美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院(US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit)於2010年1月12日,針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出,系爭案由為聯邦通信委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2008年禁止網路服務提供者(Internet Services Provider, ISP)限制其用戶使用BitTorrent。
BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式,多用以線上檔案分享。該公司認為,FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級,全部提供毫無限制的服務;而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述,從而使FCC是否有權力規範網路中立(Internet Neutrality)之議題邁入更激烈的討論。
所謂「網路中立」,意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年,FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準,但該標準並非為一體適用的法律位階,而FCC是否得依職權制定網路中立的規範,一直以來亦有所爭議,是故此次其與Comcast對簿公堂,FCC最終目的即是在尋求法院之見解,希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。
對此,聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解,亦即,由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關,尤其是網路開放接取的相關規定,FCC應提高其管制密度;而屬低度管制的資訊服務(Lightly Regulated Information Service)則不應與電信服務有相同的對待;是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前,FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外,該公司亦提出,類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換,無限制地提供所有用戶使用,不但造成整體網路服務效能下降,由於傳輸的內容往往為影音檔案,亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。
對此,雙方目前仍各執一詞,由於案件目前尚在上訴法院審理,FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天,但可以確定的是,不論法院的見解為何,網路中立的爭議恐將持續發酵,並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。 日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。 在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
OECD就全球企業最低稅負制發布避風港規則經濟合作暨發展組織(下稱OECD)於2022年12月20日發布全球企業最低稅負制(即第二支柱,下稱最低稅負制)的「避風港與罰款免除規則」,再於2023年2月2日發布進階行政指引。系爭規則與指引旨在協助跨國企業降低法律遵循成本。 經蓋最低稅負制為防免跨國企業以稅捐規劃(如移轉訂價等方式)持續侵蝕稅基,透過實施補充稅(Top-up Tax)制度,並配合所得涵蓋與徵稅不足支出等原則,即向上或向下分配等方式,確保全球收入逾7.5億歐元的跨國企業及其所有經濟實體的個別有效稅率均不低於15%。 經上述補充稅制度看似簡單,惟其實施同時涉及各國相互合作與彼此補充稅間可能的零和遊戲,徵之各國境內稅捐制度調整、現有國際稅捐規則的淘換與新國際稅捐規則的建立等交互作用下,導致OECD與最低稅負制有關文件繁多,內容細項更不計可數,增添不確定性;另外,包含我國在內的許多國家均表示將於2024年起陸續實施全球企業最低稅負制,再增添急迫性。此不確定性與急迫性的雙重夾擊,致使受規範跨國企業法律遵循成本持續增加。 經準此,為避免最低稅負制不當限制跨國企業發展,甚至有害全球經濟,OECD提出避風港條款,使位於高稅負或低風險稅捐管轄區的跨國企業或其經濟實體得減免其補充稅或簡化其計算基礎等,提高補充稅制度確定性以協助降低跨國企業法律遵循成本。