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

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/）

歐盟法院（Court of Justice of the European Union, CJEU）於2026年7月16日就C-209/23 RRC Sports案作成先訴裁定。本案源於德國經紀公司RRC Sports GmbH及其經理人FT向德國美因茲邦法院（Landgericht Mainz）聲請禁制令，認為「FIFA足球經紀人規則」（FIFA Football Agent Regulations, FFAR）就經紀人報酬、執照、多重代理、客戶招攬及資訊揭露等規定限制其提供經紀服務及營業活動，違反歐盟競爭法、自由提供服務及「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR），故請求禁止FIFA實施FFAR部分規定。因案件涉及歐盟法解釋，該法院遂向CJEU聲請先訴裁定。 CJEU指出，足球經紀服務屬經濟活動，FFAR涉及報酬、執照、多重代理及招攬客戶等議題，須符合歐盟運作條約（Treaty on the Functioning of the European Union, TFEU）第101條（限制競爭協議）、第102條（濫用支配地位）及第56條（服務自由）規定。保護客戶、避免利益衝突等目的可能具有正當性，但仍應由德國法院審查前述競爭限制是否可豁免，以及服務自由限制是否符合必要性及比例原則。 值得注意的是，CJEU認為其他經紀人僅能於專屬代理契約屆滿前2個月接觸客戶及締約，原經紀人卻可於該期間以外協商續約，因而使原經紀人取得不當優勢；該差別待遇可能違反禁止限制競爭。就服務自由而言，僅以維持經紀人與客戶間的契約穩定為由，亦不足以正當化該項限制。此外，CJEU認定，依GDPR規定，FIFA不應公開經紀人或其客戶所受的所有制裁，以及涉及經紀人的全部交易詳細資訊。至於FFAR所規定的其他個人資料處理，仍應由德國地方法院依正當利益、必要性及利益衡量等審查其合法性。FIFA表示樂見該裁定結果，將持續與經紀人代表協商後續制度調整方向。

澳洲政府於2026年6月28日宣布將強化社群媒體最低年齡制度之執法，並於6月29日提出《2026年線上安全修正（強化社群媒體最低年齡執法）法案》（Online Safety Amendment (Strengthening Enforcement for the Social Media Minimum Age) Bill 2026），使澳洲網路安全專員（eSafety Commissioner）之資訊蒐集權限獲得實質擴張，平台提供者違規罰款上限亦將倍增。依現行制度，平台提供者須採取合理措施，防止未滿16歲者持有帳號，此次修法係回應網路安全監理機關（eSafety）於2026年3月31日發布之合規更新報告所反映的執法需求。目前該法案已獲眾議院通過，現由參議院環境與通訊立法委員會審查。 為強化上述最低年齡義務的執行，本次修正案授權網路安全專員得向任何相關人士發出書面通知，要求提供資訊或文件，以判斷特定平台提供者是否符合防止未滿16歲者持有帳號之義務規定，或特定服務是否屬於受規範之社群媒體平台。相較於現行制度，本次修法將進一步擴大資訊及文件之蒐集權限，使專員得取得年齡驗證業者、應用程式商店等第三方持有之資料，藉此交叉驗證平台提供者自陳合規措施之真實性。 此外，平台提供者違反最低年齡義務之最高罰款，將由現行3萬個民事罰款單位提高至6萬個。依澳洲法律規定，法人所適用之最高罰款為指定單位之5倍，故最高罰款將翻倍至9,900萬澳幣，使罰則強度更接近澳洲《競爭與消費者法》之高額裁罰水準，反映跨國平台業者之規模與資源，以提高平台提供者的合規意願。 目前網路安全專員已針對Facebook、Instagram、Snapchat、TikTok及YouTube五大平台展開合規調查。未來如完成立法，除能強化對平台年齡驗證及防護措施之查核力道外，亦可透過提高罰款上限，提升整體執法強度。 澳洲是全球首個實施全國性社群媒體最低年齡制度的國家，制度上路半年後，政府選擇進一步強化執法工具，顯示平台業者的合規誠意與政府的監理手段仍在持續磨合、調整，其修法動向值得我國持續關注。

