日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略
2007年11月，日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊，發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞（fibroblast）轉形成誘導多能性幹細胞（induced pluripotent stem cell，以下簡稱iPS細胞）之案例，展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果，並認知到國際間在此領域上的激烈競爭，日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略，以下簡稱總合戰略），其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案，希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日，文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について），其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況，也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。
總合戰略中較重要的規劃有：文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」（iPS細胞研究センター），作為日本推動相關研究之核心研究組織；將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」（CREST）之研究補助計畫中，公開相關研究計畫，提供研究經費來推動其研究之發展；文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構，派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援，協助其取得iPS細胞相關專利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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).
美國新墨西哥州法院認定Meta構成「公共妨害」，命其強化兒少保護措施新墨西哥州政府於2023年對Meta提起訴訟，主張Meta明知其Facebook、Instagram等平台設計加劇該州青少年心理健康危機，卻未能有效防範兒少性剝削風險。2026年3月，陪審團依《不公平交易行為法》（Unfair Practices Act）認定Meta違規並處以3.75億美元民事金錢制裁（civil penalty）；2026年8月6日，新墨西哥州第一司法區地方法院就本案作成最終判決，認定Meta旗下平台構成「公共妨害」（public nuisance），命其另支付5.67億美元設立減輕基金（Abatement Fund）。兩者合計，Meta於本案之金錢責任約達9.42億美元。 法院要求Meta於5年期間執行下列措施，並每半年向法院及州政府報告： 1.年齡保障：強化AI年齡辨識，疑似未滿13歲者須完成驗證，未於期限內驗證者將標記為刪除；經確認未滿13歲者，須刪除帳號及相關個人資料，並建立申訴機制。 2.未成年人安全預設：未成年人帳號預設私人設定，禁止未成年人帳號被推薦予不相關成年人，並禁止不相關成年人私訊未成年人帳號，若須降低保護程度須經家長同意。 3.防制性剝削與性勒索：強化偵測、通報與真人審查機制。 4.生成式AI安全：禁止並防止未成年人與Meta AI進行性化或浪漫互動，以及成年人利用AI模擬或討論與未成年人之性化或浪漫互動。 5.使用時間限制及資訊揭露：Meta應於夜間及上課時段禁止向未成年人推播訊息，並預設隱藏其按讚數，其使用Facebook與Instagram之時間合計每月上限為90小時；另應強化平台安全風險揭露及網路安全教育。 值得注意的是，法院並未命Meta停止或重新設計推薦演算法、無限捲動及自動播放等功能，認為此類產業普遍性功能之規範應留待立法或行政部門處理，其理由有二：其一，此類功能屬產業普遍設計，個案裁判逕行介入恐造成不對等競爭負擔；其二，此類功能涉及第三方內容之呈現方式，貿然介入可能牴觸憲法言論自由保障及《通訊端正法》（Communications Decency Act）第230條。 整體而言，本案顯示美國對數位平台兒少保護之監管，正由傳統內容管理延伸至年齡保障、產品安全預設、性剝削防制及生成式AI安全等面向，至於本案後續是否影響其他州之同類訴訟，值得持續關注。
德國聯邦內政部提出2025年數位政策計畫，加強推動國家行政數位化德國聯邦內政部（Bundesministerium des Innern und für Heimat, BMI）於2022年4月28日公布「數位德國－主權、安全性，及以公民為中心」（Digitales Deutschland – Souverän. Sicher. Bürgerzentriert.）政策文件。BMI作為確保網路與資訊安全，與政府機關數位轉型之聯邦主管機關，在「以公民和企業為數位行政之主要服務對象，並加強國家行政效率」之前提下，規劃2025年前預計達成之目標與具體措施，分述如下： （1）以公民與企業為中心的國家服務數位化：政府應以使用者導向（Nutzerorientierung）作為行政數位化的指導原則，推動簡易、具透明度，且可隨時隨地使用之數位行政服務，包含制定如何提供良好數位化行政服務之指引、調修《網路近用法》（Onlinezugangsgesetz）等。 （2）國家現代化：未來聯邦法律應於立法程序中，確認數位化之可行性，並刪除其中有關書面形式之要求。另應加強聯邦政府內部之系統整合、促進行政工作數位化，並透過訓練計畫讓員工適應數位化環境。 （3）資訊安全架構的現代化：調整德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）職權，強化BSI與資訊技術安全中央辦公室（Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich, ZITiS）等資安主管機關之數位能力與技能。 （4）資料合法開放與使用：加強行政機關之資料能力與相關分析技能，並以歐盟「資料法案」（Data Act）為法律基礎，為資料品質與資料使用建立標準。 （5）強化數位主權（Digitalen Souveränität）與互通性：為確保國家在數位領域的長期能量，必須加強個人與公部門的數位能力，使其能在數位世界中獨立、自主與安全地發揮作用。與此同時，BMI亦與各邦及聯邦資訊技術合作組織（Föderale IT-Kooperation, FITKO）合作，建立可信賴之標準與介面，並借助開源軟體（Open-Source）、開放介面與開放標準，降低對個別技術供應商之依賴。
ENUM架構之初步研究－以奧地利ENUM Trial為例