英國對人類生殖及胚胎法案之檢討進行公眾諮議
英國政府於 8 月 16 日宣布，對 1990 年所公布人類生殖及胚胎法案（ the Human Fertilisation and Embryology Act 1990, the HFE Act ）之檢討，展開公眾諮議活動，本項諮議活動將持續至今年 11 月 25 日。
本項諮議活動，源自於英國政府意識到該項法案雖然為英國的人類胚胎相關技術的研發提供了穩健的法制基礎，但隨著科技的進步，該項法律早已跟不上時代的腳步，甚至形成阻礙；有鑑於此，英國政府於 2004 年 1 月公布檢討上述法案，這項檢討包括預定在 2005 舉行公眾諮議活動（ consultation ），希望夠過公眾參與獲得各界對上述法案的批評與建言，一方面建立公眾對相關科技的信心，一方面檢視該法是否仍適合英國 21 世紀初期的需求，並其建立一套為社會廣泛所接受的規範架構。本項諮詢的主要議題，包括了為醫療目的而選取胚胎之相關管控規範、供研究目的用之胚胎的定義與 粒線體遺傳疾病（ mitochondrial disease ）研究之規範。 根據英國健康部在其網站上發表的文件指出，這項檢討希望參酌科技的進展、社會態度的轉變、國際相關科技的發展與對可確實有效之法規的需求。
這項活動引起了英國下議院科技委員會（ the House of Commons Science and Technology Committee ）對生殖科技（ reproductive technologies ）與相關法律的注意，並對此做出回應。科技委員會建議，未來的修正應不會對胚胎重新定義，而是將焦點放在何種胚胎適合移植，何種胚胎可提供研究。委員會更建議，因粒腺體遺傳疾病研究，而造成基因結構改變之細胞成為胚胎的一部份的情形，應加以禁止。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
http://www.the-scientist.com/news/20050816/01 , 2005-08-18.
2.Review of the Human Fertilisation and Embryology Act: A public consultation, http://www.dh.gov.uk/Consultations/LiveConsultations/LiveConsultationsArticle/fs/en?CONTENT_ID=4117820&chk=vchu%2B9 , 2005-08-18.
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office，ICO）認定知名共享公司Uber未能在網路攻擊期間保護客戶的個人資料，故處以罰款385,000英鎊。 ICO調查發現Uber的諸多過失，包含系統存有一系列原可避免的數據安全漏洞，使得攻擊者可透過Uber美國母公司旗下所營運的雲端儲存系統，下載大約270萬筆英國客戶個人資料，例如全名、電子郵件及電話號碼等。該事件亦影響了Uber在英國8萬多名司機的相關營運紀錄，如旅程詳情及支付金額。然而，受影響的客戶和司機竟達一年多未被告知此個資外洩事故。相反的，Uber反而向攻擊者妥協並支付了10萬美元，以銷毀被盜取的數據。 ICO認為，這不僅為Uber資料安全之問題，且當時未採取任何措施通知可能受影響的人，或對其提供任何協助，已完全忽視受害客戶和司機之權益。而對攻擊者支付贖金後即保持沉默，亦非對於網路攻擊之適當反應，Uber未完善的數據保護措施，以及隨後的決策與行為，反將可能會加劇受害者權益的受損。 因此，ICO認為該事件已嚴重違反了英國1988年資料保護法（Data Protection Act 1998, DPA）第7條的原則，有可能使受影響的客戶和司機面臨更高的詐欺風險，故從嚴判處Uber高達385,000英鎊罰款。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎，建構資料開放、共享和再利用的各項機制，滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求，以資料提升我國數位發展的價值，並強化民眾權利的保障，我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」，擬推動資料基礎建設，促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國，近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法，引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用，該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院（United States District Court for the Northern District of California），威廉·阿爾斯法官（Judge William Alsup）針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家，對Anthropic公司訓練大型語言模型（Large Language Model, LLM）時使用受其等著作權保護書籍一案，作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍，以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍，儲存在其數位化、可搜尋的檔案中，用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型，未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為，為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構，支持合理使用抗辯（Fair Use Defense），強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用，AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍，屬於「合理使用」（Fair Use），且具「高度轉化性」（Highly Transformative），包括將購買的實體圖書數位化，但不包括使用盜版，也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條（17 U.S.C. § 107）規定，合理使用需綜合考量四要素，法官於本案中認為： 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯，而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入，經由演算法解析、抽象化、向量化，最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力，屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容，而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」（transformative use）極高，與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本，簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability)，非為侵犯著作權人合法權益目的而進行，亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書，有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」，將這些副本保存在其資料集中，用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意（creative）的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素，須為整體衡量，儘管作品本身具有較高的創意性，但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達，整體而言，法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料，甚至必須「全書」輸入，看似「大量使用」，但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理，最終在生成新內容時，並不會原封不動重現原作。