代理孕母將合法化

  經過 10 多年的爭議,國內第一部「代孕人工生殖法」草案終將出爐。未來代理孕母將採無償精神,代孕者須年滿 20 歲且須有生產經驗,但是沒有國籍的限制。


  根據草案內容,未來代孕制度將採無償精神,雖不得有商業仲介行為,但委託夫妻得提供代理孕母醫療、交通和營養費等費用,
甚至包括分娩後的醫療檢查、工作損失、交通費用等 草案中對於委託夫婦的條件放寬,不只限於沒有子宮之婦女,在精、卵自備的前提下,只要夫婦懷孕可能危及生命,就適用此法案, 得尋求人工生殖手術之婦女 包括沒有子宮、有懷孕障礙或分娩有危險等婦女。在親子關係認定方面,目前備有出生後收養制以及直接認定為委託夫妻婚生子女等二種方案。此外,代理孕母在生產後 2 年內,得保有探望代孕子女之權利。至於代理孕母之資格,僅要求須年滿 20 歲且有懷孕經驗,而無國籍限制。


  未來代理孕母將有法可循,造福不孕婦女,但是在親子關係認定問題上,似仍需要更嚴謹的討論,避免衍生更多糾紛。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 代理孕母將合法化, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=408&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/20)
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韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。

全球創新指數(GII)評估COVID-19對於全球創新的影響

  全球創新指數(Global Innovation Index,簡稱GII)為世界智慧財產權組織(WIPO)與歐洲工商管理學院(INSEAD)等單位,共同衡量全球經濟創新績效之參考指標,於今年(2020)9月2日所發佈的全球創新指數顯示,COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展,但卻也對於特定領域(如醫療衛生)帶來新的創新契機。   今年與2009年(全球經濟危機時)相比,世界金融體系運作仍保持平穩,但用於資助創新型企業的資金,由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂,資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面,鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力,轉向對當今熱門標的(如生命科學等)等進行投資,若屬於研發密集型新創企業(研發時間較長)及非投資熱點(區域)的企業,投資方面則所受疫情衝擊較大。   觀察全球主要國家,雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊,例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而,這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此,專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀,部分源自於全球對於資本回報的期待,也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。

