歐盟延攬人才 推動新措施
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。
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=IP/05/1252&type=HTML&aged=0&language=EN&guiLanguage=en
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=MEMO/05/366&format=HTML&aged=0&language=EN&
- http://europa.eu.int/rapid/pressReleasesAction.do?reference=IP/05/1253&format=HTMLguiLanguage=fr
德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 2026年5月28日，德國慕尼黑第一地方法院（LG München I）做成判決[1]（Az. 26 O 869/26），認定Google應為其搜尋服務中提供的AI摘要功能產生之不實訊息承擔法律責任。 壹、事件摘要 一、AI摘要的不實指控 本案源自於，在2026年1月，兩家慕尼黑出版社發現，當在Google搜尋中使用該些公司名稱及「詐騙（Betrugsmasche）」或其他相類似單字作為關鍵字進行搜尋時，Google搜尋的AI摘要會出現該些公司與詐騙相連結的陳述，並「引用」了一則文章作為證據。出版社認為，實際上，AI錯誤地將其他公司的可疑行為資訊歸於該些公司了。該些公司並未有相關詐欺行為或與AI摘要中聲稱的其他「共犯」公司有連結。公司發現這件事後，在2月向Google寄送存證信函，要求其停止系爭爭議文本。 在Google受理相關申訴期間，該公司發現雖然同樣的搜尋也會間歇性地出現其他不具爭議的摘要，並明確指出該公司「不應與另一間在相類似情況下會被提及的可疑公司混淆」，但仍然會出現其欲終止的文本。該些企業因而以其企業人格權（Unternehmenspersönlichkeitsrecht）因AI摘要的不實和誹謗性描述遭到持續的侵害，向法院提起訴訟，依請求Google停止Google搜尋的AI摘要繼續出現這類言論。 二、Google的抗辯 Google則抗辯說，該請求沒有說明是涉及哪些具體的搜尋關鍵字和相關的資訊需要禁止，請求太過模糊。 再者，Google認為該些陳述並非Google的「言論」。Google認為該些陳述以搜尋引擎的形式出現，僅是依據搜尋請求自動顯示、由第三方提供的資訊。因此，相關陳述的直接侵權責任不能歸責於Google。 並且，Google也主張，其僅在被明確告知明顯違法情況下才可能承擔間接侵權責任，但在本案中，Google認為該些公司提出的申訴內容，還無法被視為明顯的違法情形，因為該些公司未能提出該些爭議陳述不屬實、公司受到實質損害的足夠證明。Google指出，實際上，網路公開論壇上存在許多不明顯違法的客訴，涉及不合理的催款或追討程序、缺少或延遲的服務，或者與客服的困難問題等。 最後，Google也主張已履行了審查義務，其在接到申訴後，透過機器學習的修正，已讓有爭議的內容無法再被存取。當侵害不存在重複發生的風險，法院就不應發布禁制令。 此外，Google也主張判決的效力應該限定於德國。 貳、重點說明 一、AI摘要不是搜尋結果，而是Google自身提供的內容 法院認為原告的請求已經足夠明確，其已列舉要求停止的言論，且相關搜尋關鍵字（「詐騙手法」）亦可透過Google搜尋欄的自動完成功能（Auto-complete-Funktion）在輸入原告公司名稱後所推薦的關鍵字中選取，列舉搜尋關鍵字並不是確定範圍所必須的。 法院接著指出，數位服務法（DSA）提供的責任豁免條款僅在該法適用範圍內有適用。並且，即便有DSA適用，法院也援引法蘭克福地方高等法院（OLG Frankfurt）2025年的判決（Az. 16 W 10/25）澄清，也並不排除司法機關依法要求服務提供者糾正或防止侵害的可能性。而在本案，法院認為AI摘要屬於Google自身透過提供給使用者的AI服務做出的表述，不能依據DSA、依據搜尋引擎營運者通知下架程序（Notice-and-take-down-Verfahren）享有豁免。這是因為AI摘要在呈現上已非單純的連結或預覽（Verlinkungen oder mit kurzer Vorschau (Snippets)），而是依照自己的架構、文字對問題和搜尋結果進行的獨立的整理與分析，並包含了在搜尋結果中找不到的說法，如AI摘要聲稱「引用」的來源中，根本未提及原告。法院因此認定，被告作為（也落在AI Act定義內的）AI提供者，必須為該AI生成的陳述負起責任。 二、AI摘要不是搜尋引擎、也不只是自動完成功能 法院並澄清，德國聯邦最高法院（BGH）有關搜尋引擎（Suchmaschinen）責任的判決（Az. VI ZR 489/16）並無法在本案中被援用。依據BGH，搜尋引擎是確保網路資訊可用的必要服務，與網路服務提供者（ISP）提供網路服務幾乎同等重要，因此作為間接侵權責任者，搜尋引擎服務與ISP服務一樣僅應承擔有限的責任，並不應使其承擔事先審查或其他可能危及搜尋引擎營運難度的不合理義務。但法院指出，AI摘要不是搜尋引擎。一方面，如上所述，它會發表獨立的、新的陳述，而該些內容是可以被Google檢查的。另一方面，法院也指出AI摘要並不像搜尋引擎那般絕對必要，AI摘要或許對許多人而言是理想的、能簡化搜尋過程，但相較於搜尋引擎，卻不是人為了處理網路資訊的洪流時不可或缺的。 法院也認為自動完成功能的考量無法套用到AI摘要上。BGH曾做出判決（Az. VI ZR 269/12）指出，自動完成功能不僅僅是純技術性、自動化和被動的，也不僅是提供資訊讓第三方存取，而是使用者的查詢資料會被用來程式化地處理、形成概念連結後，由服務提供者所提供的搜尋建議。BGH認為，儘管服務提供者原則上應對「放任」這些建議涉及的侵權負責，但仍需評估服務提供者能否合理地被期待防止損害，以避免過度的責任。考量關鍵字建議會因為其服務提供者無法控制的使用者搜尋模式和歷史改變，且只在某些使用者實際使用了特定關鍵字查詢時才能知悉，BGH認為這減輕了服務提供者的責任。但法院認為，由於AI摘要進行了獨自的整理與分析，也做出了第三方網站所無的陳述，服務提供者也就不再能以其無法控制第三方內容作為限制責任的依據。此外，法院也認為，儘管AI摘要提供「警語」，使用者可以比對AI摘要及第三方網站進行確認，但使用者也並非Google的事實查核員，因此這也不代表損害之發生應完全歸咎於使用者不查證，從而免除服務提供者的責任。 三、AI審查責任與言論自由 就Google主張說，若Google必須為AI摘要內容負責，就不可能在搜尋引擎中使用AI，法院也做出反駁。一方面，法院認為Google沒有提出的證明，另一方面，也可以限制審查義務的時間點在被指出可能的違法情況時緩解。