稻米基因定序大功告成，有助解決全球糧食問題
依聯合國統計資料顯示，水稻是全球人口 20% 的食物能量來源，而在全球人口持續擴增之情況下， 2025 年必須提高 30% 的水稻產量，才能擁有足夠糧食。
自1998 年起，本計畫即在日本主導之下，與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享，定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫，供研究人員使用；而本計畫已在 2002 年底完成草圖，並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來，已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因，例如，影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。
水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨，而完成此一世紀任務之際，善用相關經驗與新知，以投入水稻的深入研究工作，將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國司法部 （Department of Justice, DOJ）與聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引（Vertical Merger Guidelines）」，其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引，且為自司法部1984年「非水平合併指引（Non-Horizontal Merger Guidelines）」頒布以來，首次針對垂直合併之重大修正，內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。 本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併（於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併）、斜向合併（diagonal mergers）（於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併）、以及於互補合併（mergers of complements）時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。 於反競爭效果分析之單方效果方面，其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本（Foreclosure and Raising Rivals’ Costs）、影響競爭之敏感資訊的近用（Access to Competitively Sensitive Information）；於反競爭效果分析之共同效果方面，其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動（coordinated interaction）來減少競爭並傷害消費者。 於促進競爭效果分析方面，其著重於針對消除雙重邊際化（elimination of double marginalization, EDM）之分析，因垂直合併通常透過EDM使消費者受益，而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果，其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果，相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本，作為對於EDM效果之驗證。 藉由此指引之發布，可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度，而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。
大倫敦政府提倡倫敦城市資料市集大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「城市資料策略」（City Data Strategy），以發展「城市資料市集」為核心的「數位倫敦」（Data for London） 計畫，希望與合作夥伴共同推展「城市資料市集」，以節省資金、培育創新、推動經濟成長，並迎接可能之挑戰。 「數位倫敦」將城市資料分為開放資料（Open Data）、民間企業資料（Private Data）、商業資料（Commercial Data）、感知資料（Sensory Data），及公眾來源資料(crowded-sourced data)等5個類型。此外，蒐集之資料類型及如何使用該等資料，亦為計畫的執行重點之一。 「數位倫敦」之實施計畫（Implementation Plan）分短、中、長期，以近期發布之短、中期的路徑圖而言，大倫敦政府計劃在2年內分 5個階段，從編制資料目錄，建立資料庫聯盟，利用雲端系統建置一能預測並開發、利用新資料來源之資料庫，並以「引用資料，而不複製資料」之原則，持續與公開來源社群及夥伴合作。 「城市資料市集」作為發展大倫敦基礎設施建設之一環，從資料蒐集、過濾檢測、資料庫平台管理、整合平台及服務，進而建立新商業模式，期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。
世界經濟合作暨發展組織(OECD)修正「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」1980年09月發布的「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」，當中的8大原則對個人資料保護的法制產生深遠的影響，但隨技術發展，資料傳遞所產生的風險遠較於1980年代來得複雜。2013年所發布的內容，風險管理及為全球資料流通的互動性為兩大主軸，因此，在指引中納入新的概念，包含1.國家隱私策略：有效的隱私法制是不可或缺的，但在今日國家應該將隱私保護放在更高的戰略位置、2.隱私管理程序：（以個人資料）為核心服務的機制應系統化的保護隱私、3.資料安全漏洞通知:涵蓋有權者及各別個體的通知。 在指引第一章附件的第三部份-責任的履行，增加資料控制者（data controller），應有管理程序以符合上述的原則，該管理程序需包含資料風險的評估、內部監控、通知主管機關等要求;第五個部份-國家實施則新增加隱私主管機關的設立、考量不同角色(如:資料控制者)所應遵循的行為、考量其它的配套措施，如技術、教育訓練等。 在OECD的成員國，如:日本，已開始向該國國內說明2013年版的指引，但亦有部分會員國，如:加拿大，由於指引涵蓋公部門及私部門，加拿大亦討論如何與該國的資訊近用法(Access to Information Act) 及隱私權法 (Privacy Act)建構一個完善的適用模式。指引對於未來國際資料傳輸及管理程序的建置，必然產生結構性的影響，值得持續關注。
日本發布生成式AI智財保護及透明性守則日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及，技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注，如何在確保AI技術發展下，兼顧既有權利的保護，已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化，提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範，以完備透明揭露機制，確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》（令和7年法律第53號）之意旨，運用「遵循或解釋」之運作方式，於2026年8月25日公布《生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1]（生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則，下稱本守則）。本守則為自願性質，要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露，並就智慧財產權保護措施揭示所採措施；並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下，向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象，例如：僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人；僅從事研究而未對公眾提供者；僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統；僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者，如向日本提供其服務，仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」)，事業者就個別情況認為不適當之原則，得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」)，但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準，本守則規定僅陳述尚未建立實施體制，不足以構成「解釋」，應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期；已提出必要依據，證明依本原則揭露於技術上不可行者，可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示)，上開事項應依內閣府所定格式提出申報，原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式，並公開已申報事業者清單及其公司網站連結，惟不就申報內容進行審查，對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類，應揭露的項目包括： (一) 使用模型相關事項：名稱（識別碼、版本等）、含公開日期在內之沿革（過去版本或修正紀錄）、架構與設計規格（含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權）、使用規範（預設用途，及限制、禁止用途之明確化），以及模型訓練過程之內容（訓練方法等）。 (二) 學習資料相關事項：訓練及驗證等所用資料之種類（含RAG使用之資料）、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的，以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼，是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項：開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態，可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應，以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施： (一) 建立智慧財產保護制度：訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制，每年至少檢視一次並對外公開要旨；對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得：資料活用（含開發、學習）不侵害他人智慧財產權；採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式，並就各使用者代理逐一公開上開措施，且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施：包括致力於避免對盜版網站進行爬取；採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施；採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施；對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口：明確化申訴要件，並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利，以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料，或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同，均得請求揭露訓練驗證資料（指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集，或以其他方式蒐集之資料，惟不以此為限），但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序（ADR）或其他法律程序而有必要之權利人，及其受委任律師或代理人，可請求查證的是自行查詢之URL[3]；一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件： (一) 足認具備請求資格之理由，即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由，而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞； (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用，權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用； (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別，並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定，政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則，人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記；第5條第2項規定，經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者，應明確標示注意事項或警語；第16條第2項則規定，各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制，本文認為具有下列可參考之處： 一、機關不須立於審查、承責之角色，但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行，明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查，且對第三人查詢亦不予回覆，此一設計使主管機關毋須承擔審查責任，僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色，殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範，應同時建立第三方驗證機制，例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核，藉公眾審查與問責機制，對業者形成遵循與誠信申報之壓力，避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度，始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」，就各事項應揭露之記載程度提供具體範例，顯示軟法之引導效果，繫於指引深化之程度，僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者，業者實務操作易生歧異，透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範，除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例，以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉，亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出，僅陳述尚未建立實施體制，不構成解釋，須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期，或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者，始視為已完成解釋。此一設計顯示，透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度，亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引，透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況，間接明確可主張合理使用的應備條件，降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」，然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳，顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題，標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題，二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時，宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項，包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行，以及權利人救濟窗口之整備等，其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度，我國將來訂定之產業AI應用指引，可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構，而非僅為對外揭露之事項。 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]知的財産戦略本部，〈生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局，〈概要開示対象事項 具体例〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人，如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物，得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL，就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物，有相同或近似之內容刊載於網站B，得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL，就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。