比利時法院對網路搜尋引擎巨擘被控侵害著作權乙案，判決Google敗訴
比利時法院針對報業出版組織Copiepresse控告網路搜尋引擎巨擘Google侵害著作權一案，於二月十三日做出一審判決。該法院認為 Google未取得授權，在Google News新聞搜尋之服務中片斷重製原告之報導內容，並以重製的方式將受到保護之著作傳播給公眾，該行為已侵害到Copiepresse之著作權。法院除了下令Google刪除搜尋引擎中所出現的新聞報導片斷，並按該網站刊登的時間為基準，計算一天兩萬五千歐元的賠償金，Google應給付總金額高達三百四十五萬歐元的賠償金於Copiepresse。
Google的主要答辯指出，其係為協助使用者在該網站上尋找資訊的搜尋引擎，而非擁有自己資訊的入口網站。Google News也只針對使用者所輸入之搜尋關鍵字所做出之新聞頭條匯集及文章聯結，該行為應受到著作權法中「合理使用」(Fair Use) 之保護。而對搜尋結果之頭條、內容片斷及縮小圖片顯示，Google則抗辯此一作法已替Copiepresse網站吸引來更多想要閱讀全文之讀者，並為其締造更高的網路流量。
Copiepresse則主張，Google因在其網站刊登片斷重製之報導內容而受有廣告收益，就法律面而言已是侵害行為所得之利益。該組織的報導內容出現在Google的快取頁面，已使得該片斷的報導內容得自Google的網站中免費取得。通常許多報業僅將其報導文章的資料庫提供給付費會員瀏覽。
對此判決結果，Google已決定上訴。
全球媒體業者都對此判決密切注意。Google去年八月已和美聯社達成和解。而法國法新社去年三月控告Google的快取網頁侵害著作權乙案，目前仍在法院審理中。而其它入口網站公司YAHOO! 、AOL、Microsoft等已付費於法新社取得授權刊登其新聞文章內容。
日本特許廳（Japan Patent Office，後稱JPO）於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司（後稱中國大陸公司）有關「FITBEING」文字商標的註冊異議，認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異，因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標，指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議，主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標，在拼寫及發音上相似，並有致相關消費者混淆誤認之可能，違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外，Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識，應具有排他性。 JPO指出，儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭，惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外，JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定，與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似，使用於同一或類似之商品或服務者，不得註冊商標。本案中，JPO指出Google公司所提供的證據，包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料，卻未能提交足夠的日本市場調查資料，以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此，基於雙方商標近似及周知程度，JPO駁回了Google公司的異議，認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知，日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同，均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時，應檢視商標的外觀、讀音以及涵義，避免欲註冊商標與現有商標近似，以避免無法取得註冊商標。此外，若欲主張「周知商標」，企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度，包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等，當面臨爭議時，用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後，尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 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/）
澳洲政府發布「國家 AI 計畫」 將採用科技中立的AI治理模式澳洲工業、科學及資源部（Department of Industry, Science and Resources）於2025年12月2日發布「國家AI計畫」（National AI Plan），擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖，將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持，以及強化監管能力等途徑，打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於，澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI，而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會（Productivity Commission）於8月提出之建言：政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡，應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄（mandatory guardrails）」，僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時，才有必要考慮制定 AI 專法。 據此，國家AI計畫指出，面對AI可能造成的危害，現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議，可依循《消費者保護法》（Australian Consumer Law）取得權利保障；AI產品或服務的風險危害，亦可透過《線上安全法》（Online Safety Act 2021）授權，制定可強制執行的產業守則（enforceable industry codes）來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》（Privacy Act 1988）修法，意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時，由於採用分散式立法的關係，澳洲特別成立「AI 安全研究院」（Australian AI Safety Institute, AISI），以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊，使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管，但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式，以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭，未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害，抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應，值得持續觀察。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation)，以作為確保歐盟的數據保護規範，將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分，在金融業對個人資料的處理上，特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議，旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定，其中一些重要的建議如下： (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響，該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法，期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli，作為新任歐洲數據保護監督委員，在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示：「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加，確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範，此準則是第一個發佈的。」
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。