美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用
美國政府在9月15日宣布，為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊，因此設立Apps.gov網站，展示並提供經政府認可的雲端科技運用。
據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示，Apps.gov網站是美國政府首度對外發表，針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心，單在國家安全部下就設有23個資料中心，而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍，為了落實減少基礎建設花費的政策，並基於安全性的考量，希望能夠盡量利用現有的系統。
美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容，第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站，提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作，甚至還曾造成一連串的錯誤訊息，但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop)，可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示，美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。
該計畫的第二個重點則是預算，美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫，並為此編列年度預算，希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年，美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。
最後，該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示，將會確保所有資料都受到完善保護。
Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用，此系統與Google提供給一般企業的系統相似，但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外，Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新創事業計畫（CTI Startup）於1996年推出，為創業家提供創業輔導服務。該計畫挑選有創新商品想法的年輕企業家，藉由在創業過程中，從旁給予實質指導的方式使創新想法可以落實，成立有競爭力的新創企業。為使補助與輔導資源能夠充分的發揮作用，入選新創事業計畫有非常嚴格的程序，大致可分為四個階段，第一階段CTI會針對申請團隊的想法是否創新、技術上是否可行為標準對商業構想進行初步的篩選，並從旁協助申請者註冊新創事業計畫。完成註冊後，將進入第二階段進行更為具體的專業審查，評估的標準包主要包括技術、市場、可行性與管理團隊的能力等層面。通過審查後，即進入專業指導階段，每一個團隊將被授予一位專業的「創業導師」，在團隊創業的過程中，協助其進一步發展與優化企業的戰略、流程與商業模式，並針對新創企業遇到的具體經營問題給予指導與建議。專業指導階段旨在輔導新創事業取得「CTI新創事業標章」（CTI Startup Label），新創事業標章的審查相當嚴格。
德國專利商標局加入全球專利審查高速公路（GPPH）德國專利商標局（DPMA）於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，簡稱GPPH），基於此，德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理，一方面維持專利審查的品質，同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起，一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局，即：中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局，還可以在下述12個國家或地區試行，即：澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局（包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局）。 對申請人來說這個制度的優點是，未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性，那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序，以獲得加速審查。
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).
智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構－資訊安全與車聯網之例