歐盟延攬人才 推動新措施

  有鑒於現今歐洲投資於研發的經費遠落後於美國,因此使得近幾年仍無法有效縮減歐盟與美國間的創新發展落差。日前執委會提出一項針對研發環境的整合性計畫,希望藉以提升歐洲創新與研究的相關條件 。


  這項計劃其來有自,早在
2000年里斯本高峰會議宣示致力達成「歐洲研究領域( European Research Area) 」;2002年巴賽隆納高峰會更作出重要決議:要求所有會員國需在2010年前完成科研投資達GDP3%的目標,並且期望其中三分之二的投資將來自工商界。


  該項計劃特別將焦點集中在改善私部門研發與創新之投資條件上,透過「研究人員流通行動方案」
提倡科研人才前往私人研究部門、鼓勵大學和企業之間的合作,並透過租稅補貼來鼓勵企業的投入、重新配置研究基金、改善提升大學與企業間夥伴關係等獎勵措施,以提升經濟成長與創造就業機會。

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歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定

歐盟執委會制定《高風險AI系統分類指引》草案,提供適用說明與案例清單協助風險判定 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 今(2026)年5月19日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)發佈《高風險AI系統分類指引》草案(Draft Guidelines on the classification on high-risk AI,下稱指引草案),分別針對「產品嵌入型高風險AI」(Annex I)、「獨立型高風險AI」(Annex III)提供更詳細的條款說明與應用案例,以協助供應商、部署者和利害關係人可以清楚地判斷其使用之AI系統是否為高風險範疇。 壹、事件摘要 《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第6條主要規範高風險AI系統之分類規則,例如「產品嵌入型高風險AI」、「獨立型高風險AI」與高風險應用豁免條款,並於第6條第5款要求歐盟執委會諮詢歐盟人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board)意見後,依AIA第96條規定制定指引,並提供一份包含屬於高風險與不屬於高風險之AI系統使用情境的完整應用案例清單。 因此,歐洲執委會基於上述的法律義務而制定指引草案,原定於2026年6月23日前邀請各方利害關係人完成公眾諮詢意見,包括AI系統的供應商與開發者、企業、公共機構,以及學術界、研究機構與一般公民等[1]。然而,歐洲執委會收到來自多個產業協會及其他利害關係人的請求,希望將期限進一步延長4週。歐洲執委會為了讓利害關係人有更充分的時間提交意見,決定將截止日期延長至2026年7月23日[2]。同時,歐洲議會(European Parliament)於6月16日通過「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)下對AIA的修正案,調整AIA設定的合規時程,包括延後高風險AI系統的義務期限,將「獨立型高風險AI」延至2027年12月2日適用,而「產品嵌入型高風險AI」則延至2028年8月2日[3]。於是,歐洲執委會為配合法遵義務的時程規劃,並針對蒐集的公眾諮詢意見,就指引草案做最後的檢討修正,預計於2026年底前公布正式版的《高風險AI系統分類指引》[4]。 貳、重點說明 指引草案主要有三份文件,包括一般原則主文件、「產品嵌入型高風險AI」文件(下稱Annex I文件)與「獨立型高風險AI」文件(下稱Annex III文件),以下就高風險AI分類之一般性原則、Annex I文件和Annex III對高風險AI的系統判定、實例說明和豁免條款進行介紹。 一、高風險AI分類之一般原則 (一)「AI系統」之法律定義 指引草案指出評估AI系統是否屬於高風險的前提,是該系統必須先該當AIA第3條第1款對「人工智慧系統」的法律定義,即該系統必須是:「基於機器的系統,其設計旨在以不同程度的自主性運行,且在部署後可能表現出適應性;為了明確或隱含的目標,該系統從其接收到的輸入指令中進行推論動作,以產生預測、內容、建議或決策等輸出內容,進而影響物理或虛擬環境」。因此,若僅為一般無適應性或推論特質之傳統軟體或自動化決策系統,則不屬於AIA的管制範疇[5]。 (二)「預期用途」(intended purpose)的定義 依據AIA第3條第12項,「預期用途」係指提供商在使用說明、行銷文宣及技術文件中所提出之使用情境與條件,確保「言行一致」的一貫性審查原則。針對通用型AI(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI),指引草案確立了「擴張推定原則」,若AI供應商未在所有公開資料中「一致、具體且連貫地」限制或排除高風險用途,在該用途具備技術可行性與合理可預見的前提下,系統將被直接推定涵蓋高風險用途而定性為高風險AI[6]。不僅如此,指引草案強調「實質重於形式」原則,供應商僅於商品或服務條款中進行形式宣告排除高風險,在法律上不足以規避合規義務,只要產品定位或功能演示實質上仍明示或暗示高風險用途,監管機構將直接判定其為高風險系統並進行監督[7]。 二、Annex I文件:產品嵌入型高風險AI之判斷基準 (一)「安全組件」(safety component)之判定邏輯 依據AIA第3條第14款,「安全組件」採獨立自主之法律定義,作為「產品嵌入型高風險AI」的判斷要件之一,即「產品或AI系統之組件,其履行安全功能,或其失效或故障會危及人身健康安全或財產」。指引草案闡釋了兩大判定路徑,一為「意圖導向」,依主觀判定其功能是否為「預防或減輕」健康、安全或財產之風險;二為「後果導向」,採客觀風險判定,只要該AI系統在客觀上會實質增加危害、危及自然人生命、健康或財產,仍會定性為安全組件[8]。 (二)「第三方符合性評估」(third-party conformity assessment)的轄管產品 另一個要件為「第三方符合性評估」的轄管產品,若產業或產品法規有針對特定產品的安全性要求履行「第三方符合性評估」的送檢程序時,原則上該產品在AIA的架構下會被視為高風險AI系統。指引草案指出,有些產品法規(如玩具、機械)基於程序的便利性,允許廠商可以「自主宣告」符合歐盟的規格標準,而免除「第三方符合性評估」的義務,但不代表該產品沒有安全性的監管要求。