並且，法院也指出，不同於無法或不適合主動去審查的第三方內容，即便在完全不與第三方網頁聯繫的情況下，Google也可以審查AI摘要的內容和資訊來源。因此，Google的責任也沒有理由被限制於明顯違法的內容，否則，對於受言論影響的人來說，在保護一般人格權或公司人格權方面必然會留下漏洞，因為當事人也無法向其他第三方請求撤除其實際上沒有發表的、有爭議的言論。 但是，法院也指出，這不代表原告有權要求Google的AI摘要不得產生任何他們僅僅是不希望出現的描述或評價。例如，法院認為亦必須考量言論自由的保護，不能禁止可能使讀者形成負面評價、但真實的事實陳述。然而，值得注意的是法院對AI生成內容的言論自由的評估，法院認為AI生成內容的觀點並非表達者自身信念的體現，而是演算法的產物，背後主要體現的是Google的商業活動，因此在本案權衡時，法院認為人格權的保護要優先於商業利益。 四、侵害防止請求之效力 綜上所述，法院最後認定原告有權請求Google停止AI摘要產生錯誤且誹謗性的言論，否則將面臨處罰。並且，法院也不採Google主張已經消除風險的主張，認為其雖然調整了AI摘要結果，但仍未做出足夠的安全保障，重複發生的可能性並未消失。此外，法院也依據《歐盟司法管轄權及執行規則》（EuGVVO）之規定，認定其具備原告及被告間跨境爭議的管轄權，被告應在該規則的適用範圍內，承認判決之效力，駁回判決效力應限於德國的主張。本案仍未終局確定。 參、事件評析 本案核心爭議在於AI摘要是否應與傳統搜尋結果在法律上享有同等地位，而慕尼黑第一地方法院明確駁回了這項論點。這項判決降低了使用者或公司對誹謗性人工智慧生成內容採取法律行動的門檻，加大了Google等AI服務提供者的監管壓力。 [1] LG München I, Endurteil v. 28.05.2026 – 26 O 869/26, https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-11860 (last visit Jul. 07, 2026)
中國大陸布局推動智慧城市建設，發布「2013年測繪地理信息藍皮書」中國大陸近年來積極布局智慧城市建設，並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間，2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社，發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告（2013）》(以下簡稱「藍皮書」)，揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎，透過新一代網際網路，以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data)，實現地理資訊的智慧化應用，並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起，中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點，目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目，正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出，大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設，並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」，以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求，並透過資訊數位化，為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察，可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視，並欲在維護國土安全的前提下，加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設；對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域，目前仍以國家投資為主要推動手段，後續相關法規發展殊值注意。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
知己知彼，兩岸研發經費比一比依據本（2013）年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示，去（2012）年全中國投入在研究與試驗發展（R&D）之經費支出達人民幣（以下同）10,298.4億元，較前（2011）年增加1,611.4億元，成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值（GDP）之1.98%，較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期（2012年，即民國101年）我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元，佔臺灣地區GDP比率為3.07%，較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示，在中國大陸10,298.4億元之研發經費內，用於「基礎研究」之支出為498.8億元，比2011年增長21.1%；在「應用研究」之經費則為1,162億元，增長13%；至於「試驗發展」經費支出則為最大宗，達8,637.6億元，增長19.2%。總體來說，大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項，佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%；而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分，在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%，說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用，能否有效結合，或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差，已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此，為利知己知彼，除了瞭解競爭國家之資源投入情形外，其研發成果相關運用情形等，亦實值得我們後續觀察、研究。