模型內記憶化即構成重製--德國慕尼黑地方法院 判決Suno敗訴對AI訓練合理使用之衝擊 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月24日 前言 生成式人工智慧以受著作權保護之作品為訓練資料，其行為是否構成著作權侵害、又能否主張合理使用或文字與資料探勘之限制，是人工智慧快速應用以後在著作權領域最主要的核心爭議。德國慕尼黑第一地方法院於2026年7月31日就 GEMA 控告 Suno 案作成終局判決[1]，首度就生成式音樂AI的「模型內記憶化」特點給予著作權定性，並明確指出引據主張文字與資料探勘限制之適用界線。 壹、事件摘要 德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I，LG München I）於2026年7月31日就德國著作權集體管理團體「音樂表演權與機械性重製權協會」（Gesellschaft für musikalische Aufführungs- und mechanische Vervielfältigungsrechte，下稱 GEMA）訴美國 AI 音樂生成器業者（被告即 Suno）案（案號42 O 763/25）作成終局判決，認定被告將受著作權保護之音樂著作「記憶化」（Memorisierung）於其模型中，構成德國著作權法（Urheberrechtsgesetz，UrhG）第16條第1項之重製，並侵害權利人之「公開再現（öffentliche Wiedergabe）」利用權[2](相當於我國著作權法上提供或傳達著作內容，包括使公眾得於其各自選定之時間或地點，以上述方法接收著作內容的公開傳輸)。 本案系爭標的為六首德語經典流行音樂：「Atemlos durch die Nacht」、「Daddy Cool」、「Rasputin」、「Big in Japan」、「Forever Young」，以及「Mambo No. 5」之副歌。原告主張，使用者僅需輸入原曲歌詞、風格或標題等簡單提示，被告之音樂生成器即會輸出與原曲高度近似之音樂[3]。法院判決被告不得以系爭音樂著作訓練模型、於模型中儲存系爭著作、在德國境內提供以系爭著作訓練之模型，以及製作侵害系爭著作之著作物[4]。本判決尚未確定，被告得提起上訴[5]。 貳、重點說明 一、模型內「記憶化」構成重製 法院認為 AI訓練依時間先後區分為三階段：抽取訓練素材並轉入機器可讀格式，即訓練資料之製作；資料之分析及以後設資訊加以增益，即模型之訓練；其後藉提示與輸出對已訓練模型之利用。整體流程依訓練性質可區分為--「僅為轉入數位格式或為分析目的而作之重製」與「留存於模型中之重製」[6]。本件關鍵在於第二階段：系爭音樂著作以可再現之方式含於模型中，其記憶化即構成著作權上相關之重製[7]。 （一）模型記憶化之概念 法院認定系爭音樂著作含於模型中，得作為輸出而被抽取，此即「記憶化」；其係指模型於訓練時，非特定之參數不僅自訓練資料集抽取資訊，且於訓練後所特定化之參數中，可見對訓練資料之完整承接（Übernahme，意指納入其中）[8]。所謂「完整」指承接超出單純資訊（如模式與相關性）之部分，非指承接之數量須完整或精確，而係至少部分地承接其內容[9]。模型自訓練資料習得統計規律，本身不受著作權法非難，然若所承接者已是著作的內容而非關於著作的資訊，性質不再只是「分析」而是「留存」 [10]。而且，被告之模型格外易受影響，特別擅長把與該提示相符之受著作權保護曲目，以極貼近原曲之方式生成為輸出[11]。換言之，使用者毋須指名要哪一首歌，只要在語音節奏上仿寫得夠像，模型即可能把原曲於輸出中再現。 法院指出記憶化判定標準因模型類型而異，有的研究要求原作與輸出內容同一，有的以部分一致為已足；就生成圖像或音訊之模型，訓練時僅抽取經選取之基礎特徵，細節資訊則被有意捨棄，故要求百分之百精確一致並不實際亦非必要。而且，模型因訓練時採「量化」（Quantisierung）而有意捨棄細節資訊，因此難以想像有一訓練資料被百分之百精確相符的記憶化，不過法院指出這些被捨棄的本就是人類感官難以掌握之細節，所以記憶化之認定應兼採「檢視旋律、節奏、和聲、識別度與風格相似值之自動檢核」及「人為評價」[12]。