歐洲現正規劃研提「負責任奈米研究」執行規範
奈米科學及奈米技術具有促成技術﹙enabling technologies﹚的特性，具有多元應用潛能，一般期待其能為許多領域﹙例如化學、材料科學、健康、以及能源等﹚帶來永續利益。其中，研究是這項目標中最重要的環節，一方面能發展出有產業應用價值的新技術，另一方面也可以調查奈米科技的潛在風險並建立妥適的控管措施。
為了營造安全且負責任的奈米科技研發環境，並為安全且負責任之應用及使用鋪軌，歐盟執委會﹙European Commission﹚正在規劃研提一個關於負責任奈米科技研究相關的自願執行規範﹙voluntary code of conduct﹚。
本執行規範將採用由歐盟執委會推薦﹙recommendation﹚的方式，由其邀請各會員國、產業界、大學、資助機構﹙funding organizations﹚、研究人員及其他與此相關的利害關係人次來執行。歐盟執委會本身也會將此項原則落實在相關研發政策當中。目前，歐盟執委會在今﹙2007﹚年7月9日至9月21日將對外進行諮詢﹙consultation﹚，所收集到的各項意見會作為本執行規範的基礎。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism，下稱MCST）與韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission，下稱KCC）於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models，下稱本指引），以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎，就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形，提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎，力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施，盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展，惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新，係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題，在於找出一種平衡途徑：既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時，得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化，均可能構成著作權法上之重製，在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下，AI訓練之利用是否合法，主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外，就四項判斷要素逐一整理其定義與要件，同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形，並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例，藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例，摘要說明如下： 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 （一）利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似：若利用之目的與性質與原著作相同；未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益，且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益：開發者向使用者直接收取服務對價，或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益；非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術：若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示，從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練：將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性，較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係：生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練，並不當然排除合理使用之認定，縱存在商業目的，若該技術創造新價值並服務公共利益，其利用仍可能獲有利評價。而且，非商業與商業目的可能交織，例如，由大學與企業共同進行之產學合作研究，於初始研究階段可能屬非商業，惟若生成式AI模型用於提供商業服務，則可能有不利認定。反之，縱為營利企業，若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出，亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願：著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取，未經許可蒐集受接取限制之著作（如須登入或付費牆後之著作）或規避技術保護措施； 縱著作於技術上可接取，未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練，違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作，或以不被允許之方式接取著作，可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用，若該利用涉及非法重製或不當接取，此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的，該指引認下列情形不利於合理使用之認定： 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作：使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作，或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值，訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作（如訂閱服務或付費資料庫）：因對權利人經濟利益之影響風險較高，其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定，可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向，受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素，指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]： 1、非必要下使用整份著作之量：使用整份著作訓練模型，本身不利於本要素；惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由，得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質：於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代，且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素，指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]： 1、造成銷售損失或其他經濟損害：生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用，只要該利用不直接影響原著作市場之需求，亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達：替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出，很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場：使用著作於生成式AI訓練之授權市場，於部分領域已存在，或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展；AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型，可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練：可能導致未經授權利用，若任其普遍化，可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值，並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分，直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6]，分述如下： （一）可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI，且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達，而係為實現通用型對話與生成能力。