美國和歐盟合作推動統一優良臨床試驗規範
美國聯邦食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration)和歐洲醫藥局(European Medicines Agency)在2009年7月31日共同公佈了一項名為優良臨床試驗行動(Good Clinical Practices Initiative)的合作計畫，期能藉由該計畫，使得不論是在美國或歐盟，所有臨床試驗之執行，都有遵守相同且適當的規範。
在醫藥品上市申請的實務中，因為大部份的醫藥品都會企圖向廣大的歐美市場扣關，同樣的臨床試驗通常也會分別提交到兩地的醫藥品上市許可申請程序中。故若兩地主管機關可以合作訂出統一的優良臨床試驗規範，則可避免因重複審查所造成的資源浪費，申請者也可以因為統一的規範而加速其在兩地審查的程序，且在跨國資訊交流整合下，也可為臨床試驗研究的參與者提供更好的安全基礎。
此次美國聯邦食品藥物管理局，和歐洲醫藥局合作之優良臨床試驗行動的幾個主要目標如下： 一、定期交換有關優良臨床試驗之實務操作資訊：交換的資訊包括(1)彼此的優良臨床試驗(Good Clinical Practices, GCP)查核計畫，以了解有那些臨床試驗或地點是對方會去查核的，就不需要重覆查核；(2)彼此受理的上市申請案件中，有關GCP的如科學上的建議或上市申請的結果等；以及(3)彼此執行GCP查核之結果。二、共同執行優良臨床試驗審查：藉此了解對方之GCP查核程序，並進而信賴彼此之程序，也藉由共同執行時之交流，提昇彼此查核之技巧，及精進查核之程序。 三、合作增進優良臨床試驗規範：藉由對彼此GCP相關法規、指導原則、和政策等的交流及了解，找出現有規範中可予以改進之處，以增進臨床試驗研究的品質。
自2009年9月1日起，此項合作行動將首先開始一個為期18個月的先期行動，在此先期行動結束後，兩主管機關將會共同發布一份包含其整體行動計畫，及雙方就各自既有法規或程序應予以調整部分。
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
英國發布第二次「衛星直連手機服務」意見徵詢英國發布第二次「衛星直連手機服務」意見徵詢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月10日 近幾年，隨著低軌衛星通訊網路的逐漸成形，衛星直連手機（satellite Direct to Device, D2D）服務之實驗與商用案例陸續出現，亦帶動各國在法制層面之推進。美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2024年3月通過以衛星擴充地面通訊覆蓋範圍之授權規範，建立全球首個利用行動通訊頻譜提供D2D服務之監管框架[1]；加拿大、澳洲亦有相關政策文件之發布。而英國則透過兩次之衛星直連手機服務意見徵詢，徵集公眾對D2D服務提供之需求、影響、技術條件與法規調適方案之建議。 壹、背景摘要 英國頻率主管機關通訊傳播管理局（The Office of Communications, Ofcom）於2024年7月23日發布「改善來自天空及太空之行動連接」（Improving mobile connectivity from the sky and space）文件，為第一次「衛星直連手機服務」意見徵詢。該次討論主要針對D2D可能之服務模式、D2D服務如何讓英國人民與企業受益，以及各模式將面臨之法規調適議題進行說明[2]。 根據該次意見徵集之結果，Ofcom指出D2D服務可帶來多項潛在效益，包含（1）擴充語音、簡訊與資料之傳輸服務範圍至地面網路無法觸及之區域，實現全英國戶外無所不在之連結性；（2）為受天然災害或極端氣候事件影響，發生電力中斷或網路失效導致無發運作之基地台提供備援，提升行動網路之韌性；以及（3）以上述效益為基礎，強化民眾對緊急求救電話之近用性。 因此，Ofcom於2025年3月25日發布名為「在行動頻譜頻段實現衛星直連手機服務」（Enabling satellite direct to device services in Mobile spectrum bands）之第二次公眾意見諮詢文件，進一步針對授權D2D服務於3GHz以下、大多數已許可由行動網路經營商（Mobile Network Operator, MNO）使用之頻段內應用，而需釐清之具體適用頻段、技術限制、授權路徑等事項提起討論[3]。 