從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施

從日本農業數據協作平台WAGRI擴建為智慧食物鏈歷程談因應疫情之智慧化措施 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年10月8日 壹、前言   我國近年積極發展智慧農業,一般農企業或農民發展智慧化過程中,面臨高額的設備建置、維護成本使其卻步,因此創設新的農業數據流通運用商業模式將能降低智慧化門檻,成為智慧農業普及落地之關鍵。本文將研析與我國農情相近之日本推動智慧農業數據流通運用之策略,作為我國智慧農業發展之借鏡。   日本與我國同樣面臨從事農業者高齡少子化以致後繼無人,日本政府於2016年提出Society 5.0概念,期待以資通訊(Information and Communication Technology,ICT)技術帶動發展社會各個領域[1],於農業領域利用農業ICT可使資深農民內隱知識成為外顯化數據而利於經驗傳承。   日本當時民間企業已有開發眾多ICT系統服務技術,不同業者因未進行合作,其提供的系統服務互不相容,ICT系統服務產出之數據格式、標準不一;另一方面,公部門(研究、行政機關)內的資料亦各自分散管理。為促進農業數據整合管理、流通運用,日本農業數據協作平台(WAGRI[2])因而催生。 貳、日本農業數據協作平台WAGRI發展歷程 一、日本首相指示建構數據平台   日本政府於2017年3月24日召開第6回「未來投資會議[3]」,作為主席之首相安倍晉三提到:為了能栽培出安心可口的作物,官方、民間應互相拿出作物生長狀況、氣候、地圖等更新資料,並且於2017年年中建構無論任何人均可簡易利用的資訊協作平台,必要數據須完全公開,交由IT綜合戰略本部[4]將前述平台規劃具體化。   於2017年6月9日召開的第10次未來投資會議中,公布「未來投資戰略2017[5]」,以實現「Society 5.0」為目標,其中提到於農、林、水產業領域,奠基於公部門保有之農業、地圖、氣象等公開化資訊,能夠共有活用各種數據的「日本農業數據協作平台(下稱WAGRI)」將於2017年開始建構。 二、WAGRI試營運   WAGRI由內閣府「策略性創新創造計畫(Strategic Innovation Promotion Program,SIP)」第1期計畫11個課題之一「次世代農林水產業創造技術」[6]支持(管理法人為農研機構[NARO][7]),由慶應義塾大學SFC研究所[8]建置,與參與SIP研究計畫聯盟,包括農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等(例如日本IT企業NTT [Nippon Telegraph and Telephone Corporation]、富士通[Fujitsu Limited];農機大廠久保田[Kubota Corporation]、洋馬[Yanmar Holdings Co., Ltd.][9])共23個組織一同建置,具備「合作」(打破不同系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式得以促成數據交換利用商業模式建立)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據得以促成數據取得和後續流通)三大功能之WAGRI,試營使用時已有實作案例指出,活用WAGRI後在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減[10]。 三、WAGRI自主營運   2019年4月以農研機構(NARO)為營運主體,正式營運開始原本由SIP計畫支援,轉由農研機構(NARO)正式營運。   今(2020)年4月更新WAGRI平台利用資訊自主營運後,原先不收費方式已變更,欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式,須繳納不同的費用[11]: 1. 數據利用者(利用WAGRI數據者)、數據利用暨提供者(利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者) 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時,須另外支付數據使用費 2. 數據提供者(提供數據予WAGRI者) 平台利用月費3萬日圓 但書:若僅提供之數據屬於無償者,原則上不需要繳納平台利用費 參、因應疫情WAGRI擴散之應用   日本SIP第2期計畫12個課題之一「智慧生物產業與農業基礎技術[12]」所支持的「智慧食物鏈聯盟[13]」,將擴張SIP第1期計畫所建置之WAGRI,建構智慧食物鏈平台(簡稱WAGRI-dev),智慧食物鏈聯盟主要任務為建構智慧食物鏈(預計於2025年開始商業化服務),促使食物的加工、流通、銷售、出口相關數據可相互運用,以作為日本生鮮物流之基礎,將架構於WAGRI之基礎擴建為WAGRI-dev。   為因應疫情,今(2020)年4月7日聯合國糧農組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)和世界衛生組織(World Health Organization,WHO)聯合發佈「針對食品安全監管部門防控新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)與食品安全的臨時指南[14]」,由日本SIP計畫課題「智慧生物產業與農業基礎技術」之智慧食物鏈聯盟,基於前述指南制定「新冠肺炎(COVID-19)對應指針」;同樣作為前述課題一環的「日本食品指針協作系統(簡稱WAGRI.info)」[15]為因應疫情而產出相對應的應用。   WAGRI.info,於7月13日開放網站受理食品、農產品相關業者進行食安登錄,不限於符合新冠肺炎對應指針,符合既有之品質・安全管理指針(例如:危害分析重要管制點[Hazard Analysis and Critical Control Points,HACCP])等即可申請登錄,並具備企業檢索功能供一般大眾使用。   WAGRI.info為WAGRI-dev之一環,未來將陸續添加多樣數據協作機能、防止數據竄改與不法入侵等措施。日本政府從原本期待藉由擴張WAGRI打造出從生產,以至加工、流通、銷售、出口等,建構一世界首度智慧食物鏈之外,因應疫情增加相關機能以建構食安資訊網。   我國亦有智慧農業數據相關平台提供OPEN DATA介接功能[16]、開發食安溯源整合應用系統,提供校園午餐食材流向資料,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展智慧農業活用數據之借鏡外,WAGRI.info之作法亦可供國內因應疫情之食安政策參考。 [1]〈科学技術基本計画〉,內閣府網站,https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [2]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部,從2016年起約每月召開「未來投資會議」,討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段,從2000年日本施行IT基本法(高度情報通信ネットワーク社会形成基本法),於隔年依法設立IT戰略本部(高度情報通信網路社会推進戦略本部),2013年依據政府CIO(Government Chief Information Officer)法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長(内閣情報通信政策監,簡稱政府CIO)」,IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部(高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部,IT総合戦略本部),以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策,打破省廳的縱向斷層,整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部(IT総合戦略本部)〉,首相官邸網站,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/,(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [5]許祐寧,〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議,提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉,資策會科法所網站,2017/08,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題,結合未來投資會議施政重點領域,編列年度科技預算,創設並推動「策略性創新創造計畫(戦略的イノベーション創造プログラム,Strategic Innovation Promotion Program,SIP),SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム(SIP:エスアイピー)〉,內閣府網站,https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html(最後瀏覽日:2020/10/08);邱錦田(2017),<日本實現超智慧社會(社會5.0)之科技創新策略>,國家實驗研究院網站,https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [7]農研機構,日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization,簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所,簡稱SFC研究所,為推動日本智農發展之重要學研單位,任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人,同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理,促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出,亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色,促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接,其為日本政府推動農業數據流通之重要角色,促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站,https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [9]IoTNEWS,〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉,2017/05/15,https://iotnews.jp/archives/56366(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [10]神成淳司,〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉,《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》, 12月號,頁24-26(2017);農林水産省技術政策室,〈農業データ連携基盤の構築について〉,2018/09,http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf (最後瀏覽日:2020/10/08)。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉,2019/4/2,農研機構網站,https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html(最後瀏覽日:2020/10/08);〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉,農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [12]同註6,SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一,智慧食物鏈聯盟成員包括:由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員,由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與(聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所),參註13;〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 -新たなスマートフードチェーンの構築をめざして-」〉,2020/03/10,WAGRI網站,https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎(COVID-19)與食品安全臨時指南〉,中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站,http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [15]WAGRI.info 事務局,〈「WAGRI.info(食品ガイドライン連携システム)」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉,2020/07/13,https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927(最後瀏覽日:2020/10/08);日本食品指針協作系統WAGRI.info網站,https://www.wagri.info/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [16]智慧農業共通資訊平台網站,https://agriinfo.tari.gov.tw/(最後瀏覽日:2020/10/08);〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉,2019/12/12,智慧農業網站,https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512(最後瀏覽日:2020/10/08)。