而記憶化的原因來自於模型自含有著作各種變體之訓練資料學習後，特定後設資料（如標題、類型或歌詞）與著作音樂特性（調性、節奏等）間之統計關聯被強化，造成使用者於提示中使用此等後設資料時，AI以所學得之統計機率導出「音樂特性大致相似」之輸出[13]。至於證明方法，法院認為訓練資料為已知時，得逕以訓練資料與輸出之比對認定；訓練資料不明時，則得借助「熵」（Entropy）與「困惑度」（Perplexity）等參數，探究模型再現一輸出之確定性[14]。 （二）記憶化之事實認定 法院以系爭著作為訓練資料一事並無爭執，而且系爭著作可藉「原歌詞、音樂風格及著作標題」之提示，明顯可辨識地再現於所提出之輸出中，認定本件記憶化已得逕以系爭音樂著作與輸出之比對認定[15] 。法院就被告之抗辯，逐一駁斥： 1. 系爭提示為簡單、開放結果之提示，輸出並非藉操控性提示所誘發：雖然被告主張原告以歷時數月、上千次、高度脈絡化之提示故意誘發記憶化，但法院認為原告固曾為3,779次提示，惟其中僅338次涉及系爭六曲；且同一提示之反覆輸入並未將輸出導向特定方向，此有別於「以評價性或暗示性指定改變脈絡」之誘發性提示[16]。 2. 系爭輸出不應歸類為偶然：鑑於所生成音樂之複雜性、長度及其與訓練資料之廣泛相符，已可排除係偶然出現的相似[17]。 3. 原告每曲僅提出一則輸出並無妨害：因為記憶化之存在，與「以不變提示是否生成同一輸出」無關[18]。 4. 無關訓練資料全部存儲可能性：雖然被告主張其模型儲存空間於數學上不足以精確儲存全部訓練資料，但法院認為重要的僅為系爭六曲是否可辨識地被記憶化[19]。 （三）記憶化含攝於著作權法之重製概念 法院就被告聲請鑑定「系爭著作是否於模型中儲存或記憶化」予以駁回，認為「權重與參數之區分於何範圍構成重製」係法律問題、非鑑定所能及[20]。法院基於下述理由認為記憶化已構成著作權法之重製： 1. 重製含「直接或間接」、「暫時或永久」及「以任何方法及任何形式」，不僅為與原件同一原樣之重製，亦包括以變更形式對著作之固著，例如類比著作之數位化、以 MP3 等壓縮檔格式之儲存，或以縮小版本之儲存[21]。 2. 因為記憶化是透過模型特定化參數中之資料，而該等參數本身又具體存於伺服器上，所以系爭著作之著作權重製要件「具體固著」。至於採何等技術固著並非決定性，模型若因訓練所導出之統計資訊而具「生成可辨識地再現該音樂著作之統計上可能詞元序列（Tokenfolgen）」之能力，即為已足[22]。 3. 固著於模型中之著作，得藉音樂生成器、一具螢幕之終端裝置及簡單、開放結果之提示，讓一般使用者以其可及之技術輔助接觸，感知並不困難。而且，重製不以可反覆之再現為前提，故認為被告要求評估的「特定輸出之機率與可反覆性」，頂多涉「是否存有記憶化」之事實問題，而非「法律意義之重製是否存在」[23]。 二、模型內重製不能主張文字與資料探勘 （一）文字與資料探勘之定義與目的拘束 法院認為「文字與資料探勘」（Text and Data Mining，TDM）係指對數位著作之自動化分析，以自其中取得特別是關於模式、趨勢與相關性之資訊[24]。而自動化分析本身並非著作權上相關之行為，蓋著作中所含非創作性之資訊本身不受保護。但因為文字與資料探勘有時須有可能侵及利用權之準備措施而涉及重製，故 TDM 的核心思想在於此等重製僅為其後分析目的而作，不損及著作人之利用利益，故人工智慧訓練為準備訓練語料之重製行為，為 TDM 所涵蓋[25]；惟本案所爭執者，並非此等準備階段之重製，而是訓練後留存於模型內、並得於輸出中再現之重製[26]。 （二）記憶化逾越文字與資料探勘 法院認定系爭著作於模型中之重製並非文字與資料探勘，因為文字與資料探勘旨在抽取單純資訊，將此等資訊轉入模型參數。惟系爭著作之記憶化讓作為訓練資料之音樂著作不僅被分析，而且被承接入模型參數，並損及著作人之利用利益。因此，藉由模型記憶化所生之重製，並非「不觸及利用利益」之第一階段（製作訓練資料），文字與資料探勘限制於此不成立[27]。 （三）不得類推、無合法接觸 法院進一步排除歐盟數位單一市場著作權指令第4條[28]之類推適用，因為該條所規範的是「僅抽取單純資訊、著作本身未被重製」之情形，反之於模型內重製則使著作利用受持續損害；若類推適用，權利人將陷於無保護狀態，明顯有違該指令前言認限制對權利人所生損害僅屬「極微」之考量[29]。