所以，雖然訓練過程涉及全部作品，但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達，這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出，人工智慧模型（特別是原告的Claude服務）的輸出內容，通常為全新生成內容，並非原作的精確重現或實質模仿冒，而且Claude服務在大型語言模型（LLM）與用戶之間加入額外功能，以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此，此類生成內容不構成對原作的替代，不會削弱原作的銷售市場，也不會造成市場混淆，而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張，肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用（Fair Use）不代表資料來源的適法性（Legality of Source）獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求，盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為，即使用於轉化性使用並立即丟棄，「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下，須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解，對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法，顯見將會產生關鍵性影響。而且，先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭，對合理使用之認定較為嚴格，而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察，目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理，而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是，均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料，除來自於既有資料庫，亦多來自網路搜取，如其亦不在可主張範圍，那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響，後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權，產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出，可合理使用資料於訓練AI，並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言，仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI， 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制，簡化資料查找與授權流程，讓AI訓練資料取得更具效率與合法性，才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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） [1]相關新聞、評論資訊，可參見：Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38；Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books；Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/；Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日：2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025)，https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日：2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀，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？https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。
因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月24日 因應技術進步導致資訊的存取與分享更加容易，營業秘密侵權爭議也隨之增長，綜觀國際政策推動或許多跨國智財專家均逐漸重視營業秘密爭議相關議題，並論及營業秘密相關法規趨勢、訴訟經驗、建議企業可執行的營業秘密管理做法等，以下將綜整相關趨勢與專家觀點並提出我國企業建議。 壹、法規變動趨勢 從國際趨勢以觀，各國針對「競業禁止」規定，有逐漸對其嚴格審查與進行法規監管的趨勢，而這也使得透過限制性條款避免機密資訊外洩的難度提高，企業多轉而透過營業秘密管理來加強防護。 一、競業禁止 本文列舉了近期美國與英國對於競業禁止法規監管的趨勢。 （一）美國將從聯邦層級禁止「競業禁止」條款 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於今年，2024年4月23日推出一項最終規定「Non-Compete Clause Rule[1]」，該規則將針對除了高級管理人員以外之員工，使僱主與員工之間已簽訂競業禁止協議無效，並禁止未來僱主與員工簽訂競業禁止合約。 （二）英國擬立法限制「競業禁止」之最高法定期限 英國目前的競業禁止相關限制係基於英美法，以法院的個案判決及既判例來執行。英國政府於2020年12月4日至2021年2月26日期間向公眾進行諮詢，並就諮詢意見之政府回覆於2023年發布報告[2]，英國政府在該報告中提出，就目前國際實務上競業禁止條款之執行期間除了美國部分州已直接被禁止外，多半未進行太多限制，如德國最高為24個月、義大利最長可達三至五年，而英國政府提出其擬將在議會時間允許的情況下提出立法領先引入「最多三個月[3]」之上限，對於競業禁止條款進行限制。 二、合理保密措施 承上所述，基於「競業禁止」條款的效力可能因為政策、法規變動或在不同國家的規定不同而導致已簽署之競業禁止條款失去效力、尚未簽署之契約禁止再簽署競業禁止條款或只允許在受有限制之情況下簽署等，企業透過此類限制性條款來避免機密資訊外洩的難度提高，使的企業多轉而透過其他日常營業秘密管理措施來加強防護，及證明企業有落實營業秘密的「合理保密措施」之法律要件。 以美國加州為例，該州多年前就禁止「競業禁止」約定，故當地企業早已轉往透過建置營業秘密政策和保護措施來加強防護。 貳、具體營業秘密管理措施之建議 一、合理保密措施之目的 合理保密措施除了作為補足無法使用限制性條款（競業禁止條款）之替代管制措施具有「預防營業秘密洩漏之效果」以外；更具有在營業秘密侵權發生後，訴訟上舉證之用。