換言之,指引草案闡釋有需要「第三方符合性評估」(包括以自主宣告代替)的AI產品並同時為安全組件時,即被納入「產品嵌入型高風險AI」的範疇[9]。 三、Annex III文件:獨立型高風險AI之判定基準 (一)八大敏感領域之AI應用 依據AIA第6條第2款規定,獨立運作之AI系統,其高風險判定完全取決於供應商所宣告之「預期用途」是否落入Annex III所列之八大敏感領域,包含生物識別、關鍵基礎設施、教育、就業、服務提供、執法、移民與邊境管理、司法與民主程序等[10]。 (二)評估對象僅限於「自然人」 指引草案澄清,AI系統是否為高風險除取決於其預期用途之敏感領域外,亦必須僅限評估「自然人」,如僅為法人或公司,因不涉及個人權利,原則上不會被判定為高風險,但其系統判定涉及之實質利害關係人為自然人時,仍屬於評估「自然人」之範疇。比如,產品保險的AI應用相較於人壽或健康保險的AI應用不涉及自然人評估,原則上不會判定高風險。此外,指引草案補充供應商不能僅透過「在系統部署時加入人類審查/監督要求」,就主張該系統可以被降低為非高風險[11]。 (三)複雜系統與代理式AI(Agentic AI)之整體性評估 為防範供應商透過系統設計或分拆架構規避監管,指引草案強調,若數個AI 模組共同構成一複雜架構(或代理式AI setup),且其合併輸出實質影響了最終決策,涉及敏感領域與自然人權益,則整體系統必須被視為單一高風險AI應用進行評估[12]。 (四)「豁免機制」之除外條款 指引草案說明,依AIA第6條第3項規定,就程序性任務(不對資料進行價值判斷)、改善既有成果(不影響已做成之決策)、偵測決策偏差(檢視已做成之決策)或準備性任務(提供背景輔助資料)等,因不具實質影響力,供應商或部署者得豁免適用高風險AI規定,但針對「剖繪/貌相」(profiling)技術,採取絕對高風險AI認定,由於涉及自然人之個人特徵(如工作表現、經濟狀況、健康、個人偏好、行為模式等)與自動化評估、分析或預測,而例外不適用豁免條款[13]。另外,指引草案以體育賽事或演唱會的「群體地理分析」或「人流密度監測」AI應用為例,如僅就非個人資料或特定區域的人群密度進行分析,則不屬於針對個人特徵之剖繪技術,也就非高風險應用,以此說明「非特定的群體統計」和「針對性的個人特徵分析」之技術差異[14]。 參、事件評析 歐盟執委會公布的指引草案,其三份文件加起來長達165頁左右,僅就AIA第6條的高風險AI相關規定提出詳細的法規解釋與案例清單,協助AI系統的供應者和部署者了解高風險AI應用的定義和適用範圍。整體而言,因歐盟採取以風險分類的治理規範架構,於AIA明定高風險AI的規範要件,並一體適用歐盟會員國,其工程浩大需要長期的準備與作業時間才能完成,但其內容就高風險的定義、案例與適用說明對於臺灣的風險治理均具有一定的參考性。 無獨有偶,行政院於今年7月函頒《人工智慧風險分類框架》,就高風險AI應用的判定雖未採取Annex III之敏感領域進行判斷,而係參考《人工智慧基本法》第17條之立法理由與第5條第1項規定,檢視AI應用是否會對國家安全、基本權利、生命安全、財產保障、社會秩序或生態環境造成嚴重危害為判準。但究其實質,兩者的規範結構並不存在衝突,依《人工智慧基本法》第16條第2項規定,各目的事業主管機關基於人工智慧應用風險管理之需要,得對轄管產業制定管理規範。因而,目的事業主管機關在盤點轄管產業的高風險AI應用情境時,本就可依產業領域的專業特性和需求參考國際經驗或相關規範協助其風險判定,故參酌歐盟執委會發佈之指引草案如對目的事業主管機關有所幫助,亦無不可。 總的來說,歐盟執委會的指引草案可視為一份實務操作清單,我國對於產業的AI應用在判定高風險有困難或疑義時,不妨可以參考以獲取更充分的資訊進行相關判斷。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] European Commission, Draft Commission guidelines on the classification of high-risk AI systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/draft-commission-guidelines-classification-high-risk-ai-systems(last visited August 27, 2026). [2] European Commission, Targeted consultation on the draft guidelines for the classification of high-risk artificial intelligence systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/consultations/targeted-consultation-draft-guidelines-classification-high-risk-artificial-intelligence-systems(last visited August 27, 2026). [3] European Commission, Guidelines for providers and deployers of AI high-risk systems, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-high-risk-systems(last visited August 27, 2026). [4] 同前註2。 [5] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high-risk AI: General principles, 2026, p2-3. [6] id. [7] id. [8] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex I of AI Act, 2026, p5. [9] id. at 9-11. [10] European Commission, Draft Guidelines on the classification of high risk AI systems: Annex III of AI Act, 2026, p4. [11] id. at 5-6. [12] id. [13] id. at 8-13. [14] id. at 104.