因此，法院進一步認為若依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化，則以受保護資料訓練模型，即不能適用文字與資料探勘限制[30]。另外，法院亦認為本件被告係破解 Rolling Cipher 保護裝置、以串流側錄（Stream-Ripping）自 YouTube 下載系爭著作；Rolling Cipher 係為阻止下載而設，被告欠缺合法接觸，不能主張德國著作權法第44b條第2項「合法接觸」之規定[31]。 三、模型提供與生成記憶內容構成公開再現的侵害 法院認定藉模型之提供、生成音樂之應用及系爭輸出，造成權利人所享之公開再現權利受侵害[32]。 （一）公開再現之判斷標準與認定 法院指出公開再現之保護範圍，判斷標準在於著作之原創要素於另一標的中可辨識，亦即受保護著作中足以反映著作人人格之創作抉擇，是否可辨識地被承接於被指摘之標的。縱使所涉僅為著作之一小部分，只要該部分本身表達著作人自己之精神創作，即構成侵害[33]。其判斷只須以一般平均音樂聽者之聽覺理解為準[34]。 經比對譜例與聽覺印象，法院認定輸出廣泛承接六曲之旋律、作曲與編曲，各輸出均未與原曲保持充分距離。例如「Big in Japan」創意在於旋律自主歌經前副歌至副歌之三段式遞升，表達蓄積而終告釋放，同時和弦速度加快而傳遞急迫印象；AI輸出重演此整體情況，聽者因而體驗到相同之音樂起伏與情感效果[35]。 （二）被告直接為再現行為並應歸責 法院認為「再現行為」（Handlung der Wiedergabe）應不問技術手段，廣義涵蓋受保護著作之一切傳輸，故認定被告藉模型之提供及生成音樂之應用，經由使用者介面使系爭著作可被存取，模型並儲存於德國境內之邊緣伺服器，故其侵害公開再現之利用權[36]。而且只要有被存取之可能即構成，著作實際是否被存取並非所問[37]。 而且法院認被告應歸類為正犯，蓋其對藉內容輸出所為重製具行為支配（Tatherrschaft）。被告基於訓練決定輸出內容，於再現中扮演核心角色，並決定模型運作方式、訓練資料選取與訓練鋪陳，係自身為公眾開啟著作享用，非僅只是中介角色。且此等內容藉簡單提示即被再現，決定輸出具體內容的不是提示而是被告所運作之模型，被告未將行為支配給予使用者。是以，被告之模型並非僅提供「錄製私人重製所需之器械」，亦不能與不負內容責任之販售平台相比擬[38]。 基於上述理由，法院未採被告主張援引歐盟數位服務法第6條[39]的責任限制，認為該條僅限制「儲存使用者所提供資訊之中介服務」之責任，就服務提供者自身之內容並不適用。本件被告非僅提供技術中立之基礎設施，而係提供模型並製作系爭輸出，其前之提示簡單且未於內容上指定或誘發，故各輸出為被告自身之資訊，就此其扮演主動角色，而非被動中介之外來資訊[40]。 四、合理使用抗辯不成立 針對被告在美國境內之訓練行為，法院依美國著作權法（17 U.S.C.）審酌是否構成合理使用（Fair Use），認為四項因素綜合觀之均不利於被告[41]： （一）利用之目的與性質 本件被告之應用並未生成新音樂著作，而係生成與訓練所用系爭著作實質相似之錄音，音樂著作並未被轉化[42]。被告之利用亦為商業性利用，其重製與原作追求相同的目的[43]。法院並將被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節，評價為惡意而顯著不利於被告[44]。 （二）著作之性質 系爭音樂著作為涉著作權核心之創意著作，被告所製作之音樂非僅承接概念，而係承接系爭曲之創意要素，故非如逆向工程般僅為研究功能而重製[45]。 （三）所利用之質量 被告為訓練其模型而對系爭音樂著作為廣泛重製，且未闡明其何以必須依賴此等廣泛重製。法院指出於大量重製之情形，關鍵在於所重製之著作係向公眾提供，抑或僅參與技術上不可見之後端程序；本件與 Google Books 案顯著不同，該案被告並未將重製向公眾提供[46]。 （四）對潛在市場或價值之影響 法院認為訓練所生之輸出構成取代原作之替代物，在「使用者直接消費之娛樂音樂」市場與原作競爭[47]。