芬蘭提出群眾募資法案,鬆綁證券模式群眾募資並釐清債權模式群眾募資法制

  芬蘭財政部(Ministry of Finance)在2016年4月7日將群眾募資法(Crowdfunding Act)草案提交國會,本法案預訂在2016年7月1日生效。芬蘭金融監管局(Finnish Financial Supervisory Authority)曾於2014年7月1日針對債權模式群眾募資(loan-based crowdfunding)以及投資模式群眾募資(investment-based crowdfunding)發布指導原則 ,為其法制進行說明與解釋,然而並未進行立法為群眾募資作出法規鬆綁。   本次芬蘭所提出的法案將有助於企業運用債權(debt)以及證券(securities)模式群眾募資進行籌資活動,本法案將鬆綁證券模式群眾募資並釐清債權模式群眾募資法制基礎。芬蘭財政部長表示:「本法案目標在於創造新的融資來源,特別是在傳統融資管道經歷困難的新創成長公司。群眾募資將增加融資可能,特別是中小企業以及新創公司。透過群眾募資,將可以提升他們的成長機會,投資選項,商業化創新,我們希望進而能增加就業率。」。   目前歐洲投資模式群眾募資市場規模為1550萬歐元,債權模式群眾募資約6890萬歐元。歐洲2015年群眾募資整體市場規模為8440萬歐元,較去年成長48%。   芬蘭群眾募資法只規範證券模式群眾募資以及債權模式群眾募資,不包含P2P借貸(peer-to-peer lending)。目前在芬蘭,P2P借貸由消費者保護法(Consumer Protection Act)規範;捐贈模式群眾募資(Donation-based crowdfunding)由集資法(Money Collection Act)規範,由內政部(Ministry of the Interior)管理;回饋模式群眾募資(Reward-based crowdfunding)由消保法規範,消費者之間以及企業之間則有商品銷售法(Sale of Goods Act)。   新法規定,經營群眾募資必需要取得芬蘭金融監管局取得執照。目前投資模式的群眾募資所適用的法規為投資服務法(Investment Services Act),同樣為金融監管局主管之範疇。信用機構則無需依照新法另外取得執照即可於其原營運執照下提供群眾募資中介服務。   新法做出下述變革: 1. 過去繁重耗時的營運執照申請行政程序,將被簡化,由較便宜、簡易且快速的註冊程序所取代。 2. 群眾募資中藉機構不需要再參加投資人補償基金(Investors’ Compensation Fund)。 3. 群眾募資中介機構的最低資本額由目前的125,000歐元降低為50,000歐元。 4. 提供最低資本額替代方案,例如專業的責任保險、銀行擔保或者是其它金融監管局認為足夠的相應的擔保。 5. 本法只是用於在芬蘭境內擔任群眾募資中介機構或者取得群眾募資,如果要在其它歐盟國家營運,建議中介機構仍應取得投資服務公司營運執照,以加速進入歐盟市場。   目前債權模式群眾募資被認定為金融中介機構,但是不受任何法規範。新法對於債權模式群眾募資提出管理規範,將適用證券模式群眾募資的管理規範,包含: 1. 群眾募資中介者以及募資人都具備資訊揭露義務。 2. 管理群眾募資中介者流程,以及對於投資人的義務。 3. 群眾募資中介者的監管規範,包含處罰規定。   目前具備群眾募資法制的歐洲國家包含義大利、法國、英國、德國、西班牙、奧地利以及葡萄牙。比利時、荷蘭以及立陶宛法案則預計在近期生效。而瑞典、愛沙尼亞以及拉脫維亞則仍在探詢法制之需求。雖然歐洲早於2011年就成立歐洲群眾募資網路(European Crowdfunding Network),但迄今歐盟尚未有群眾募資指令。歐洲各國不同的群眾募資國內法制造成目前歐盟協商群眾募資法制之困難。

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