澳洲政府制定ISP反垃圾郵件從業規則

  澳洲政府於 3 28 發布了反垃圾郵件( anti-spam )從業規則( code of practice ),強制網路服務提供者( ISP )採取反制措施,以防堵大量、不請自來的電子郵件;業者若未配合新法的要求,將面臨鉅額的罰款。


  繼
2003 年頒布的「垃圾郵件法」( Spam Act )後,澳洲通訊及媒體局( Communications and Media Authority )此次依據垃圾郵件法規定,針對 ISP 業者進一步制定了從業規則,成為對抗垃圾郵件的另一項重要工具。新法課予 ISP 業者的主要義務包括了: (1) 向用戶提供過濾垃圾郵件的服務選項; (2) 合理限制用戶電子郵件的發送;及 (3) 設立相關的投訴機制等。


  為給予業者相當的緩衝時間,新法將自今年的
7 16 實施,屆時主管機關將針對澳洲當地近 700 ISP 業者進行檢查。一旦發現有違規情事,澳洲聯邦法院可對之處以 1,000 萬澳幣以下的罰款。

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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).

歐洲議會通過特定一次性塑膠產品禁令

  歐洲議會於2019年3月27日通過特定一次性塑膠產品禁令,該禁令最初由歐盟執委會於2018年5月提出作為「歐盟塑膠戰略」(EU Plastics Strategy)的一部份,其旨在減少特定塑膠產品對環境(特別是水生環境)及人類健康之影響, 同時促進轉向循環經濟,發展創新永續的商業模式。該禁令之規範重點如下: (1) 使用限制:規定若得以其他更環保物質替代的一次性塑膠產品(如棉花棒、一次性餐具、吸管、氣球棒等等) 至遲須於2021年前全面下架;而對於目前無更環保物質可替代的一次性塑膠產品,歐盟各成員國必須採取措施降低其銷售量;另外,自2024年開始,塑膠飲料容器僅限瓶蓋與瓶身有相連設計者,始可上市。 (2) 標示義務:對於被列管的一次性塑膠產品,必須標示其塑膠成分及含量、正確的棄置方式、以及任意棄置對環境的負面影響。 (3) 責任延伸:規定受本禁令所列管一次性塑膠產品之製造商,應按比例分擔有關其產品後續之清除、回收處理及公共教育宣傳成本。 (4) 訂定分類回收比率:訂立廢棄物分類回收量化目標,要求至2025年,一次性塑膠產品的正確分類回收率至少應達77%;至2029年達90%。 (5) 訂定再生料投入比率:規定自2025年開始,製造聚乙烯對苯二甲酸酯(Polyethylene Terephthalate, PET)塑膠飲料容器至少應使用25%的再生塑膠;而自2030年開始,至少使用30%;另要求歐盟執委會最遲應在2022年1月1日前制定相關行動方案及法令,以計算及核實前述再生塑膠使用目標。 (6) 環保教育義務:課予會員國採取措施以提高消費者認知以下事項之義務:(A)任意棄置一次性塑膠產品及塑膠漁具之環境負面影響(B)一次性塑膠產品及塑膠漁具之回收再利用系統與廢棄管理方案。   本禁令即將完成立法程序,只待歐洲理事會(European Council)正式批准並刊載於公報後,即能成為正式的歐盟指令,成員國嗣後應於2年內將指令中之各項要求轉化成國內法律。

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以色列創新、科學及技術部(Ministry of Innovation, Science and Technology)於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策,在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下,以多元、協作、原則、創新的理念為其導向,為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊,以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策,以求解決人工智慧的七個挑戰,帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施,其中具有特色的三項為: 1. 軟性監管:人工智慧政策採取軟性監管制度,以OECD人工智慧原則(OECD AI Principles)為基礎,採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展,注重以人為本的道德原則,強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心(AI Policy Coordination Center):邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心,進行人工智慧政策研議,向政府部門監管提出建言,為人工智慧的開發使用建立風險管理,並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作:政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇,提出人工智慧的議題與挑戰,邀請相關人士參與討論,並積極參與國際標準制定,進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」,強調以人為本、永續發展、多元包容為核心,以八大指引為標竿,推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討,可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考,與國際脈動建立連結。

歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」,指出數位轉型持續但不均

  歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」(Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021),指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型,但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大,為了達成「歐洲數位十年:2030數位轉型目標」(Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030),各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。   DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間,因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響,需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示,56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能,而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人,相較前一年的780萬人有顯著成長,但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。   在連線能力方面,歐盟推動「超高容量網路」(very high-capacity network, VHCN)的成果使家戶普及比例來到59%,相較前一年的50%亦有明顯增長,但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距;在鄉村VHCN的布建上,則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面,完成頻譜分配的國家從16個成長至25個,其中有13個國家已經啟動5G商轉。   在數位科技整合方面,運用雲端技術的公司比例出現顯著成長,由2018年的16%成長至2020年的26%,大型企業持續擴大數位科技應用,包含運用企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進,但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距,有賴各國的合作與努力。

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