被告抗辯系爭輸出係在同一提示反覆輸入多次之後才出現，故不足以認定市場影響；而且第四項因素不僅看具體侵害行為之影響，還要看此類利用行為一般而言是否可能對原作市場產生顯著負面效果。本件原告就各曲分別輸入4至176則相同提示始取得系爭輸出，惟被告之音樂生成器於2024年單一月份即錄得220萬名訪客，以此流行程度計，縱使平均每4次或每176次輸入才得到一個與原作實質相似之音樂，累積於市場上之替代效果仍屬顯著[48]。 法院特別強調本件輸入僅含歌詞之提示後生成實質相似輸出，與美國 Bartz、Kadrey 兩案顯著不同，該兩案中訓練資料未實質於輸出中讓使用者可觸及，未因生成實質相似輸出而明顯可看到對市場的影響[49]。權衡一切因素，法院認被告之具體利用不為合理使用所涵蓋，且並非所有模型均記憶化其訓練資料，故於本案件否定合理使用既不妨礙進步或競爭，亦不牴觸模型之發展公益[50]。 參、事件評析 本案立於歐盟資訊社會著作權指令與數位單一市場著作權指令所建構之重製權與文字與資料探勘體系，其「公開再現」與我國由公開播送、公開演出、公開傳輸等權能概念亦並不全等同，而其本身能否維持猶待上訴審檢驗，亦有待後續觀察。但本案的重點在於，把過去類似爭議的爭訟焦點由「訓練是否構成重製」展開為「模型是否留存並於輸出中再現受保護著作」，並進一步加重AI開發與服務提供者被歸責可能性，本文認為可歸納其重點如下： 一、法院未全面否定訓練之資料取用可主張合理使用，但前提須為合法取得 本判決雖判被告不得援引合理使用，惟其論證重心並不在「以受保護著作訓練模型」這件事本身。法院明白表示訓練一個能生成新音樂作品的模型，一般而言確實可能是具轉化性、追求更進一步目的而為合理使用所涵蓋之利用。本案之所以認定不同，是被告之應用並未生成新的音樂作品，而係以系爭輸出生成與訓練所用著作實質相似之錄音，音樂著作因而未受轉化。法院於綜合權衡時亦明言，並非所有模型都會記憶其訓練資料，於本案否定合理使用既不妨礙進步與競爭，也不牴觸公共利益，蓋須取得授權不等於不能訓練。因此，本判決所否定的是「訓練後留存於模型、並得於輸出中再現」，而非概括否定 AI 訓練之資料取得有主張合理使用之餘地。但法院對被告規避 Rolling Cipher、以串流側錄取得訓練資料一節評價為惡意，顯示取得手段是否合法，從目前國際上的司法案例看來，仍是決定是否能主張合理使用的重要環節。 二、能否主張合理使用或文字與資料探勘，取決於一般提示下是否再現實質近似內容 法院認定本案與美國 Bartz、Kadrey 二案顯著不同，關鍵在於本案訓練資料實質地在使用者僅輸入歌詞、未作任何音樂上要求之簡單且結果開放之提示下，即可生成與原曲實質相似之輸出。而文字與資料探勘之審酌，法院並不否認為準備訓練語料所為之第一階段重製落入德國著作權法第44b條範圍，真正逾越限制者是第二階段留存於模型內之記憶化。是以，若訓練所得之模型不會在一般、未經特別設計引導之提示下再現實質近似之內容，主張文字與資料探勘限制或合理使用仍有空間。而且必須注意的是，倘依技術現狀無從防止訓練資料之記憶化，法院認為將受保護資料訓練模型即不為該限制所涵蓋，則「能否防止記憶化」就是AI開發與服務業者重要的技術降險研發重點。 三、AI記憶化的輸出由模型提供者承擔侵權責任 本判決外溢效果最大者為責任歸屬，法院認定AI記憶化的輸出產生的再現行為，是源自於被告以模型與使用者介面，開啟讓公眾對已記憶化著作可存取。就輸出所生之重製，被告因對模型架構、訓練資料選取與訓練設計負責而具行為支配，應歸類為正犯；僅輸入提示觸發生成之使用者，不被視為重製行為人。顯見有關AI責任的認定，法院著重於誰對於結果具有實質主導的控制能力，AI 服務提供者將來可能更難以主張模型只是提供「工具」、由使用者決定產出，也不能主張自己是中立平台而把使用責任歸予使用者。 本案法院判決提出的模型記憶化(留存受保護著作)構成重製的觀點，其重點在於一定程度緩解權利人的內容再現舉證困難，並透過受訓練資料與特徵近似的生成結果判斷記憶化的存在，進一步認定存在重製結果，而且該重製欠缺轉化性、具商業目的、結果對權利人市場造成明顯負面影響。我國對於AI 訓練是否合法的認定，仰賴著作權法第65條合理使用之一般條款判斷，雖須個案、事後之權衡，但從本案法院見解可見，避免AI的記憶與所記憶內容的出現是關鍵點，如技術上可能，業者須溯源在訓練過程採取去記憶化的事前避險措施，以避免成為記憶內容之提供者而須自行承責。