五年投資一百五十億 生醫科技島計劃啟動
經過一年以上的準備，行政院科技顧問組六日宣布啟動「生醫科技島計畫」計劃。自今年起以五年投入一百五十億元預算，建立「國民健康資訊基礎建設整合建置計畫（ NHII ）」、「台灣人疾病及基因資料庫（ Taiwan Biobank ）」、及「臨床試驗研究體系」三大重點。未來除了減少健保成本一百億元以上，也希望協助業界創造數百億元市場商機。
生醫科技島計畫為國內所帶來的效益方面， NHII 將可減少醫療支出三％，共一百億元規模，至於促進民間投資及產業升級方面，預期五年內可帶動民間及政府投資四百億元以上；至於 Taiwan Biobank 方面，除了領先新加坡及中國大陸建立華人特定族群基因資料庫的供給中心，更可帶動國內的新藥開發、基因治療、藥物副作監測，及疾病篩檢及防治等醫藥發展。
行政院科技顧問組指出，其中 Taiwan Biobank 計劃因為涉及「科技對倫理、法律及社會（ ELSI ）」等議題有較多社會疑慮，將根據現有的醫事法及立法院正進行三讀的個人資料保護法立法精神，預計今年先進行五千人基因資料蒐集，待兩年後正式的基因資料保護相關法律定出新法後，將會加速完成二十萬人的資料蒐集。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
2018年英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則（The Network and Information Systems Regulations 2018），該規則實施歐盟2016年網路與資訊系統安全指令（Network and Information Security Directive, NIS Directive）。該規則分成幾個部分，第一部分是介紹性條文，例如介紹網路及資訊系統之定義：「（a）2003年通訊法（Communications Act 2003）第32條第1項所指的電子通訊網路；（b）一組或多組互聯或相關設備，其中之設備或程序根據程式自動化處理數位資料；（c）為操作、使用、保護和維護目的，由（a）或（b）款所涵蓋的儲存、處理、檢索或傳輸的數位資料。」 第二部分是英國政府相關組織架構規定，包括網路及資訊系統的國家政策（The NIS national strategy）、國家權責機關的指定（Designation of national competent authorities）、單一聯絡點的指定（Designation of the single point of contact）、電腦安全事件應變小組的指定（Designation of computer security incident response team）、執行機關的資訊分享（Information sharing–enforcement authorities）、北愛爾蘭的資訊分享（Information sharing–Northern Ireland）。 第三部分則是基本服務營運商（類似於我國的關鍵基礎設施營運商）與其職責，包括基本服務營運商的確定、營運權廢止、基本服務營運商的安全維護職責、事故通報的責任等。根據第8條第1項之規定，如果營運商提供本規則附表2所載明的基本服務（包括電力、石油、天然氣、航空運輸、船務運輸、鐵路運輸、公路運輸、醫療健康、數位基礎設施等），並且符合基本服務一定門檻要求者，則該廠商即被視為基本服務營運商（operator of an essential service, OES）。舉例而言，規章之附表2第1項載明，營運商提供電力供應之基本服務者，其一定門檻要求包括：若營運商位於英國，符合「為英國國內超過25萬名消費者提供電力服務」或「輸電系統的發電量大於或等於2 gigawatts」之條件者，該營運商即為基本服務營運商（OES）；若營運商位於北愛爾蘭，則應「依據北愛爾蘭1992年的電力法規命令取得供電執照」，且「為北愛爾蘭境內超過8千名消費者提供電力服務」，或符合「發電量大於或等於350 megawatts」等條件，則該營運商即為基本服務營運商（OES）。 再者，若營運商符合第8條第3項所列之條件，則可由主管機關指定為基本服務營運商（OES）。此外，主管機關可根據第9條撤銷基本服務營運商（OES）的認定，基本服務營運商（OES）必須履行第10條規定的安全維護責任，並對於第11條規定的事件負有事故通報的責任。 第四部分則是數位服務，包括相關數位服務提供者、成員國跨境合作與行動、向資訊專門委員進行登記（Registration with the Information Commissioner）、資訊通知（Information notices）、檢查權限、違反義務之強制執行、裁罰、對行政機關裁罰決定之獨立審查、罰鍰之執行、費用、裁罰程序、執法行為的一般考量因素、審查與報告。
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