此外，開發者曾努力實施技術措施，以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達（如社群媒體貼文或評論）訓練，且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇，須輸入數億筆資料，考量實現通用型語言理解與生成能力之目標，所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務，未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外，創作性相對較低之著作，如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片，或為非商業目的創作之平凡著作（尤其難以辨識或尋得著作權人者），亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構，依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料，訓練其自然語言處理（natural language processing, NLP）模型，作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用（open access）發表之論文，開發AI科技摘要模型，隨後並以開源（或開放權重）方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文，建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型，以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 （二）可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務，生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出，或模型吸收原著作語言表達之精髓，即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性，且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構，著作之利用範圍非結構上不可避免，亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供，導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會，足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外，就AI訓練以合理條件授權之框架（如專為AI訓練目的之獨立授權制度）及集體管理制度已然存在，取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務：未經新聞出版商許可，爬取並就新聞文章全文訓練模型，經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文，且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊，侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材：以合法購買之數位教科書訓練AI，生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買，利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文，且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售：未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型，並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作，且輸出可能替代圖庫或授權市場；又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集，故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱：自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型，經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示，其立場認為須找出平衡途徑，既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展，以求二者作為互補原則相互調和，使整體社會文化與經濟進步，故雖其承認AI訓練確實涉及重製權，但亦認為如手段與來源合法，且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益，則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度，公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果，實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言，我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準，與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例，且我國現行法同樣未設TDM專門例外，相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際，以其現行合理使用一般條款（第35條之5）為基礎、輔以行政指引因應AI訓練，以要素分析、不利類型化、具名事例的模式，引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法，對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值，不在其結論具拘束力，因其明示固為主管機關之立場呈現，但其也特別揭示指引非權威解釋，所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷，整理為可操作之不利類型與事例，為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式，亦呼應我國人工智慧基本法立法後，政府在相關作用法的整備上，以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇，足供我國參酌。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會，《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models），頁8（2026）。 [2] 同前註，頁32-37。 [3]同前註，頁37~39。 [4] 同前註，頁39~41。 [5] 同前註，頁41~45。 [6] 同前註，頁50~頁62。
