美國上訴法院推翻FCC對廣電節目猥褻言論之認定
美國紐約第二巡迴法院上訴法院於2007年6月5日做出判決，認定FCC對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之判斷標準為恣意專斷(arbitrary and capricious)的決定。此一案件起因於福斯電視台轉播2002年及2003年音樂告示排行榜頒獎典禮(Billboard Music Awards)時，歌手Cher及名人Nicole Richie分別在典禮中說出不雅言詞，事後FCC認定福斯電視台之轉播違反廣電節目之猥褻言論相關規範。福斯電視台對於FCC之認定不服，因而向法院提起訴訟。
依照過去FCC對猥褻言論之認定標準來看，「瞬間之咒罵言詞」(fleeting expletives)並不屬於猥褻言論，廣電節目中播出相關內容並不違反猥褻言論之管制規範。但自2003年起，FCC改變認定標準，認為所有不雅言詞均不可避免地帶有性暗示之內涵，因此廣電節目中凡涉及不雅言論之內容都是猥褻言論。
根據紐約第二巡迴法院上訴法院之判決指出，FCC的決定毫無疑問地改變了對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之認定標準，且FCC對於改變認定標準一事所提出的理由並不具有說服力；FCC於訴訟過程中亦承認，即便在決定改變認定標準前，也沒有證據顯示廣播電視台曾密集播送充滿咒罵言論之內容。因此，紐約第二巡迴法院上訴法院認為，FCC改變認定標準一事乃是恣意專斷的決定，從而撤銷FCC對於福斯節目之認定。對於法院之判決，FCC主席Kevin Martin表示遺憾以及難以置信，將會委請律師研議是否繼續上訴最高法院。
個人健康資料共享向為英國資料保護爭議。2017年英國資訊專員辦公室（ICO）認定Google旗下人工智慧部門DeepMind與英國國家醫療服務體系（NHS）的資料共享協議違反英國資料保護法後，英國衛生部（Department of Health and Social Care）於今年（2018）5月修正施行新「國家資料退出指令」（National data opt-out Direction 2018），英國健康與社會照護相關機構得參考國家醫療服務體系（NHS）10月公布之國家資料退出操作政策指導文件（National Data Opt-out Operational Policy Guidance Document）規劃病患退出權行使機制。 該指導文件主要在闡釋英國病患退出權行使之整體政策，以及具體落實建議作法，例如： 退出因應措施。未來英國病患表示退出國家資料共享者，相關機構應配合完整移除資料，並不得保留重新識別（de-identify）可能性； 退出權行使。因指令不溯及既往適用，因此修正施行前已合法處理提供共享之資料，不必因此中止或另行進行去識別化等資料二次處理；此外，病患得動態行使其退出權，於退出後重新加入國家資料共享體系；應注意的是，退出權的行使，採整體性行使，亦即，病患不得選擇部分加入（如僅同意特定臨床試驗的資料共享）； 例外得限制退出權情形。病患資料之共享，如係基於當事人同意（consent）、傳染病防治（communicable disease and risks to public health）、重大公共利益（overriding public interest）、法定義務或配合司法調查（information required by law or court order）等4種情形之一者，健康與社會照護相關機構得例外限制病患之退出權行使。 NHS已於今年9月完成國家資料退出服務之資料保護影響評估（DPIA），評估結果認為非屬高風險，因此不會向ICO諮詢資料保護風險。後續英國相關機構應配合於2020年5月前完成病患資料共享退出機制之建置。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).
德國提出｢對外貿易條例｣修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie，BMWi)在2017年7月提出｢對外貿易條例｣(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案，以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益，對於外國人(或企業)收購國內公司，在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後（一）歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25％以上的表決權以及（二）出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施，聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定，聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下（技術）領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序，以確保國家實質安全利益： 部分能源電力領域，例如：電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域，例如：用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域，例如：語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。
中國發布《國家中長期生物技術人才發展規劃（2010-2020年）》中國科學技術部與中國科學院等六個部門，於2011年12月8日聯合發布《國家中長期生物技術人才發展規劃（2010-2020年）》(以下簡稱「生技人才規劃」)，期藉由具體政策措施之推動，充實國內生技人才資源，以促進生物技術及其產業蓬勃發展。 從中國國務院於2006年所提出的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020年）》到科技部最近發布的《國家十二五科學和技術發展規劃》，均揭示「生物技術」為中國科技發展的重點領域。然而，現階段中國生技發展卻面臨了人才瓶頸，包括缺乏高層次創新人才、缺乏優秀創業型人才、人才資源開發投入不足，以及人才發展體制障礙待破除等問題，本規劃便在這樣的背景下誕生。 針對前述生技人才缺乏問題，生技人才規劃以「2020年時將中國打造成生物產業大國」為總體目標，分兩階段達成充實、培育生技人才的目的。第一階段為2011年至2015年，主要目標係在國內培育、造就一定規模的科技人才與創新團隊；第二階段為2016年至2020年，主要目標則為提高中國整體生技人才的素質，並建置5到10個具國際水準的國家生技實驗室。為達成前述目標，生技人才規劃宣示未來將分別實施以下各項政策措施，包括：持續給予優秀人才科研經費支援、鼓勵支持生物技術人才創業、加速生物技術人才在產學研各領域間的流動、制定優先支持生物產業技術人才發展的財政金融政策，以及吸引海外高層次生物技術人才回國創業或參與重大科研計畫等。 自2006年以來，中國於各個重大科技與產業政策規劃中，均將生物技術列為國家重點發展領域，顯見中國對於生技產業的重視，而根據往例，中國在發布重大國家政策規劃綱要以後，國務院各部門隨即會頒布相關法令及配套措施，以達成規劃綱要中所揭示的各項發展目標。因此，「生技人才規劃」頒布後，其後續相關的人才引進法制架構將如何呼應、達成綱要所訂的總體發展目標，值得持續觀察。