋藏於供應鏈上游盲區，企業為分散風險，向三家不同供應商採購原料，卻在異常發生時發現三家供應商皆從同一海外製造廠輸入產品。因無法掌握上游結構，單一環節異常引發全面斷鏈。除了造成企業聲譽受損，更會直接衝擊公共衛生安全，影響患者用藥權益。 為解決困境，日本醫藥產業引進雲端供應鏈管理系統，將供應結構轉換為樹狀圖，呈現原料採購、委託製造到物流倉庫脈絡。該系統協助企業釐清經銷商與原料供應商關聯，發掘共同上游。以圖像呈現之方式可打破部門溝通障礙，品質、研發與製造部門皆能依同一平台進行決策，評估更換供應商產生的連鎖反應。遭遇突發事件，該系統會自動發送警報並確認狀況，迅速釐清影響範圍。 未來此系統之應用將延伸至平時狀態之佈局，企業可利用風險評估控管庫存、建立原料多重採購來源，將資料庫提供給品質部門擬定策略，並將此平台視為推動全球供應鏈、應對永續發展與盡職調查的核心建設。 製藥產業具備風險容易蔓延、治療具時效性、生產技術門檻高且難尋替代產能等特徵，企業權衡效益後主動引進系統，儘管部分供應商對資訊安全與營業秘密存有疑慮，然而在面對變動快速的國際趨勢，圖像呈現供應脈絡、即時偵測危機並促成跨部門共同應變，已成為藥廠將管理從事後補救轉向主動佈局的關鍵。 這項業界自發升級，恰好與政府的政策推力緊密結合，日本政府於2025年修正《確保藥品及醫療器材等之品質、有效性及安全性法》，除了要求醫療用藥品製造販售業者設置安定供給管理體制責任人，未來亦將制定確保安定供給體制手冊。此外，政府也針對引進雲端管理的企業提供經費補助。透過這套雲端系統，企業能確保履行穩定供應之責任，達成穩固營運與法遵的雙重目標。 資策會科技法律研究所法律研究員王齊庭提醒，藥品供應鏈圖像化呈現已成國際趨勢，企業透過雲端集中管理生產、輸入、庫存及聯絡資料時可能涉及商業機密，須遵守個人資料保護規範，並落實資訊安全與保密義務。未來若發展為多企業共享平台，也可能會衍生資訊交換相關疑義及風險。掌握供應鏈全貌的同時，必須建立完善規章以防範法律爭議。