諾基亞採用蘋果開放軟體
手機大廠諾基亞（ Nokia ）將在下一代智慧手機的瀏覽器中，採用蘋果電腦的開放原始碼軟體。其預定在今年六月推出 Series 60 智慧手機軟體包，其中的瀏覽器將整合數個同於蘋果 Safari 網路瀏覽器的開放原始碼科技– WebCore 和 JavaScriptCore 。 Safari 是以開放原始碼 K Desk Environment 之 Konquerer 瀏覽器的 KHTML 與 KJS 為基礎。
諾基亞表示，採用開放碼軟體後，將更方便開發商修改定作其新瀏覽器，並將提供新的使用者功能。諾基亞並且表示，未來仍將與蘋果電腦合作開放原始碼軟體，並積極投入開放原始碼社群。諾基亞對開放原始碼的興趣，在瀏覽器部門特別明顯。兩年前，該公司投資 Mozilla 基金會的 Minimo 計劃，創造一種根據 Mozilla Gecko 翻譯引擎的電話瀏覽器。 Minimo 團隊準備在今夏推出針對微軟 Windows CE 作業系統的 0.1 版瀏覽器。
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
http://taiwan.cnet.com/news/ce/0,2000062982,20099747,00.htm ( 最後瀏覽日期： 2005/6/15)
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）自2010年推動「國家寬頻計畫」（National Broadband Plan）以來，即進行多項寬頻建設，使民眾於生活、工作及旅行途中，都能享受到行動寬頻網路與語音服務。而FCC於2012年2月規劃利用原普及服務基金（Universal Service Fund）下的行動通信基金（Mobility Fund）（兩者於2011年底均已劃入連接美國基金“Connect America Fund”）提撥出3億美金，一次性的提供業者於訊號未涵蓋區域進行3G網路基礎建設，並在未來三年內提供5億美金以供業者持續營運。 FCC預計於2012年9月2日，以反向拍賣（reverse auction）方式進行。由業者提出佈建方案、使用技術，並證明在競標區域內擁有足夠頻譜與建設能力，方能進入投標，最後由需要補助最少之業者得標。FCC希望利用此方式能促進市場競爭，使業者提出更積極之佈建方案。得標業者除獲得建設與營運補助外，並能為商用經營。本次拍賣將與其他頻譜執照拍賣方式類似，但就細部拍賣規則，將徵詢公眾意見後做出決定。 而為避免補助區域與已有3G訊號區域重疊，FCC就無3G訊號涵蓋區域繪製全國地圖，並公佈予投標者參考。原規劃區域為491,000區，但因過於狹小恐難以經營，故合併後為6,200區供業者競標。得標者負有義務必須於兩年之內於標得區域內完成3G網路佈建，或於3年內完成4G建設。
英國宣布禁止16歲以下兒少使用社群媒體，並擴大兒少網路保護措施為保護兒少網路安全並為下一代建立全新的網路規範，英國科學、創新與技術部（DSIT）於2026年6月15日發布政策新聞稿，除將全面禁止社群媒體平台對16歲以下兒少提供服務外，更將管制範疇延伸至更廣泛的網路服務。相關法案預計於2026年底前提交國會審議，最快於2027年春季生效。 核心規範與管制措施包括： 一、禁用社群媒體平台：參考澳洲現行兒少社群媒體禁用制度，將全面禁止以促進社交互動、允許使用者發布內容並結合演算法為宗旨之「使用者對使用者平台」（user-to-user platforms），包含Snapchat、TikTok、YouTube、Instagram、Facebook及X等平台，對16歲以下兒少提供服務。至於「即時通訊服務」（messaging services），如WhatsApp和Signal等則未納入此一社群媒體禁用範圍。 此外，為確保教育服務、電子商務平台及音樂串流服務不受影響，後續將制定定義嚴格且保持滾動式檢討之豁免清單。 二、網路有害功能封鎖措施：包括禁止16歲以下兒少於所有平台上進行「自主直播」（livestreaming themselves）；以及阻斷「未知使用者」（unknown users）主動單獨接觸、傳訊予16歲以下兒少之功能。 又為避免兒少年滿16歲時防護網瞬間解除而形成「法規懸崖」（cliff edge），上述限制防護措施對於16歲與17歲之兒少帳號，於系統中均將強制採取「預設開啟」（On by default）之防護狀態。 三、強化AI聊天機器人管制：旨在模擬性愛關係或與使用者進行角色扮演之AI戀愛伴侶聊天機器人，未來將強制執行18歲之法定最低年齡限制；其他一般聊天機器人若同樣具備親密互動功能，亦將對未滿18歲之使用者實施更嚴格之限制。 四、推動高效年齡驗證制度：將引進「高效年齡驗證」（Highly Effective Age Assurance, HEAA），以降低兒少規避年齡限制安全防護之可能性。英國通訊管理局（Ofcom）將盡速展開研究，評估何種年齡驗證技術最能有效確認使用者是否已滿16歲。政府亦將挹注充裕資金以支持英國通訊管理局履行相關執法措施。 五、研議深夜網路宵禁及防成癮機制：將進一步評估針對未滿18歲兒少實施「深夜網路宵禁」（Overnight curfews）及「無限滾動中斷機制」（breaks in infinite scrolling）等政策，具體細節預計於同年7月份對外公布。 為迅速回應社會期待，英國政府後續將依據現行《兒童福祉與學校法案》（Children’s Wellbeing and Schools Act）之授權，直接採用「次級立法」（Secondary legislation）方式推動。此舉可大幅簡化繁瑣之立法程序，確保首波防護措施得以在2027年春季迅速上路實施。 隨著社群媒體及人工智慧技術快速發展，如何兼顧數位發展與兒少保護已成為各國重要課題。英國此次並未僅採取傳統「一刀式全面禁用」（blanket ban）社群媒體之作法，而係同步推動網路有害功能封鎖、強化AI管制及引進高效年齡驗證等配套措施，以建構更完整之兒少網路保護機制，其相關作法值得我國持續關注。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).