歐盟對CISAC權利金收費行為展開限制競爭調查
在一封
目前，歐盟地區的跨國廣播公司如要播放音樂，必須在個別播放國家分別取得其權利金收費團體的授權。如果歐盟可藉由此次限制競爭的調查，迫使CISAC提供泛歐洲授權契約的服務，將使線上廣播公司受惠。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國布希政府最近向國會正式提出一個以打擊恐怖主義及大規模毀滅性武器為目的的法案—出口執行法（The Export Enforcement Act of 2007），以期為執法者—美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）提供更有效的工具，防止最具有敏感性的技術或產品落入危險份子手中。 長久以來，美國用以管理敏感性技術與產品的法源是1979年制定的出口管理法（Export Administration Act），該法對軍民兩用的技術與產品，施以出口管制。出口法在2001年失效，同年發生911攻擊事件，因此，布希政府除希望獲得國會重新就出口管理法予以授權外，也希望可以有更強而有力的出口管理權限。不過行政部門迄今未得到國會就出口管理法予以重新授權。 自2001年以來，BIS係依國際緊急情形經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act, IEEPA）行使出口管理權限，不過根據IEEPA，美國總統必須每年發布行政令（Executive Order）始能動用出口管理權限，而IEEPA對於違反出口管制規定的處罰也不若出口管理法重，因此，IEEPA除了對執法者造成出口管理的不便的困擾外，寬鬆的處罰也使得美國過去幾年非法技術外移的事件頻傳。 本次布希政府再次提出2007年出口執行法，其內容除了請求國會同意在未來五年再度授權行政部門行使1979年的出口管理法之權限外，其他重要內容尚有：（1）修正1979年的出口管理法之執行與違法規定：除增列構成犯罪之違法出口行為態樣外，並對違法者大幅加重其民刑事處罰。根據修正草案，企業之出口行為若被認定為違法，最高可科處500萬美元或違法出口技術或產品價值之十倍罰金；（2）強化了執法者打擊軍民兩用技術與產品非法出口的職權，明訂商務部特派員擁有海外調查以及秘密調查的權限；（3）對企業所提出之秘密資訊負有保護義務。 整體而言，本法案除了重新授權美國商務部管理軍民兩用技術與產品實施出口管制體系外，同時也代表美國政府於二十一世紀為維護國家安全與處理所面臨之經濟挑戰的長期與根本性改革。目前法案仍須國會討論通過後，始能生效適用。
為加強兒少網路安全，英國通訊管理局發布「兒少風險評估指導原則」以及「兒少保護行為準則」為加強兒少網路安全，英國通訊局（Office of Communication）於2025年4月24日發布「兒少風險評估指導原則」（Children's Risk Assessment Guidance）以及「兒少保護行為準則」（Protection of Children Codes of Practice），以供受規範之網路服務提供者遵循。 「兒少風險評估指導原則」要求所有受《網路安全法》（Online Safety Act 2023）規範的「使用者對使用者服務」（user-to-user service）和「搜尋服務」（search service）的服務提供者，在完成兒少存取評估（children’s access assessments）確認服務有可能被兒少存取後，必須在三個月內即2025年7月24日前，完成兒少風險評估（children’s risk assessments）。 至於「兒少保護行為準則」一經國會審議通過，則自2025年7月25日起生效，服務提供者必須採取「兒少保護行為準則」規定的安全措施（safety measures），或實施其他有效手段，以減少上開風險發生的可能性。 「兒少保護行為準則」列出的安全措施包括： 一、更安全的資訊發送： 有運作推薦系統（recommender system）且存在中度或高度有害內容風險的服務提供者，應調整其演算法，確保不向兒少推播有害內容。 二、有效的年齡驗證： 風險最高的服務提供者必須使用高度有效的年齡驗證，以識別使用者是否為兒少。 三、有效的內容審查： 服務提供者應建立內容審查機制，一旦發現有害兒少的內容時，能迅速採取行動。 四、更多的選擇與支援： 服務提供者應賦予兒少更多的控制權，包括允許對內容或貼文表達不喜歡、接受或拒絕群組聊天邀請、封鎖用戶、將用戶設為靜音、以及關閉自己貼文的留言功能等。 五、簡便的舉報與申訴： 服務提供者應提供透明的舉報與申訴管道，且確保提出舉報和申訴的管道和方式對兒少而言相對輕鬆且簡單。 六、強化的治理： 服務提供者應設置負責兒童安全的專責人員，高層團隊並應每年審查兒童風險管理情況。 如服務提供者未能履行上開義務，英國通訊局可處以罰款。必要時，甚至可向法院聲請禁制令封鎖該平台。 處在網路無限擴張的時代，保障兒少網路安全絕對是重要且不容忽視的課題。英國通訊管理局發布的實施作法，非常值得我國觀察學習與參考。
美國對於聯網環境中「關鍵基礎設施」之資訊安全議題展開行動面對境外網路安全的風險，美國歐巴馬總統於2013年2月12日，正式簽署「改善關鍵基礎設施之網路安全」行政命令（Executive Order 13636–Improving Critical Infrastructure Cyber security），據該行政命令第二款，將「關鍵基礎設施」定義為，「對於美國至關重要，而當其無法運作或遭受損害時，將削弱國家安全、經濟穩定、公共健康或安全之有形或虛擬系統或資產」，遂採取相對廣義之解釋。該行政命令第七款，亦指示美國商務部「國家標準技術研究所」（National Institute of Standard and Technology, NIST），將研議ㄧ個提升關鍵基礎設施資通訊安全之架構（Framework to Improve Critical Infrastructure Cybersecurity），將美國聯邦憲法所保障的企業商業機密、個人隱私權和公民自由等法益納入考量。 針對關鍵基礎設施引發重要之法制議題，美國副司法部長Mr. James M. Cole表示，由於關鍵基礎設施影響所及者，乃人民在法律下的權益，公部門政府將在該項議題上與私部門共同合作（partnership），且未來將研議通過立法途徑（legislation），將隱私權和公民權保護（the incorporation of privacy and civil liberties safeguards）納入關鍵基礎設施資通訊安全法制之全盤考量，相關趨勢殊值注意。
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).