南韓率先啟動5G頻譜競標南韓率先啟動5G頻譜競標 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 陳芊儒 2018年11月25日 壹、事件摘要 2018年2月平昌冬奧期間，南韓為向全球展現5G超高速網路，南韓電信業者韓國電信（Korea Telecom, KT）透過英特爾（Intel）、Ericsson AB與三星電子之技術，聯合打造5G服務的應用場景[1]。在平昌冬奧的試驗以及多方經驗的累積下，南韓為進一步在起步中的5G產業享有話語權，其通訊主管機關「未來創造科學部」（Ministry of Science and ICT, MSIT）在5G的布局，與頻譜的釋照上更為積極，以令南韓成為全球第一個5G網路商用化國家[2]。 5G服務之使用與頻譜息息相關，為有利營運商打造5G應用，MSIT率先於2018年6月啟動3.5GHz與28GHz頻段之頻譜競標，並已於2018年6月18日順利結束[3]。由於我國通訊主管機關「國家通訊傳播委員會」（National Communications Commission, NCC）表示，台灣並非5G技術標準的制定者，而是「聰明的追隨者」[4]，是以，南韓此次5G頻譜釋照似可作為我國未來之借鏡。 貳、重點說明 一、5G頻段之特性 5G未來之主要使用情境有三：更大頻寬（Enhanced Mobile Broadband, eMBB）、海量連結（Massive Machine Type Communication, mMTC）、超低時延（Ultra Reliable & Low Latency Communication, URLLC）[5]。採用頻段上，為應付5G時代多樣化的使用情境，其推動需同時借助多個頻段，以同時達到超廣泛覆蓋與超高速率之目標。 考量6GHz以下之頻段（sub-6GHz）與24-100GHz的毫米波頻段（Millimeter Wave, mmWave）過往較未受到使用，可較輕易被分割用於5G網路上，因此頻譜之選用上亦以此為主。其中，除了24GHz以上之高頻段外，sub-6GHz可進一步分為sub-2GHz的低頻段頻譜，以及2-6GHz之中頻段頻譜[6]。 覆蓋層（Coverage Layer）：以sub-2GHz之低頻段為主（例如700MHz），以達到廣域與深度的室內網路覆蓋。 覆蓋與容量層（Coverage and Capacity Layer）：介於2-6GHz之中頻段，尤以3.5GHz頻段為代表，該頻段能在網路容量和覆蓋範圍之間取得最佳平衡，為全球首個5G商用的頻段。 超大容量層（Super Data Layer）：6GHz以上之高頻段（例如34.25-29.5GHz），用於滿足大容量、高速率的服務需求。 針對頻寬數額之分配，由於連續頻寬可降低載波聚合（Carrier Aggregation, CA）帶來的系統複雜性，還能提升能源效率，降低網路成本，因此營運商一般期望主管機關能釋出連續頻寬，以利5G網路之佈署。根據中國手機製造商華為2017年發布之「5G頻譜立場白皮書」（5G Spectrum: Public Policy Position），中頻段作為全球5G首商用的關鍵頻段，每個營運商應獲得至少100MHz的連續頻寬，毫米波方面，基於高頻度是為了進行大量的資料傳輸，對頻寬數額之要求更多，是以每個營運商應至少分配800MHz的連續頻段[7]。 二、南韓頻譜釋照政 （一）釋照政策之規劃 2018年3月，MSIT宣布於同年6月中進行首波5G頻譜拍賣，其後將日程訂於6月15日，標得之頻譜則會在拍賣後半年的12月1日正式生效，以順利於2019年3月推出5G商用[8]。在此背景下，南韓政府著手修訂基於《電波法》第45條所訂定的《電氣通信事業專用之無線設備技術基準》，由於上述無線設備基準僅規定4G，是以決議新設5G無線設備技術基準。藉由5G無線設備技術基準之規定，使得將來於南韓上市之5G無線設備，皆須符合南韓國家標準審議委員會（Korean Agency for Technology and Standards, KATS）訂定之國家標準統一標誌「KC認證」（Korea Certification Mark, KC Mark）[9]，從而確保5G基地台與終端設備間的接取狀況[10]。 釋出頻段方面，MSIT在2018年4月19日「2018年行動通訊頻率分配計畫討論會」中，確認於3.5GHz頻段（3.42-3.7GHz）釋出280MHz頻寬、28GHz頻段（26.5-28.9GHz）釋出2400MHz頻寬。其中，MSIT將3.5GHz頻段的280MHz頻寬分為28個區塊（block），每個區塊10MHz，執照使用期限為10年；28GHz頻段的2400MHz頻寬則分成24個區塊，每個區塊100MHz，執照使用期限為5年[11]。 中頻段與高頻段執照使用期限之所以不同，除了MSIT認為毫米波頻段之穩定度尚嫌不足外[12]，2019年的無線通訊大會（World Radiocommunication Conference 2019, WRC-19）預計將決定適合用於5G網路之毫米波頻段[13]，推論MSIT為快速因應WRC-19之決議，設定之高頻段執照使用期限因此較短。 針對拍賣之底標金額（opening price），MSIT設定為3.3兆韓元（約合31億美元）。