貳、重點說明 意見諮詢文件首先針對適用範圍進行釐清，指出所謂之D2D服務僅限於利用既有分配予行動手機／行動網路頻段之類型，而不包含使用行動衛星服務（Mobile Satellite Service, MSS）頻段者。同時，其進一步限縮頻譜管理議題之指涉對象，說明雖D2D系統由兩種雙向無線電鏈路組成，但本次文件僅就服務鏈路[4]（Service Links）部分進行討論。 其次，考量到D2D服務應僅由與取得全國範圍相關頻率使用許可的MNO合作之衛星經營商提供，以在全英國境內提供D2D服務。文件提出3GHz以下、屬於分頻雙工（Frequency Division Duplex, FDD）與補充下行鏈路（Supplementary Downlink, SDL）之頻段作為未來可能提供D2D服務之選擇頻段，此些頻段皆以全國範圍為基礎進行許可，包含700MHz、800MHz、900MHz、1400MHz、1800MHz、2.1GHz與2.6GHz。Ofcom並指出為避免地面與衛星網路間的互相干擾，衛星經營商與MNO應密切合作、協調使用頻率，且或有需要在使用相同頻率時進行地理區隔。 再者，Ofcom從技術層面說明如何避免對同頻段或相鄰頻段之其它行動網路造成干擾。文件提出兩項具體要求，分別為限制衛星在行動下行頻譜之發射功率（依適用頻段有所不同），以及要求衛星傳輸之最低仰角不得低於20度。 最後，針對目前手機與衛星間之訊號傳輸、接收非屬過往許可豁免範圍所能涵蓋之情況，Ofcom提出三種可能之解決方案如下：（1）新增相關許可豁免規定；（2）對MNO既有的基地台許可進行變更，搭配許可豁免；以及（3）建立一套新的許可制度。由於依據第二種解決方案，Ofcom能於變更許可之時，要求MNO提供擬用於D2D服務之詳細頻率資訊、證明其能符合Ofcom要求之技術條件，以及展示其已與衛星經營商簽訂包含頻率協調、遵循技術條件之協議。且若干擾發生，Ofcom將可直接對MNO採取相關監管措施，從而有效解決干擾問題，因此該方案為Ofcom較偏好之選項。 參、簡析 考量我國既有通訊基礎建設密度高，且多數地區已有良好之4G／5G覆蓋之現況，相較於幅員遼闊且部分區域地面通訊網路布建困難的國家，衛星通訊於我國在地面覆蓋擴充之角色相對有限。惟就地理條件而言，我國位處地震帶，且每年夏秋期間常受颱風侵襲，因此在緊急通訊面向上，衛星通訊之災害應變、增加通訊韌性等功能即具有相當之重要性。在2024年4月花蓮大地震發生後，數位發展部首次提供低軌衛星設備於災區建立通訊網路，透過接收OneWeb低軌衛星訊號並將其轉換為Wi-Fi網路，使救災人員能即時將現場影像和語音回傳應變中心，對救災進度起到良好的推進作用，可見其在我國之應用潛力。 然而，若欲推動衛星通訊服務於一般公眾間之普及，勢必需利用既有已分配予MNO之頻譜資源，使市面上販售之手機得與衛星建立通訊鏈路，進而提供簡訊、語音傳輸等D2D服務。惟此一應用之實現，將涉及頻譜核配、干擾處理、電臺設置與使用管理等規範調適議題。有鑑於我國既有之700MHz、900MHz 和 1800MHz等4G頻段使用執照將於119年到期，屆時或將需透過無線電供應計畫之修正，研議釋出相關頻段供行動通訊與D2D服務共享使用，並同步檢討干擾處理、釋照管理機制等制度。英國本次公布之「在行動頻譜頻段實現衛星直連手機服務」諮詢文件，已由政策層面之討論深入至具體監管規範方案之提出，涵蓋適用頻譜、限制條件，以及授權機制等面向，其相關建議與後續公眾意見之回饋，將可作為我國未來頻譜監理機制調適之重要參考。 [1]Federal Register, Single Network Future: Supplemental Coverage From Space; Space Innovation, https://www.federalregister.gov/documents/2024/04/30/2024-06669/single-network-future-supplemental-coverage-from-space-space-innovation#page-34167 (last visited Jun. 5, 2025). [2]Ofcom, Improving mobile connectivity from the sky and