歐盟通過「負責任奈米科技研究活動」行為準則
全球皆認同奈米科技具有策略性潛質，而安全性確保與公眾接受度尤為其應用與產品商業化的先決條件，因此各界同意奈米科技之發展與使用不應有所失衡。在此背景下，歐盟在「歐洲奈米科技策略」﹙Towards A European Strategy for Nanotechnology﹚及「奈米科學及奈米技術︰歐洲在二○○五至二○○九的行動計畫」﹙Nanosciences and Nanotechnologies︰An Action Plan For Europe 2005-2009﹚兩份重要文件中，皆表示對於此一議題的高度重視。據此，執委會﹙Commission﹚於去﹙2007﹚年7月19日提出「負責任奈米科技研究活動行為準則﹙草案﹚」﹙Code of Conduct for Responsible Nanosciences and Nanotechnologies Research﹙draft﹚﹚並對外進行公開諮詢直到同年9月21日為止，其後修正而於今年2月通過正式版本。
本準則之規範特色主要有三：
1、明確各項定義：為合理圈畫適用範圍，本準則特別針對奈米物體﹙Nano-objects﹚、奈米科技研究﹙N&N research﹚、奈米科技利害關係人及市民團體等用詞予以界定。
2、提列管理原則：包括意義﹙meaning﹚、永續﹙sustainability﹚、預防﹙precaution﹚、含括性﹙inclusiveness﹚、卓越﹙excellence﹚、創新﹙Innovation﹚、有責性﹙accountability﹚。
3、操作指引舉隅：為落實各項原則，本準則針對「奈米科技研究之良好管理」、「踐行預防措施」及「本準則之宣導及監管」等三大部分提供細部指引。
整體而言，本準則正式版本係在預防原則及保障基本人權之思維下，先行設立各項管理原則，而後提供各項操作指引。歐盟執委會以推薦方式邀請各會員國及利害關係人參與並落實，原則上各會員國應於2008年6月30日前通知執委會其意向，並於其後每年定期報告其所採取之具體措施、建議、運用成效，以及提供實際作法；而執委會亦將定期每二年檢視相關建議並監控後續發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國著作權局於2022年1月20日提出2022–2026五年策略計畫，以培養創造力及豐富文化為主軸，並闡明四個總體目標：著作權服務普及、提升效率、公正專業及增進資料使用。相關內容值得持續關注後續發展，說明如下： 一、著作權服務普及 隨著數位網路技術興起，著作權局已展開如製作溝通素材、回答公眾問題、提供各式主題教育計畫等活動。後續將更專注於讓所有人盡可能了解其服務，如著作權賠償委員會（Copyright Claims Board, CCB）等，創造一個屬於大眾的著作權系統，並豐富公眾可使用創意內容的數量與多樣性。 二、提升效率 著作權局進行包括建立企業著作權系統（Enterprise Copyright System, ECS）使其服務數位化、透過改進公共資訊聯絡中心、倉庫管理和財務系統以提升效率等工程。除持續更新ECS等系統外，未來將以用戶為中心來滿足著作權界的需求。 三、公正專業 著作權局長期以來擔任國會的著作權法律顧問，處理相關立法、政策與實踐問題，並與其他行政機關、法院合作處理各式著作權疑義。除了持續透過立法推動、規則制定及研究來衡平著作權法及政策之外，著作權局將繼續在國際舞台上參與政策討論及提供教育，發揮積極作用，成為全球著作權界的資源。 四、增進資料使用 在提供服務的過程中，著作權局蒐集了各類有價值的著作權相關資訊。此外，其亦網羅與內部運營績效、網路指標有關的其他資料。著作權局將加強資料的開發和使用，並以此作為決策的論證基礎、改進組織績效衡量標準，並使內、外部受眾更容易取得該等資料。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
加州通過學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act）隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程，並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊，資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日，加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案，其中最引人關注的便是編號SB1177號法案，又稱學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act，簡稱SOPIPA）。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為，包括：(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的，運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定，禁止披露涵蓋資訊（covered information）。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information)，或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外，SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施，以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時，線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下，刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效，將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者，同時也將適用於未與K-12學校簽署契約，但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之，該法將禁止，例如，利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為，但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。 針對學生之隱私保護，目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法（Family Educational Rights and Privacy Act，FERPA），該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄（educational record）之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形，例如，醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列；此外，學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。 學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律，該法與FERPA的異同，及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善，仍有待觀察。
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).