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]LG München I, Endurteil vom 31.07.2026, Az. 42 O 763/25。 [2]Id., Rn. 239, 262, 317, 375. [3]Id., Rn. 4, 26. [4]Id., Urteilstenor Nr. 1 a) aa), a) bb), b), c). 原告依德國著作權法第19a條公開提供權所為之聲明則遭駁回，法院認一次調取至多需輸入176個相同提示，該調取非於使用者所選定之時間發生；其餘之訴亦經駁回。Rn. 315, 316, 554. [5]Landgericht München I, Pressemitteilung vom 31.07.2026, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php (last visited Aug. 21, 2026). [6]LG München I, supra note 1, Rn. 240. [7]Id., Rn. 241. [8]Id., Rn. 243. [9]Id. [10]Id., Rn. 240, 243, 283, 294. [11]Id., Rn. 244. [12]Id., Rn. 245. [13]Id., Rn. 246. [14]Id., Rn. 247. [15]Id., Rn. 249. [16]Id., Rn. 250-253. [17]Id., Rn. 258. [18]Id., Rn. 259. [19]Id., Rn. 260. [20]Id., Rn. 261. [21]Id., Rn. 263, 264. [22]Id., Rn. 268-270. [23]Id., Rn. 276-279. [24]Id., Rn. 283. [25]Id., Rn. 284, 285. [26]Id., Rn. 289, 293. [27]Id., Rn. 294, 295. [28]Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92. [29]LG München I, supra note 1, Rn. 299. [30]Id., Rn. 304. [31]Id., Rn. 13, 308, 310. [32]Id., Rn. 317. [33]Id., Rn. 321. [34]Id., Rn. 323. [35]Id., Rn. 197, 349. [36]Id., Rn. 373, 374. [37]Id., Rn. 375, 376. [38]Id., Rn. 399-401. [39]Regulation (EU) 2022/2065 of the European Parliament and of the Council of 19 October 2022 on a Single Market For Digital Services and amending Directive 2000/31/EC (Digital Services Act), art. 6, 2022 O.J. (L 277) 1. [40]LG München I, supra note 1, Rn. 408, 409. [41]Id., Rn. 447-449. [42]Id., Rn. 484-486, 493, 494. [43]Id., Rn. 498-500. [44]Id., Rn. 504-510. [45]Id., Rn. 511, 512. [46]Id., Rn. 514-518. [47]Id., Rn. 519-523. [48]Id., Rn. 27, 492, 527. [49]Id., Rn. 480, 526. [50]Id., Rn. 530, 531.

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。