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」

相關連結
※ 美國政府設立Apps.gov網站推動雲端科技運用, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3137&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/17)
引註此篇文章
你可能還會想看
什麼是「日本Connected Industries」?

  Connected Industries為日本產業的未來願景,透過人、機器與科技的跨界連接,創造出全新附加價值的產業社會,以達到Society5.0理想目標。例如,物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。   隨著第四次產業革命到來,IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新,日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合,目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為:   一、新數據社會(New Digital Society) 消除人與機械系統的對立,實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難,並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。   二、多層次合作(Multilevel Cooperation) 區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰,必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。   三、人力資源發展(Human Resource Development) 以人類為中心做思考,積極推展數據技術的人才養成,邁向智慧與技術的數據化時代。

歐洲自律聯盟成立以塑造對兒童更好的網路環境

  如何確保兒童上網安全,為歐盟數位議程(Digital Agenda)的七大目標之一。而近年來網路內容蓬勃與快速發展,更大幅加速了兒童上網的趨勢。據歐盟執委會於2011年12月的公開資料顯示(IP/11/1485),歐洲兒童平均7歲即開始接觸網路。目前有超過38%的9-12歲兒童在社交網站上有個人資訊,有30%以上的兒童是藉由行動裝置上網。如此高的上網比率,讓各業者有共識以提供兒童更好的上網環境。由蘋果、微軟、Google等跨國企業為首的二十餘家業者組成了自律組織,以提供歐盟地區的兒童更好網路內容環境而努力。   該自律聯盟於2011年12月正式成立,並以五個面向採取相關行動:簡單且強大的工具-能夠搜尋於任何裝置上可能對孩童有害的內容;分齡隱私設定-使用者可限定公布資訊予特定族群;更廣泛的內容分級:提供家長易於理解的年齡內容分級;更廣泛的家長控制工具-積極推動使用者有善的工具;兒童色情內容有效移除-與執法單位與保護熱線等積極合作,將兒童色情內容快速下架。   各業者承諾就其營業項目、產品、服務內容等皆須符合此自律規範,並成立工作小組以協助歐盟執委會處理相關議題。

從Google提起的「FITBEING」商標異議案談JPO對於近似與著名商標的判斷

日本特許廳(Japan Patent Office,後稱JPO)於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司(後稱中國大陸公司)有關「FITBEING」文字商標的註冊異議,認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異,因此不會對消費者造成混淆。 中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標,指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議,主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標,在拼寫及發音上相似,並有致相關消費者混淆誤認之可能,違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外,Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識,應具有排他性。 JPO指出,儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭,惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外,JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定,與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似,使用於同一或類似之商品或服務者,不得註冊商標。本案中,JPO指出Google公司所提供的證據,包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料,卻未能提交足夠的日本市場調查資料,以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此,基於雙方商標近似及周知程度,JPO駁回了Google公司的異議,認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。 由本案可知,日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同,均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時,應檢視商標的外觀、讀音以及涵義,避免欲註冊商標與現有商標近似,以避免無法取得註冊商標。此外,若欲主張「周知商標」,企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度,包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等,當面臨爭議時,用以主張商標的著名程度。 本案目前經JPO駁回Google公司的異議後,尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。 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/)

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).

TOP