歐盟執委會於7月13日正式提案,會員國得在各自領土範圍內決定准許、限制或全面禁止基因改造作物的栽種。執委會的提案內容包括對於基因改造作物與非基因改造作物的共存(在同一區域內栽種)管制建議,同時也提出修正條文草案建議供各國於修正各國內有關基因改造作物相關法律的參考。執委會的提案修正了歐盟2001/18/EC指令(Directive 2001/18/EC)使得各會員國可因地制宜考量,自行決定基因改造作物的允許栽種與否。
執委會的提案源自今年三月時對會員國的承諾。歐盟健康與消費政策委員會的主席表示,執委會此提案兌現了當時要在今年夏天結束歐盟各國對基因改造作物的爭議的承諾,此同時他也強調歐盟現行以科學為基礎的授權機制並非完全廢除,全面性的安全評估與監控系統仍繼續運作,這也是歐盟對基因改造作物耕種給予各國彈性措施的同時對安全基本把關的表現。
歐盟原有的規定訂有基因改造作物與非基因改造作物0.9%共存門檻(labellingthreshold,指由受驗作物全部基因中所含改造基因的比例判斷是否為基因改造作物的標準),各會員國必須立法採行有關措施(如作物田的間距)以符合該項要求。
但過去幾年的運作經驗發現,耕作非基因改造作物農民的潛在損失並不限於因為所產作物超過該門檻,某些案例中,基因改造有機物殘存於食品中,反而使得想要將食品以不含基因改造有機物產品販賣者造成損失。執委會新的建議案給予各國調整該共存門檻的權力,同時,各國也可以成立非基因改造專區等。2001/18/EC指令的修正條文(第26b條)將適用於所有的基因改造有機物,各國得自行決定限制或禁止其境內的基因改造作物耕種,無須執委會的授權,但須在境內措施施行一個月內通知歐盟各國及執委會。執委會的提案將在歐洲議會及歐洲理事會通過後正式施行。
對於此一即將於歐盟施行的新基因改造作物耕種規範,生技產業顯然有不同意見,依照生技業者協會EuropaBio的聲明,他們認為新規範充滿對新科學的偏見且阻礙農民的自由選擇權。基於產業的觀點,新的規範架構也有疑慮,例如:0.9%的門檻下放各國自行決定調整,往後將引起權責機關以及農民、買家、以及有關產業製造商之間的爭議;新措施也造成對歐盟內部市場的壁壘—造成歐盟境內國家的或區域的限制林立,而與歐盟的基本原則相悖;最後,對於科學的偏見與歐洲食品安全局(EFSA)的聲譽之影響也是一大隱憂。
歐盟對基因改造作物的立場一直尚未定調,新規範亦僅只是採取「下放」給各國自行決定的作法,惟實際上的運作,綜合當前對基因改造作物之安全性充滿疑慮與爭議的氛圍下,各國未來自行訂定規範將更寬或更嚴,後續發展如何有待密切觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料,被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查,中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例,其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間,負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料;其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司,嗣後將A企業AI模型之專屬提示(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司,用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證,上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案,符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施(中國大陸稱:非公知性、商業價值及保密管控)等要件,因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約,故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為,並裁罰人民幣35萬元;B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件,顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞(prompt)、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊,如符合營業秘密要件,亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言,除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外,亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊,並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此,資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧(AI)應用之TIPS管理指引》(草案),指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外,使用AI輔助工作時,亦可參照指引,將AI智財風險納入既有智財管理機制,如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等,以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 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/)
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但大數據和機器學習技術的快速發展,人工智慧(以下簡稱AI)已成功應用於許多內容生成,大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本,但從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統,已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」[1],這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的各方(AI業者、著作權人、AI使用者)提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為,雖然隨著人工智慧技術的迅速發展,在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益,但也出現了一個無法預測的環境,影響到著作權產業和創作活動的各個方面;有人將生成式AI用作創作工具,同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此,韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」,於2023年2月成立,以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法,並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分,從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解,亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向,而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等,制定出合理的解決方案,並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4],同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為: 一、生成式AI技術與著作權(생성형 AI 기술과 저작권)[5]:從著作權角度看生成式AI技術,說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導(AI 사업자에 대한 