日本產業競爭力強化法簡介—以新事業活動特例制度為中心

淺談區塊鏈之著作權保護機制

淺談區塊鏈之著作權保護機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 105年11月21日   FinTech,即金融科技,泛指利用科技使金融服務變得更有效率之創新技術。因比特幣(Bitcoin)而廣為人知之區塊鏈(Block chain)技術便是其中之一大代表,其對金融產業帶來破壞性之創新,顛覆金融產業長久以來之概念架構,未來勢必對人類社會帶來不小的影響。   著作權又稱版權,係指在作品上設定權利,並加以保護之制度,長久以來與科學技術相輔相成,共同促進人類社會進步[1]。然網路技術使作品複製與傳播之成本大幅降低,對著作權制度之震撼甚大,管見以為,以點對點(Peer-to-Peer)網路技術為基礎之區塊鏈,恰是著作權制度與網路技術此番挑戰之調和劑,引入區塊鏈技術應用於著作權保護,使新科技不僅是對法制帶來危機,亦可能是帶來轉機,此為本文撰寫之契機。 壹、技術背景   區塊鏈之概念最早可溯及2008年11月,中本聰發表之《比特幣:一種對等式的電子現金系統》[2]。簡言之,區塊鏈是一去中心化之分散式系統,在P2P網路上利用非對稱加密技術記錄每筆行為資訊,具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵[3]。比方說在一塗鴉牆上,人人在牆上可畫可看牆上訊息,但僅有訊息之收發當事人能看懂訊息內容。   區塊鏈能防止訊息偽造,提升系統穩定,將傳統交易對人的信任更新為對技術的信任,降低信任成本,當前各國正積極投入區塊鏈之應用。然區塊鏈技術雖有諸多優點,亦不例外有其缺點。本質上,區塊鏈係以成本為代價,換取鏈內資訊之真實與完整,此缺陷反映於該技術之時間與空間成本。 貳、我國法制   區塊鏈發展至今,其應用領域已延伸至各種領域,如數位金融、食安履歷、智財保障等,本文將聚焦於區塊鏈技術對著作權存證之應用機制。   有權利即有救濟之法理,可見於我國大法官會議釋字第243號解釋,故著作權受有侵害時,著作權人應得提訴以維護其權利。然依我國民事訴訟法第277條與刑事訴訟法第232條、第319條之規定,民事原告和刑事告訴人負有證明自己為權利人或被害人之一舉證責任,就採行註冊或登記主義之專利權、商標權而言,權利人之舉證或非難事,惟於採創作主義之著作權而言,此舉證責任難度顯然高於專利權人及商標權人。就此我國著作權法雖有參酌各國立法例,規定如著作人之著作符合一定推定規則,在訴訟上即不負有舉證責任,此即「著作人推定」[4]。依著作權法第13條之著作權人推定之規定,必須在著作之原件或其以發行之重製物上,或將公開發表時,以通常方法表示著作人之本名或眾所周知之別名。反面解釋來說,若著作人一時疏忽或因該創作領域之習慣,未於著作表示著作人本名或別名,著作人將難受推定而享有著作權,創作心血將付之一炬。   我國最高法院92年度台上字第1664號判決之見解認為,著作權人為證明著作權,應保留其著作之創作過程、發行及其他與權利有關事項之資料作為證明自身權利之方法;該判決更指出著作權人至少需證明著作權人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作;102年度台非字第24號判決重申著作權人未提出或交待研發過程之相關資料,尚不足認其主張之系爭標的係屬著作,亦不得僅憑該造友性證人之宣誓書及證言云云,即謂所述創作歷程可採;而智財法院97年刑智上易字第70號判決中則指出,該件鑑定小組藉由就權利人之營業處所及其創作過程進行實地勘查,推論得知告訴人係真正創作之著作權人。基此,權利人無法受有著作人推定時,需提出證據,跨越三道門檻,方可證明其確有權利,此為現行制度下,著作權人維權所面臨之現實難處。   