3.5GHz頻段之底標價額則參考2016年4G頻譜的底標金額2.6兆韓元，設定為2.65兆韓元（約合24.6億美元），每MHz為94.8億韓元（約合878萬美元）。28GHz頻段之底標價額為6,216億韓元（約合5.7億美元），每MHz之價格則為2.59億韓元（約合24萬美元）[14]。 表 1 南韓5G頻譜釋照規劃 頻段 3.5GHz 280MHz頻寬) 28GHz 2400MHz頻寬) 使用期限 10年 5年 競標方式 一區塊10MHz 共28區塊 一區塊100MHz 共24區塊 競標底價 2.65兆韓元 (每MHz 94.8億韓元) 6,216億韓元 (每MHz 2.59億韓元) 資料來源：本研究整理 （二）頻譜分配總量限制 頻段配置上，由於3.5GHz頻段僅釋出280MHz，然南韓電信市場主要由SK Telecom（SKT）、KT與LG U+三家電信業者組成，是以引發了頻寬可能分配不均之疑慮。KT與LG U+期望能公平分配頻譜，以將電信業者之間的頻段差異極小化；SKT則渴望取得大量頻段，以保持其於南韓電信產業之領導地位[15]。 MSIT為避免發生特定業者獨占頻寬之情形，因此分別對3.5GHz與28GHz的頻寬分配設置了「總量限制」[16]。針對3.5GHz頻段之分配，MSIT原先提出100MHz、110MHz、120MHz等三個級距。然若將總量限制設定為120MHz，可能會造成二家業者取得120MHz，另一家業者卻僅獲得40MHz，而難以開展5G相關應用之情形。考量頻寬之平均分配，MSIT最終決議將100MHz作為電信業者可於3.5GHz頻段取得之資源上限，28GHz之總量限制則定為1000MHz[17]。 參、事件評析 一、南韓5G頻譜競標結果 2018年6月18日，在南韓啟動頻譜競標三天後順利結束，整體競標金額達到3.6183兆韓元（約合32.6億美元），高於3.3兆韓元的底標價額[18]。3.5GHz頻段分配上，SKT支付1.222兆韓元，取得介於3.6-3.7GHz的100MHz頻寬；KT支付9,680億韓元，取得介於3.5-3.6GHz的100MHz頻寬；LG U+由於規模較小，因此僅取得剩餘的80MHz，競標金額則為8,095億韓元。28GHz頻段分配，SKT、KT與LG U+皆在支付2,072至2,078億兆韓元間不等之競標價額後，取得800MHz頻寬[19]。 考量未來5G頻譜之規劃與釋出，為形成連續頻寬，電信業者莫不期望盡可能地取得3.5GHz以上，以及28GHz以下的頻譜資源。SKT與KT雖同樣在3.5GHz頻段取得100MHz頻寬，惟SKT為持續於5G產業占有領導地位，因此積極參與競標，並標得MSIT釋出頻段中最高者，成為此次頻譜競標的最大贏家，花費之競標價金是以大幅高於KT。LG U+則取得較不利於組成連續頻寬的3.42-3.5GHz頻段[20]。然以28GHz而言，三家電信業者皆取得高達800MHz之頻寬，將有利於電信業者開展服務，衝刺傳輸速率，也與華為所發布之「5G頻譜立場白皮書」相符。 必須注意的是，此次競標結果較底標金額高了3000億韓元，可見頻譜資源爭奪之激烈。惟以現階段而言，三大電信業者每年須繳交之4G頻譜使用費已相當高昂，屆時5G頻譜使用費更可能會超過2兆韓元。在頻率使用費、網路建設成本、設備維護費用居高不下的情況下，或將影響南韓5G生態體系的發展，造成未來商用化後的成本轉嫁至消費端，導致通訊費用抬升，消費者福利下降之結果[21]。 表 2 南韓電信業者標得之5G頻段 3.5GHz 28GHz Total SKT 100MHz(3.6-3.7GHz) 1.222兆韓元 800MHz(28.1-28.9GHz) 2,073億韓元 1.43兆韓元 KT 100MHz(3.5-3.6GHz) 9,680億韓元 800MHz(26.5-27.3GHz) 2,078億韓元 1.18兆韓元 LG U+ 80MHz(3.42-3.5GHz) 8,095億韓元 800MHz(27.3-28.1GHz) 2,072億韓元 1.02兆韓元 資料來源：本研究整理 二、我國5G頻譜釋照政策 （一）法規調適與整備 考量全球5G發展受到高度關注，且我國行動通訊數據傳輸量自2015年Q1至2018年Q1，已成長四倍。NCC密切關注國際5G頻譜、技術之標準演進與制定，並於2018年9月19日的第822次委員會議中，聽取「5G整備計畫辦理進度」，已加強辦理中長期階段的5G頻譜，進行基礎環境法規之調適與整備[22]。 在因應5G基礎環境法規調適之部分，NCC一方面會積極研議有助5G時代網路建設之相關監理法規措施，包括促進基地台普及建設、鬆綁基地台設置管制等。另一方面，《電信管理法》（草案）則給予未來電信事業之頻率得出租出借，以及基礎網路建設可選擇自建或租用之彈性空間，以達鼓勵新創事業參進電信市場之效[23]。 （二）研擬釋出頻段與釋照規劃 NCC綜合考量接軌國際、設備生態成熟度、市場秩序及提升頻譜使用效率等面向，業就高、中、低頻段，初步整備出首波擬供5G應用服務之頻段，分別為28GHz、3.5GHz、1-2.4GHz間頻段。