固網業者路權取得相關問題之研究
日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」（安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス（大学・研究機関用））。該指引係依據外匯與外貿法（外国為替及び外国貿易法，下稱外為法）及其行政命令訂定，用以協助大學與研究機關，建立符合出口管制法規之內控制度，防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」（輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令），強化「視同出口」（みなし輸出）行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正，日本居民位於外國政府支配下，或其行動係經外國政府與組織指示，而受到外國政府與組織強烈影響之情形，視同非日本居民，向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容，重點如下： 針對如何認定是否該當「視同出口」要件，追加說明模擬事例與判斷方式，例如：日本大學教授同時在外國大學兼職，又取得敏感技術時，是否該當「視同出口」要件，應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序：就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下，被認定為非日本居民，建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時，掌握必要資訊；技術提供方在提供技術前，需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務：若需向直接取得敏感技術以外之人，獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊，應訂定程序依此進行判定；大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務，大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關：應留意透過線上會議「提供技術」之可能性；存在僱傭關係但未入境日本，經遠距工作提供勞務者，視為非日本居民；於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術，視同向境外出口技術而須申請許可。
何謂「CRADAs」？CRADAs係研發合作契約（Cooperative Research and Development Agreements）之縮寫，為美國國家衛生研究院（National Institute of Health，NIH）與業界和學術界進行科學技術研究發展產學研合作時所簽訂之契約。基於美國國家衛生研究院投入相關領域技術發展之機關設置目的，其所屬之科學家們可以利用本身的科研資源，與業界或學術界共同合作促進保健藥品和原型（prototype）開發與產品進一步的商業化量產。此外，業界也可利用本身私部門的研發力量，介接在國家層級最先進的技術研究合作。 研發合作契約的目的是專為使政府設施、政府補助研發成果之智慧財產權，透過與私部門之產學研合作提供合作互動，以促進科學技術知識之發展轉化為具有市場價值之商業化用途。配合契約之簽署，針對研發合作之權利義務，美國國家衛生研究院另設置有科技發展合作中心（Technology Development Coordinator，TDC），作為研發合作早期階段進行磋商與諮詢之專業機構，以幫助瞭解和研擬適當內容的研發合作契約，並順利依法獲得相關主管機關之核准。
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).
我國去識別化實務發展－「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程 我國關於個資去識別化實務發展，依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡，實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理，參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料，運用各種技術予以去識別化，而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者，即非屬個人資料，自非個資法之適用範圍」，在保護個人隱私之前提下，資料於必要時應進行去識別化操作，確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別；還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案，健保署將其所保有之個人就醫健保資料，加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫，引發當事人重大利益爭議，終審判決（最高行政法院106年判字第54號判決）被告（即今衛福部）勝訴，法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準，該案之資料收受者（本案中即為衛福部）掌握還原資料與主體間連結之能力，與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用，在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體，並有提到關於再識別之風險評估，然而應採行何種標準，並未於法院判決明確說明。 我國政府為因應巨量資料應用潮流，推動個資合理利用，行政院以推動開放資料為目標，104年7月重大政策推動會議決議，請經濟部標檢局研析相關規範（如CNS 29191），邀請相關政府機關及驗證機構開會討論，確定「個人資料去識別化」驗證標準規範，並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證；並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191，同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例，第二波示範案例則由內政部及衛生福利部（105年12月通過）接續辦理。 經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術－安全技術－隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術－安全技術－部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication)，轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191，並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，提供個資去識別化之隱私框架，使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護，並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月，草案編號為1071013「資訊技術－安全技術－個人可識別資訊去識別化過程管理系統－要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements)，主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項，提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架，並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明 由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段，因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」（以下簡稱控制措施）[1]說明。 去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序，分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法（下稱個資法）說明如下：首先，組織應先確定去識別化需求為何，究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」（對應個資法第19條第1項第4、5款）接著，對應重點在於「適當安全維護措施」，依據個資法施行細則第12條第1項規定，公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏，採取技術上及組織上之措施；而依據個資法施行細則第12條第2項規定，適當安全維護措施得包括11款事項，並以與所欲達成之個資保護目的間，具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法： 一、隱私權政策 涉及PII處理之組織的高階管理階層，應依營運要求及相關法律與法規，建立隱私權政策，提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」，即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序，從蒐集、處理到利用為原則性規範，以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程 組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則 組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則，包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」，以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程 組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫，且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義，係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式，無從辨識該特定個人者，組織於進行去識別化處理時，應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求 此章節為選驗項目，需具體依據組織去識別化需求，是否需要重新識別而決定是否適用；若選擇適用，則保留重新識別可能性，應回歸個資法規定保護個資。 參、小結 國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循，因此現階段控制措施，係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程，透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項，內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。 控制措施預計於今年下半年發展為國家標準，遵循個資法與施行細則，以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準，參照國際上相關指引與實務作法，於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性，業者視需要評估導入，仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務，應重視處理個資之適法性，建立當事人得以信賴機制，將有助於產業資料應用之創新，並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性，作為資料合理利用之判斷，是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心，個人資料去識別化過程驗證，https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx（最後瀏覽日：2019/6/4） 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容，該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。