美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。
美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。
FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織（Institute of IT Professionals NZ）於2012年5月發布雲端運算實務準則（Cloud Computing Code of Practice），藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題；本準則為自願性遵循規範，以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之，並可向公眾宣示其已遵行此準則，然倘若未遵行而為遵行之宣示，則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法（Fair Trading Act 1986）。本準則有四個主要目標：1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準；2. 確立應揭露（disclosure）的標準；3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示；4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。 依據此準則，雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面，業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權；而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時，業者應確認其資料所有權之歸屬。 在資料管理與保障層面，業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務，其已向美國雲端產業聯盟（Cloud Security Alliance）進行STAR登記，或者已通過其他標準的驗證；此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者，業者亦須表明服務關係繼續中或終止後，業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。 在服務提供的適當管理措施上，包含業者的備份（Backup）程序及維護措施，皆應為揭露，使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施；此外包括服務的繼續性要求，如備援措施…等，亦應為揭露；又鑒於雲端服務有地理多樣性（Geographic Diversity）的特質，業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點，以判斷此等服務可能適用的法權（Legal Jurisdiction）。 依據此準則，雲端業者亦可例如透過服務水準協議（Service Level Agreement）對個別用戶承諾特別的服務支援方案，以提供更好的服務品質。
歐盟電子通訊市場之事前管制與界定 美國馬里蘭州法案禁止雇主近用（access）其員工及應徵者之社群網站資訊日前報導指出，在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書（Facebook）帳號及密碼，以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動，遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉，企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。 為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮，馬里蘭州在四月初已立法（撰稿時，此法尚待該州州長簽署）禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面，當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼，或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。 馬里蘭州此一立法，除了在保護員工或求職者的隱私之外，也是為了保障言論自由；且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律，其實對企業亦有助益：其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化，因而可使企業瞭解應如何因應，而可避免許多不必要的訴訟。 雖然輿論對此立法有許多贊同之聲，但亦不乏反對此一立法者，例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動，對於剔除不適任的應徵者，有其必要。 馬里蘭州此一立法乃率全美之先，其他各州可能亦陸續會提出類似法案。
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).