如前所述,當前著作權人之維權存在著舉證難、週期長、成本高的問題,而區塊鏈在技術上可應用於著作權之存證,與實務見解之著作人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作等待證事項完美匹配,原因分析如下: 一、著作權人身分   此部分意在證明著作確係主張權利人所創作,證明難度應不高,僅需著作人於登入系統時進行身分驗證,透過如帳號密碼、電子憑證等技術,便能推定系統之使用者確為著作人本人。目前多數網路平台均有採相似技術,於登入系統時確認使用者之身分、年齡等資訊,如結合區塊鏈不可篡改之特性,將更可保存身分資料,確認真實性。惟著作人本人是否具行為能力,甚至具備創作能力,尚非區塊鏈技術可以解決,仍需視個案事實認定之。 二、著作完成時間   區塊鏈在技術上,其區塊之排列係按照歷史時間順序,恰可將我國實務見解強調之創作過程,如日記般記載呈現,清楚確定著作係於何時生成而取得著作權,有助於釐清權利取得先後之爭議。 三、非抄襲之獨立創作   所謂創作過程乃著作人在創作時之相關紀錄,常見之紀錄包含筆記、草稿、設計圖、會議紀錄等。又因我國法律並無明定何謂抄襲之判定基準,法院常以創作過程做為認定系爭著作是否抄襲之依據。惟著作人於訴訟中證明自己確非抄襲存有困難,縱委請公證人進行著作認證,或將著作寄存於特定機構,亦僅能證明自己在特定時點完成著作,仍無法證明系爭著作係自己之獨立創作[5]。若運用區塊鏈具有去中心化、透明性、訊息不可篡改等特徵,即能確保創作過程係被忠實記錄於區塊鏈中,不受變更;過程訊息之完整性與真實性亦可通過科學之檢驗,便於著作人舉證證明系爭著作之創作過程。透過作品之創作緣由、經過細節,輔以庭審詰問質證,即可舉證之著作人確為實際創作者。   綜上,如導入區塊鏈對我國之著作權進行存證保護,作為此技術之新運用,應符合法院實務見解與創作市場需求,具有可行性。 叄、國際實例   台灣近期已有銀行業者將區塊鏈運用於金融業務[6],如欲建立我國區塊鏈之著作權保護機制,或可借鑑國外成功實例,汲取他人操作經驗。目前國際上,將區塊鏈技術運用至著作權保護之實例以歐美為大宗,包括blockai[7]、Ascribe[8]、Verisart[9]等許多網路平台運用區塊鏈對著作權進行存證,本文分別簡介如下: 一、blockai   美國長久以來係由國會圖書館管理著作權事宜,惟實作程序上曠日費時且效率不彰。blockai便在此環境中誕生,作為一運用區塊鏈保護著作權之網站,其旨在提供更簡單有效的新選擇。blockai以區塊鏈建立公眾資料庫搭配圖像比對技術,以證明作品確由著作權人創作進而保障之。其開立之著作權證書雖並無法定證據效力[10],但因區塊鏈信息不可篡改之技術特徵,仍可成為法庭上有相當證明力之證據[11]。 二、Ascribe   德國的Ascribe通過區塊鏈,使作者可以確定作品的權利屬性,安全的進行分享並追蹤作品傳播情況[12],亦透過區塊鏈對作品創作真實性進行認證,在發行時可就發行數量進行限制,旨在使數位內容作品在網路環境中能如同實體作品般具備稀少性。與blockai作法類似,Ascribe也提供著作權證書[13],該證書除作者名稱、作品名稱、完成時間外,更包括所有權人、交易時間,透過紀錄所有權移轉歷程體現數量限制、追蹤傳播情況的功能,有效避免一權多賣。 三、Verisart   Verisart亦是透過區塊鏈從事著作權保障的網站,作法係提供一App予使用者,使其可以簡單、快速地驗證作品,使用者包括創作者、收藏家、交易者不等,與其他平台不同處在Verisart操作上通過手機、平板電腦等行動裝置,在作品訊息的資料上,更記載作者當前地點,突顯行動性,係區塊鏈技術與行動裝置的創新結合,以行動裝置使著作權的存證不受時間、地點的桎梏。   雖然區塊鏈目前只能提供每秒150次交易,但對著作權驗證已堪用。