NCC在完成3.5GHz中頻段的實際量測評估，並進行頻段既有服務之盤點與研議後，規劃釋出200MHz以上之頻寬。毫米波之頻段相對單純，初步規劃於28GHz釋出2GHz之頻寬[24]。 對於釋照時程，NCC表示除了會配合各階段頻譜資源整備到位，與現行頻譜屆期重整外，頻譜資源之分配及管理尚應本於公平、效率及維持市場競爭之原則辦理。目前NCC已辦理釋照前置研析工作，初步規劃在政策確定我國首波5G頻譜後，於2020年進行釋照[25]。 肆、結語 有鑑於第三代合作夥伴計畫（3rd Generation Partnership Project, 3GPP）已於2018年6月正式完成5G 通訊規範之制定，各國莫不積極投入5G商用化，南韓為保持其於通訊領域的領先地位，更成為全球首個同時釋出中頻段與高頻段之國家。是以，我國在研擬進行5G釋照時，似可借鑑南韓之案例，以使我國能在完備相關調適與準備之下，迎向行動寬頻新未來。 [1]Bloomberg, The PyeongChang Winter Olympics are Testing 5G: to Ward Off Wild Boars, Fortune (Feb. 13, 2018), http://fortune.com/2018/02/13/winter-olympics-2018-5g-networks/ (last visited Oct. 16, 2018). [2]鍾曉君，〈主要國家5G頻譜競拍態勢分析〉，資策會MIC，2018/04，https://mic.iii.org.tw/AISP/ReportS.aspx?id=CDOC20180430001（最後瀏覽日：2018/10/16）。 [3]Cho Mu-Hyun, South Korea Completes 5G Spectrum Auction, ZDNet (June 19, 2018, 3:31a.m.), https://www.zdnet.com/article/south-korea-completes-5g-spectrum-auction/ (last visited Oct. 16, 2018). [4]林厚勳，〈NCC「要做聰明的追隨者」 決定緩發5G頻譜執照，但這樣做真的聰明嗎？〉，TechOrange科技報橘，2018/09/18，https://buzzorange.com/techorange/2018/09/18/taiwan-5g-turn-around/（最後瀏覽日：2018/010/16）。 [5]Arnd Sibila, 5G Overview: Mobile Technologies and the Way to 5G, Rohde & Schwarz, at 13 (2017), https://cdn.rohde-schwarz.com/it/seminario/hi_technology_forum/Sibila_5G_Mobile_Technologies_and_the_way_to_5G.pdf (last visited Oct. 16, 2018). [6]Huawei, 5G Spectrum: Public Policy Position, at 2 (2017), https://www-file.huawei.com/-/media/CORPORATE/PDF/public-policy/public_policy_position_5g_spectrum.pdf?la=en (last visited Oct. 16, 2018). [7]Id. at 6. [8]Monica Alleven, South Korea Wraps 5G Auction for 3.5, 28GHz, Fierce Wireless (June 20, 2018, 6:05 p.m.), https://www.fiercewireless.com/wireless/south-korea-wraps-5g-auction-for-3-5-28-ghz (last visited Oct. 17, 2018). [9] e나라 표준인증，〈국가통합인증마크(KC)〉，https://standard.go.kr/KSCI/crtfcPotIntro/crtfcMarkIntro.do?menuId=541&topMenuId=536（最後瀏覽日：2018/10/19）。 [10]한국방송통신전파진흥원，〈전기통신사업용 무선설비 기술기준 일부 개정〉，2018/04/23，https://www.kca.kr/open_content/bbs.do?act=detail&msg_no=217&bcd=propagation（最後瀏覽日：2018/10/19）。 [11]Seo Ji-Eun, Science Ministry Plans 5G Frequency Auction, Korea Joongang Daily (Apr. 20, 2018), http://koreajoongangdaily.joins.com/news/article/article.aspx?aid=3047170 (last visited Oct. 17, 2018). [12]Id. [13]Attila Matas, WRC-19 Agenda Items and Challenges, ITU, at 13, https://www.itu.int/en/ITU-D/Regional-Presence/AsiaPacific/Documents/Events/2017/Aug-ISS2017/PAPER_S2_Workshop_Attila_Matas.pdf (last visited Oct. 17, 2018). [14]Joseph Waring, Korea Reveals Cost of 5G Spectrum, Mobile World Live (Apr. 20, 2018), https://www.mobileworldlive.com/asia/asia-news/korea-reveals-cost-of-5g-spectrum/ (last visited Oct. 17, 2018). [15]顏思涵，〈南韓即將進行5G頻譜競標 頻寬縮減引發分配爭議〉，Digitimes，2018/04/17，https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=235&id=0000529269_0pp3ixi35b0973lbjuzk4&ct=1&wpidx=10（最後瀏覽日：2018/10/18）。 [16]Cho Mu-Hyun, South Korea’s 5G Spectrum Auction to Start at $3 Billion, ZDNet (Apr. 20, 2018, 4:02 a.m.), https://www.zdnet.com/article/south-koreas-5g-spectrum-auction-to-start-at-3-billion/ (last visited Oct. 17, 2018). [17]Cho Jin-Young, Korean Mobile Carriers Expected to Wage ‘War of Money’ in Frequency Auction, Business Korea (Apr. 4, 2018, 01:45 a.m.), http://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=21453 (last visited Oct. 18, 2018). [18]Cho Mu-Hyun, supra note 3. [19]TeleGeography, MSIT Announces Results of 5G Spectrum Auction (June 19, 2018), https://www.telegeography.com/products/commsupdate/articles/2018/06/19/msit-announces-results-of-5g-spectrum-auction/ (last visited Oct. 18, 2018). [20]鍾曉君，前揭註2，頁3。 [21]同前註，頁4。 [22]國家通訊傳播委員會，〈國家通訊傳播委員會第822次委員會議 議程〉，2018/09/19，https://www.ncc.gov.tw/chinese/files/18091/66_40492_180918_1.pdf（最後瀏覽日：2018/10/19）。 [23]國家通訊傳播委員會，〈全球5G發展受到高度關注，國家通訊傳播委員會從國際觀察及國內議題不同面向，就頻譜整備、法規環境整備、垂直場域應用之整合、釋照規劃等進行研析討論並報告階段性進度，促使5G提升台灣數位經濟能量目標〉，2018/09/19，https://www.ncc.gov.tw/chinese/news_detail.aspx?site_content_sn=8&cate=0&keyword=&is_history=0&pages=1&sn_f=40500（最後瀏覽日：2018/10/19）。 [24]國家通訊傳播委員會，〈邁入行動寬頻新世紀，國家通訊傳播委員會以資源整備、法規調適、促進網路建設及鼓勵創新應用等面向與策略持續完被我國5G發展基礎環境。詹婷怡主委並利用出席2018年監理者論壇及第49屆年會的機會，與美國聯邦通信委員會主委Ajit Pai就5G發展策略進行意見討論，也說明行政院相當重視5G發展，將於十月底召開5G SRB會議凝聚共識〉，2018/10/12，https://www.ncc.gov.tw/chinese/news_detail.aspx?site_content_sn=8&cate=0&keyword=&is_history=0&pages=0&sn_f=40574（最後瀏覽日：2018/10/19）。 [25]同前註。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）