space, https://www.ofcom.org.uk/siteassets/resources/documents/consultations/category-2-6-weeks/call-for-input-improving-mobile-connectivity-from-the-sky-and-space/main-documents/call-for-input-improving-mobile-connectivity-from-the-sky-and-space.pdf?v=370909 (last visited Jun. 5, 2025). [3]Ofcom, Consultation: Enabling satellite direct to device services in Mobile spectrum bands, https://www.ofcom.org.uk/spectrum/space-and-satellites/consultation-enabling-satellite-direct-to-device-services-in-mobile-spectrum-bands (last visited Jun. 5, 2025). [4]衛星與使用者裝置之間的通訊鏈路。
英國寬頻競爭概況為了提高市場競爭，Ofcom於2006年時允許BT集團將旗下網路接取部門獨立為Openreach公司。當時，英國政府希望透過市話迴路細分化(local loop unbundling)，並讓所有寬頻網路提供者得以於無差別待遇取得銅絞線網路(copper phone network)批發價，減少不公平競爭產生。在BT分拆多年後，根據Ofcom今(2013)年的統計，原細分化出租之線路從過去的12萬3千條，提升至900萬條，較過去成長70倍。銅絞線批發價公開、合理，亦促使民眾享有比過往更低的資費與更多元的服務，使社會福利成長。 除此之外，市話迴路細分化不僅促進既有固網市場競爭，使消費者僅用一半的價格取得相同服務，亦間接加速業者投資意願，提高英國「高速寬頻」(superfast broadband，30M)的發展。目前，BT光纖建置速度每星期達10萬用戶可接取，輔以Ofcom2010年要求BT光纖基礎設施開放與虛擬細分化(virtual unbundling)，使英國已有80家以上業者透過光纖提供網路，增加民眾選擇的權力。是故，在高速網路接取率逐步提高下，致使英國在2012年年底時，已有13%的家戶採用高速寬頻，其成長幅度亦是過往兩倍。 雖然，英國高速網路發展逐步進入軌道，但亦仍有發展之隱憂。首先，有別於銅絞傳輸寬頻網路市場競爭，民眾在選擇高速寬頻網路商時，多數僅願意採用BT與Virgin，造成市場競爭失衡。此外，BT取得政府非商業區光纖建設之多數補助，這是否會造成不競爭，仍後續觀察。最後，BT雖允諾開放其於業者租用光纖線路，但已有多家ISP業者申訴BT利用「價格擠壓」的方式，增加市場優勢。 英國為了在2015年能成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家，近期已宣布將重新檢視現有固網接取市場的管制架構，藉由兼顧市場競爭與基礎建設加速投資，促使網路能普及於英國。
全球創新指數顯示創新活動在疫情期間仍持續增長今(2021)年10月發布的2021年全球創新指數（GII）報告反映了創新如何塑造和維持世界的運作，最明顯的例子就是COVID-19疫苗的快速發展。此外，數位創新也提供了公部門和私部門應對大流行病浪潮的解決方案，例如接觸者追踪工具、應用程序和診斷方法等。 實際上在2020年9月，也就是COVID-19被宣佈為大流行病的六個月後，第13屆年度GII就預測了未來一年的研發支出將保持強勁。儘管大流行病造成了毀滅性的人員傷亡和經濟衝擊，但研發支出、智慧財產權申請和創業投資（VC）交易都在大流行病前的高峰上持續增長。 在2021年的GII報告中提到，在全球研發支出前2,500名的企業中，約有70%已發布了2020年的研發支出數據，從數據中可發現在2020年整體大約有10%的研發支出增長，且大約60%的企業聲稱其研發支出增加。在智慧財產權方面，向世界智慧財產權組織（WIPO）提交的國際專利申請在2020年創下歷史新高。2020年專利申請在醫療技術、製藥和生物技術呈現明顯增長，與前幾年形成鮮明對比，當時數位通信和電腦技術是增長最快的領域。與健康相關領域的專利活動反映了大流行病期間科學活動的持續增長，且鑑於最近醫療保健與加速數位化的研發突飛猛進，可以預期這些領域的專利申請將在未來幾年繼續強勁增長。