안내사항)[6]:包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時,確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出;該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案(法案編號2122180)[7]規定,於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導(저작권자에 대한 안내사항)[9]:在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習,可以透過適當方式表達反對,以防止作品被用於人工智慧學習;即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習,亦可適當地採取技術手段來防止,以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導(AI 이용자에 대한 안내사항)[10]:提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況,並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如,提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字,從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出,然後將其發佈到平台上的方法,將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲,也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時,對學術研究或投稿,該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源,並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記(AI 산출물과 저작권 등록)[11]:與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出,不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”(추가 작업)的情況下,該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性,可以進行著作權登記。但是,著作權註冊的效果僅限於附加的部分(추가 작업한 부분)[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義,例如:為什麼AI的學習會涉及著作權問題?如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人,AI業者如何獲得合法使用權?個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎?AI產出物是否無法受到著作權法保護?等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例,並依其現行法令或見解趨勢,提供主管機關的看法或解答。 此外,為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢,該指引並精要的整理出下述主題,包括:使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明,做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款,顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出,韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題,目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權,與創作時運用AI的侵害他人權利的風險,以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定,但促進人工智慧技術發展和相關產業發展,均為韓國關切議題;AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此,該手冊除提供AI的技術背景說明外,並強調該指引並非修法政策的官方說明,同時以如何降低風險與維護權益的角度,提醒生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者,提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解,除風險說明外並以問答方式強化重點提示,並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考,內容本身精要但附錄細節說明詳盡,但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言,內容簡明且建議措施直接具體,值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」,檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [2]詳前註指引之前言,頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃,此部分較屬政策措施方向,較非指引重點,故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引,頁7。 [6]同前註指引,頁15。 [7]去年5月,國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案,其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520,(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [8]同前註1指引,頁21。 [9]同前註1指引,頁23。 [10] 同前註1指引,頁29。 [11]同前註1指引,頁39。 [12]同前註1指引,頁41。
加州法院判決刪除公司電腦之個人資訊非屬犯罪行為美國加州北區聯邦地方法院,於去年(2017年)12月5日做出關於雇員刪除其由公司提供電腦中與公務無關資料是否屬電腦犯罪之判決(United States v. Zeng, 4:16-cr-00172(District Court, N.D. California. 2017).)。 該案情為曾(Zeng)氏為避免其竊取自家公司商業機密行為被揭發,而逕自刪除其在公司提供筆記型電腦內之相關資料。而嗣後仍然被公司發現並報案,於此偵查單位FBI則以曾氏違反電腦詐欺及濫用法案(Computer Fraud and Abuse Act,下稱CFAA)中「未經授權而毀損他人電腦(18 U.S.C. § 1030(1984).).」以美國政府名義(下稱控方)起訴曾氏刪除其犯罪證據之行為。 對於該控訴,被告曾氏以被刪除之電子紀錄與其業務無關,非為公司所有財產為由作為抗辯。此外曾氏同時以其他判決主張毀損電腦之定義應係指由外部傳輸行為所致(如駭客行為),電腦使用者自己刪除行為應不包含之,以及控方未舉證其刪除行為將導致公司有不可回復或無法替代之損害作為抗辯。於此,控方則以刪除行為不應以內容而有所區分作為回應。 在審理期間,承審法官多納托(Donato)氏除參酌控辯雙方證詞外,並特別詢問控方律師指控內容是否會對一般大眾造成其在公用電腦中刪除同類資訊上之顧慮。而控方則以曾氏行為屬特殊情況作為答辯。最後,多納托氏則以控方主張將造成社會恐慌以及控方未提出被告刪除資料行為究竟對公司有何實際損害,判決被告無罪。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破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)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,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。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。