許多智財實務專家表示，無論是在哪一國法規的管轄下，權利人共通性的困難多在於訴訟的舉證上，因此專家建議企業應留存營業秘密管制措施之執行紀錄以作為將來涉訟時舉證之用。 二、營業秘密管理之具體作法 參照實務上專家的建議，本文彙整將實務上被推薦之具體營業秘密管理做法[4]羅列如下： （一）確立並可以識別營業秘密範圍 對於企業而言，首先應識別並記錄出營業秘密（機密）範圍，才能明確管制措施的範圍，並透過機密的標示（例如浮水印）來使員工能夠認知到接觸的資訊為公司重要的營業秘密。 （二）監控 針對下載、複印、數據傳輸行為或者其他可能包含機密資訊之公司設備等行為公司應進行監控。 （三）使用行為管制 公司應限縮傳播範圍（包含禁止員工通過電子郵件將資訊發送到個人電子郵件或將機密文件攜出公司等）；並於不使用時妥善存放保管並上鎖或設置密碼管控。 （四）人員管制 員工作為營業秘密管控機制重要的一環，專家建議應對員工進行教育訓練（告知營業秘密重要性或提供有關如何識別和保護機密資訊的培訓）；與相關人員（員工、承包商、合作單位）簽署保密契約（confidentiality agreements）明確定義機密資訊之範圍以及禁止未經授權的使用與揭露；設立離職員工管控機制（包含離職面談、保存相關設備、甚至如果員工可能進入競爭對手工作，企業可評估是否進一步請合格第三方進行鑑識或取證員工身上是否攜帶機密資訊等，以作為未來若涉訟之舉證）等。 參、評析 綜上所述，企業或許已經理解建立合理保密措施並留存作為訴訟時舉證之證據的重要性，並了解些許零散的管理做法，但可能產生管理措施如何才算是完善的疑問，為了提供企業更全面的管理建議，資策會科法所創意智財中心以其在智財領域之研究與實務經驗的積累發布「營業秘密保護管理規範」[5]（下稱管理規範）將管理措施透過十個單元建立PDCA管理循環。 經查，上述國際法規變動下實務專家討論之營業秘密管理措施均包含在管理規範內，如「（一）確立並可以識別營業秘密範圍」會對應到管理規範第4單元「營業秘密的確定」章節；「（二）監控」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」及第7單元「網路與環境設備管理」；「（三）使用行為管制」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」；「（四）人員管制」會對應到管理規範之第6單元「員工管理」與第8單元「外部活動管理」。 管理規範除了提供更加多元完善的管理做法（如定義出的營業秘密應進行機密分級、設定保密期限建立管理清單；除了管制流通、複製行為，後端的銷毀或使用紀錄留存、預警措施之建立也很重要；對於員工的管控不僅是離職時，更是從入職時就有風險需要管控；或者更後端的爭議處理機制、監督與改善機制之建立等）以外，更重要的是，管理規範納入了企業應考量的相關法律風險，以「（二）監控」之建議為例，管理規範第6.3.2條進一步要求應對員工進行「宣導」，告知員工「會監控其使用營業秘密行為並保存相關電磁紀錄」，此規定對於企業而言十分重要，因為若未進行告知，可能會因為侵害員工的隱私權，違反刑法妨害秘密罪以及通訊保障及監察法之違法監察通訊罪，而使雇主被判刑。 由此可知，企業在建立營業秘密合理保密措施之相關機制時，亦需要注意措施的完善與合法性，企業除了可參考管理規範系統性建立營業秘密管理機制外，亦可以此管理規範做為檢視自身管理措施符合性之依據，進而促進企業有效落實營業秘密管理。 [1]Federal Trade Commission, FTC Announces Rule Banning Noncompetes (2024), https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes (last visited May 15, 2024). [2]Consultation outcome Measures to reform post-termination non-compete clauses in contracts of employment, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/consultations/measures-to-reform-post-termination-non-compete-clauses-in-contracts-of-employment#full-publication-update-history (last visited Jun. 19, 2024). [3]同前註，引述原文：「The government will introduce a statutory limit on the length of non-compete clauses of 3 months and will bring forward legislation to introduce the statutory limit when parliamentary time allows.」。 [4]Q&A: Trade secret disputes, Financier Worldwide Magazine, Financier Worldwide Magazine, https://www.financierworldwide.com/qa-trade-secret-disputes (last visited Jun. 05, 2024). [5]<營業秘密保護管理規範>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2024/06/14）。
以色列發布人工智慧監管與道德政策以色列創新、科學及技術部（Ministry of Innovation, Science and Technology）於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策，在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下，以多元、協作、原則、創新的理念為其導向，為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊，以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策，以求解決人工智慧的七個挑戰，帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施，其中具有特色的三項為： 1. 軟性監管：人工智慧政策採取軟性監管制度，以OECD人工智慧原則（OECD AI Principles）為基礎，採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展，注重以人為本的道德原則，強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心（AI Policy Coordination Center）：邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心，進行人工智慧政策研議，向政府部門監管提出建言，為人工智慧的開發使用建立風險管理，並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作：政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇，提出人工智慧的議題與挑戰，邀請相關人士參與討論，並積極參與國際標準制定，進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」，強調以人為本、永續發展、多元包容為核心，以八大指引為標竿，推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討，可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考，與國際脈動建立連結。