日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月30日 日本製鐵（日本製鉄，以下簡稱日鐵）於2023年12月宣布對美國鋼鐵（United States Steel Corporation, U.S. Steel）之收購計畫，此舉引發美國鋼鐵工人公會（United Steelworkers Union, USW）強烈反對。美國總統拜登及副總統賀錦麗（民主黨總統候選人），以及共和黨總統候選人川普亦陸續發表聲明，反對此項收購計畫。 上述收購計畫為今（2024）年美國總統大選備受關注的議題之一，本文將簡單介紹事件摘要、本案可能涉及之經濟安全問題及各方意見，以及目前最新進展。 壹、事件摘要 U.S. Steel為美國指標性鋼鐵企業，近年受到產業結構改變影響持續虧損，最終於2023年8月宣布出售。日鐵為進軍美國電動車鋼品市場，於2023年12月18日發表將收購U.S. Steel，消息曝光後引發美國各界嘩然，白宮更於同年12月21日表示此項收購可能影響國家安全和供應鏈可靠性，應嚴格進行審查。 日鐵收購之U.S. Steel計畫將同時由美國司法部審查是否違反反托拉斯法，以及由美國外資投資委員會（Committee on Foreign Investment in the United States, CFIUS）根據《外國投資風險審查現代化法》（Foreign InvestmentRisk Review Modernization Act of 2017, FIRRMA）審查是否影響經濟安全，導致美國技術經由投資或併購不當流出。 CFIUS原訂於今（2024）9月23日完成審查，惟CFIUS於8月31日向日鐵表示，此項收購計畫可能降低美國國內鋼鐵產能，影響交通、建築和農業等領域之鋼鐵供應，存在經濟安全上之隱憂。根據歐美媒體報導，美國總統拜登可能發布中止收購之行政命令，故日鐵重新向CFIUS申請審查，將審查期間延長為90天，讓本案可以在美國總統大選結束後做出決定，以降低政治影響。 貳、 重點說明 一、收購計畫涉及之經安問題及日鐵回應： CFIUS係依據《1950年國防生產法》第721條（section 721 of the Defense Production Act of 1950）、第11858號行政命令（Executive Order 11858）以及《聯邦法規》第31編第8篇（chapter VIII of title 31 of the Code of Federal Regulations.）組成之跨部門委員會，其任務為審查外資收購美國公司是否構成國家安全威脅，避免外國人透過併購或投資等方式控制美國企業。 針對日鐵收購US Steel一事，CFIUS於8月31日致函日鐵和US Steel，指出可能存在兩大經濟安全上之問題： （一）降低美國鋼鐵產能：因日鐵擴大對印度市場投資並收購當地鋼鐵廠，CFIUS擔心其可能將美國鋼鐵產線轉移至印度，進而影響美國產能。針對上述疑慮，日鐵承諾將額外投資27億美元，用於更新US Steel的老舊設備及生產據點，並優先在美國國內生產。 （二）關稅問題：CFIUS指出US Steel過去曾要求美國提高對中國廉價鋼材產品之關稅，惟日鐵表示反對，擔心其可能會影響US Steel之決策。針對上述問題，日鐵表示不會干涉相關決策，並會在公司內設立由美國籍委員組成之「通商委員會」，以打消美方顧慮。 二、美國總統發布行政命令中止收購之影響及產業看法 在CFIUS提出對日鐵收購US Steel一事之疑慮後，據傳美國總統拜登擬發布行政命令中止此項收購計畫。由於行政命令發布後，日鐵將無法再以同一案件進行申請，即便想以CFIUS審查過程中存在問題為由，向聯邦法院提起訴訟，惟訴訟曠日費時且勝訴機率不高，收購計畫恐就此破裂。 由於美國以往多是禁止中國企業收購美國企業，如美國前總統川普於2018年3月12日發布行政命令禁止博通（Broadcom）併購高通（Qualcomm），若拜登就本案發布行政命令，將是首次禁止日本企業收購美國企業。 日本丸紅經濟研究所今村卓社長表示，若美國對作為同盟國的日本企業發布行政命令，未來須對併購鋼鐵等基礎產業抱持謹慎態度。日本經濟團體聯合會（日本経済団体連合会）、美國國際工商理事（United States Council for International Business）、全球商業聯盟（Global Business Alliance）等多個經濟團體亦致函美國財政部長，表達對政治壓力影響CIFUS審查結果之擔憂，並指出此行為可能會損害美國投資環境，並將美國經濟和勞工置於危險之中。 參、事件評析 根據美國商務部經濟分析局資料，去（2023）年美國獲外國直接投資5.4兆美元，其中日本為投資最多國家，投資金額高達7,833億美元，已連續5年居冠，顯示出在中美對抗情勢下，日美持續擴大合作之趨勢。 有輿論認為，拜登政府擬中止日鐵收購計畫一事，暴露出美國推動產業發展政策的矛盾之處。一方面，美國透過制定《降低通貨膨脹法》（Inflation Reduction Act; IRA）及《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）吸引外資；另一方面，則以經濟安全及供應鏈穩定為由，加強審查外國直接投資。 在中美對抗持續升溫下，美國勢必需要吸引包括日本在內之盟友國家之投資，以推動電動車、半導體等關鍵產業發展。惟若美國中止日鐵對US Steel之收購計畫，導致雙方破局，未來可能影響外國直接投資意願，進而影響美國產業轉型腳步。
美國國家創新與創業諮詢委員會發布透過創業提高競爭力美國創新策略報告， 敦促政府消除創業活動障礙，促進新創公司發展美國國家創新與創業諮詢委員會（National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship, NACIE）於2024年2月8日發布「透過創業提高競爭力：美國創新策略」（Competitiveness Through Entrepreneurship: A Strategy For U.S. Innovation）報告，其確定改善與協助美國創業精神之三大關鍵領域，並提出十項建議，敦促政府消除創業活動障礙，增加新創公司獲得人才、資金之機會。 NACIE由企業家、創新者、投資人、學者與經濟發展領導者組成。由商務部長責成其確定如何使美國繼續成為改變典範之創新來源、以及將創新推向市場之泉源。NACIE於此報告中所確認之三大關鍵領域與十項建議之內涵簡述如下： （1）關鍵領域1：發展未來產業（Growing the Industries of the Future） 美國雖於能源、自動化、人工智慧、量子科學與生物科技等創新領域取得商業上之成功，但對於產業創新仍存有四大威脅，包括國家機關間之協調、研發投資之持續減少、大學研發產品商業化受阻與境外製造之風險。 建議1： 成立國家創新委員會（National Innovation Council），由科學技術政策辦公室主任（Director of the Office of Science & Technology Policy）擔任主席，成員包括相關內閣秘書、國家科學基金會（NSF）主任、美國專利商標局（USPTO）局長與美國首席技術長（Chief Technology Officer, CTO），倡導全國創新與創業並協調相關聯邦政府活動。 建議2： 恢復與擴大國家投資，使創新登月計畫成為可能—大幅增加聯邦對關鍵技術之研發投資，使美國在未來成長產業中發揮領導作用。 建議3： 啟動國家創新加速器網路（National Innovation Accelerator Network, NIAN）—一個由加速器、輔導、投資計畫與創業支持組織組成之虛擬“網路中之網路”（“network of networks”），旨在大規模增強社會各方面之包容性創業能力。 建議4： 為聯邦資助之研究與開發提供智慧財產權激勵措施；制定政策與激勵措施，促進聯邦政府資助之創新廣泛傳播與商業化；並促進將聯邦資助創新進行國內製造。 建議5： 積極與創新者、企業家與資助者合作，確保其擁有足夠之智慧財產權與網路安全教育與資源來保護其之想法與業務，並接受培訓以能夠識別與防止外國公司或國家潛在之智慧財產權盜竊。 （2）關鍵領域2：獲取資本（Accessing Capital） 美國前七大上市公司全部皆由創投所支持，於1990至2020年間，相較於私部門之雇用率上升40%，同一時期由創投支持之公司雇用率成長達960%；美國創投規模亦居於全球之冠，甚至某些城市之創投規模已超過其他國家，如2021年紐約之創投規模即相當於印度全國之規模。惟美國創投之問題在於投資機會未能平等，如女性、有色人種、非都會區較難獲得創投投資。 建議6： 透過制定新聯邦計畫，擴大企業家之成長資金管道，以支持各地更多企業家，特別是通常未受足夠服務之企業家。 建議7： 透過擴大直接資助與基於激勵（incentive-based）之聯邦計畫，增加資金並為新興基金經理提供機會，以便於全國更多處皆能有更多具有各種人口背景與專業之投資人。 建議8： 向投資於研發、種子輪或A 輪融資新創公司、女性與少數族群擁有之新創公司、以及保護與授權智慧財產權之公司與個人提供年度稅收抵免與激勵措施。 （3）關鍵領域3：培養創業人才（Developing Entrepreneurial Talent） 人才對於創業生態系之完整建構至為重要，美國一半以上之10億美元公司由移民創辦，三分之二之獨角獸公司由移民創辦或共同創辦，這些公司之創辦人中有25%是國際學生。 建議9： 透過提供導師、支持服務資金以及幫助吸引與培養關鍵人才，全面支持新高潛力企業家，旨在增加美國新創公司之數量與影響力。 建議10： 有系統地提供支持創業之工具與資源，打破任何人、任何地方之障礙，為新創業企業做出貢獻，以便美國未來能更快地創新。