蓋著作權存證之目的在於呈現訴訟實務上所重視之創作過程,該過程係一歷史事實之呈現,著眼於訊息之正確與完整,而不要求訊息傳遞之即時性,是以區塊鏈技術上之時間成本,於此並不構成致命缺陷;至於空間成本,因硬碟儲存技術之發展,儲存空間已可以極低成本予以克服。 肆、結論   面對虛擬貨幣之新思潮,各國政府與民間爭相投入區塊鏈之應用研究,望能藉新技術降低產業成本,如中國人民銀行成立中國區塊鏈研究聯盟,美國有利用區塊鏈保障著作權之平台,台灣亦有金融業者加入全球區塊鏈聯盟與國際接軌。從我國著作權訴訟實務上著作人舉證責任視之,通過科學技術保障權利標的進行舉證,與一般證人之證言宣誓有別,證據之證明力更禁得起檢驗。在我國現行法未有著作權登記制度之際,引入區塊鏈於著作權保護之應用,可對現行法制上之舉證難題對症下藥,緩和權利人不易舉證之窘境,使權利人更能獲得其應有之權益保障,落實我國著作權法之立法目的。期待產業主管機關或著作權專責機關,推動運用區塊鏈技術解決創作舉證不易而產生的著作權歸屬糾紛,並進一步利用區塊鏈技術於授權交易,促進原創作品的流通,為我國數位經濟與文化創意發展構築更加完備的發展環境。 [1] 吳偉光,《數字技術環境下的版權法》,知識產權出版社,頁17(2008)。 [2] Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016). [3] 長鋏、韓鋒,《區塊鏈:從數字貨幣到信用社會》,中信出版社,頁54(2016)。 [4] 蕭雄淋,《著作權法論》,五南出版股份有限公司,第七版,頁71(2010)。 [5] 台灣內容市集網站,https://www.tcrm.org.tw/index.php(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [6] 華銀區塊鏈應用大躍進,http://udn.com/news/tory/7239/2035353(最後瀏覽日:2016/10/20)。 [7] blockai網站, https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016). [8] Ascribe網站, https://www.ascribe.io/ (last visited Oct. 20, 2016). [9] Verisart網站, https://www.verisart.com/ (last visited Oct. 20, 2016). [10] 蔡茜堉,金融科技專利現況,http://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/67259101946.pdf(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [11] 區塊鏈豈止用於金融?外國新創利用技術保護知識產權,http://unwire.pro/2016/03/15/blockai-uses-blockchain-to-protect-intellectual-property/startups/(最後瀏覽日:2016/10/04)。 [12] 長鋏、韓鋒,《區塊鏈:從數字貨幣到信用社會》,中信出版社,頁229(2016)。 [13] Ascribe證書範例, https://d1qjsxua1o9x03.cloudfront.net/live%2Fcb70ab375662576bd1ac5aaf16b3fca4%2F23964ae7-3bfc-46b4-85d6-05c9f09ba300%2Fcoa%2Fcoa-2016-01-04t12-56-13.pdf (last visited Oct. 20, 2016).

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