歐盟專利強化合作方案 不同意見再起
2011年3月，25個歐盟國家提案成立專利合作強化方案，以強化歐洲境內的專利申請以及審查速度。然而原本在波蘭接下2011年下半年歐盟主席後，希望於任內完成此一強化合作方案的簽署，目前似已遭遇瓶頸。義大利與西班牙兩國與其他25國不同，而對於歐盟（執委會）所提出之「強化專利合作程序」採取反對立場，他們認為因為該程序以英文、法文與德文為專利申請的官方語言，故羅馬及馬德里方面認為這將使得來自這「三大」國家的企業享有不公平的競爭優勢。
前揭方案的背景架構可放大到歐洲專利制度的整合規劃，2011年12月5日召開的歐盟競爭委員會，於有關歐洲專利統合的議題，原預計討論專利法庭所在城市（倫敦、慕尼黑與巴黎被提名）、上訴法庭、仲裁機構、財務分攤與程序接軌等議題。最後經過兩天的會議，只有專利法庭一案的討論，在多國表示願意擔任第一審法庭的情況下，獲得處理方向的決議。而有關財務負擔及其他仍未有確定共識的議題，有待丹麥主席任期中去進行最後協定的催生了。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳世傑
組長 編譯整理
The k/s/n/h:law blog，2011年12月17日，http://blog.ksnh.eu/en/2011/12/17/polish-presidency-may-not-celebrate-warsaw-convention/，最後瀏覽日：2010年12月26日
European Commission，2011年12月06日，http://www.consilium.europa.eu/ueDocs/cms_Data/docs/pressData/en/intm/126579.pdf，最後瀏覽日：2010年12月26日
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟委員會於2024年10月17日通過了歐盟第2022/2555號《於歐盟實施高度共通程度之資安措施指令》（Directive (EU) 2022/2555 on measures for a high common level of cybersecurity across the Union，下稱NIS 2）的第一個實施條例（下稱「實施條例」）。NIS 2要求企業發生重大事件（Significant incident）後24小時內，應向會員國主管機關通報，依實施條例之規定，符合以下任一條件會被視為重大事件： 1. 造成超過50萬歐元或上一年度營業額5%以上的直接財務損失。 2. 造成商業機密洩漏。 3. 已造成或能造成自然人死亡。 4. 對自然人健康已造成或能造成大量傷害。 5. 疑似惡意且未經授權的存取網路和資訊系統造成嚴重運作中斷。 6. 反覆發生的事件。 7. 符合第5條至第14條特定資訊服務的事件。 實施條例主要在於補充上述條件的第6項及第7項。第6項規定於實施條例的第4條，定義「反覆發生」的要件，包含：(1)6個月內發生兩次；(2)有相同的根本原因；(3)大致符合超過50萬歐元或年營業額5%以上的直接財務損失。第7項則在實施條例的第5條至第14條列舉特定資訊服務提供者的重大事件條件，而其他資訊服務則包含DNS（domain name system）服務、TLD（top-level domain）網域註冊管理、雲端運算服務、資料中心服務、內容交換網路、託管服務、網路商城、搜尋引擎、社群網路服務、信託服務等，對於不同服務可能造成的影響各別列舉視為重大事件的條件。 歐盟委員會發布該實施條例確立何謂重大事件，並依歐盟考量資訊安全威脅所制定的NIS 2，將公共電子通訊網路或服務、會員國等進行連結，要求會員國設置資訊安全主管機關、危機管理機構、資訊安全聯絡點等義務，建立資訊安全通報機制，確保歐盟有整體的資訊安全戰略及框架，阻止潛在危機擴散。我國於2018年已制定《資通安全事件通報及應變辦法》並建立四級資通安全事件的標準，其標準以機敏或業務資訊遭洩漏對機密性的影響、資通系統遭竄改對完整性的影響，以及資通系統運作遭中斷對可用性的影響為依據，但並未對不同類型服務有制定更精細的定義。歐盟實施條例中有關重大事件之定義，可做為我國相關主管機關參考對象，研擬更準確的資通安全事件標準。
Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用Thomson Reuters v. ROSS案──美國聯邦第三巡迴上訴法院認定以商業替代目的訓練非生成式AI不構成合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月16日 人工智慧(AI)訓練利用他人著作是否、如何構成合理使用，是各國著作權法持續討論中的爭議。美國聯邦第三巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Third Circuit，下稱第三巡迴法院)於今(2026)年9月就Thomson Reuters v. ROSS案作成判決，認定以商業替代目的訓練非生成式AI，不構成合理使用[1]。 壹、事件摘要 美國聯邦第三巡迴法院就Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH (下稱Thomson Reuters)及West Publishing Corp. (下稱West)控告ROSS Intelligence Inc. (下稱 ROSS)案(案號 No. 25-2153)作成判決，認定Thomson Reuters之法律裁判要點(headnote)具原創性而受著作權保護，且 ROSS為訓練AI而使用該等裁判要點，不構成合理使用(fair use)[2]。判決指出Thomson Reuters的素材具有「創作火花」(creative spark)，受著作權保護，且ROSS意圖以高度相似的目的使用這些素材，成為直接競爭者，認定不構成合理使用[3]。 Thomson Reuters為蒐集、整理、註解並出版司法判決等法律內容之公司，並推出線上法律研究平台Westlaw。Westlaw以主題與關鍵編號系統整理司法判決，撰擬提供裁判要點，清楚簡明的呈現判決所表明之關鍵法律論點，並讓使用者點選即可前往該要點所依據之判決段落[4]。ROSS係AI法律搜尋引擎開發者，其以數千則 Westlaw裁判要點作為訓練AI的素材，使其能辨識哪些判決段落足以妥適回應法律問題[5]。Thomson Reuters得知後對ROSS提起訴訟，主張著作權侵害。 貳、重點說明 判決指出Thomson Reuters之裁判要點編輯，須決定哪些法律論點重要到足以納入裁判要點，以及如何依Westlaw之撰寫準則表達這些論點，內容必須納入足夠之事實背景與理由，且無須參照判決或任何其他裁判要點即可被理解，首先肯定裁判要點具有原創性[6]。反駁ROSS主張，法院認為裁判要點內容並未等同判決內容，著作權主張並不會實際上壟斷司法判決[7]，而且「表達司法判決中的法律論點有許多方式」，並不適用概念與表達合一原則(merger doctrine)[8]。同時，逐項衡量美國著作權法四項合理使用因素，提出如下看法： 一、使用之目的與性質不利於合理使用 法院首先考量使用屬商業性或非營利性，因為商業性使用不利於認定合理使用；其次考量複製者之使用有多大之轉化性(transformative)，亦即新著作是否僅取代原創作之標的，抑或增添新內容、具有進一步之目的或不同之性質，其指標在於複製者之使用是否維持「獨特的目的」[9]。法院認為ROSS 意在建立一個收費與 Westlaw 相當之法律研究平台，與 Westlaw 爭取客戶，因此 ROSS 之使用具商業性[10]。而且，就轉化性而言，Thomson Reuters使用其裁判要點，協助法律研究者尋找並理解載有與其搜尋相關法律論點之司法判決；ROSS使用Thomson Reuters之裁判要點，建立一個法律研究平台，協助使用者找出回應其搜尋之判決段落。雙方方法雖略有差異，但都是使用裁判要點來建立並改進一個協助使用者尋找相關法律資料之法律研究平台，終極目的相同[11]。法院認定ROSS使用具高度商業性且僅具輕微轉化性，第一項因素不利於合理使用[12]。 判決指出，本案不同於Authors Guild v. Google案，該案Google 掃描整本書籍，供使用者搜尋並閱讀與其搜尋詞相符之書籍小段摘錄；原書之目的是供人閱讀，而搜尋功能之目的，是使使用者得以找到含有搜尋者所感興趣詞語之書籍[13]。但本案不存在這種轉化性目的，相反的，ROSS之平台使用Thomson Reuters之裁判要點，是協助使用者找到與其法律研究詢問相關之司法判決，而這正是Thomson Reuters已經以其裁判要點在做的事。而且Google之搜尋功能可能將使用者導向其後會向原作者購買之書籍，但本案ROSS不會把使用者導向Westlaw，相反地正如 ROSS 所承認，其目的是取代 Westlaw[14]。法院亦未支持ROSS的「中間複製」(intermediate copying)[15]主張，判決指出ROSS無須複製Thomson Reuters之裁判要點，即可取得原始的司法判決，並可自由複製這些判決，ROSS 選擇不這麼做，不是因為複製裁判要點是提供製作訓練備忘錄的「必要」方式，而是因為它是較「簡便」的方式[16]。 二、著作性質雖略為有利於合理使用但影響輕微 著作在被使用時是已發行或未發行，以及該著作雖具足以受著作權保護之創意，是否同時含有事實性或功能性要素；越具創意、越少事實性之著作，越「接近著作權保護的核心」，即越不利於合理使用。法院認為Thomson Reuters在 ROSS 使用前已發行這些裁判要點，且裁判要點較偏事實性而非虛構性，因其必須準確傳達法律，並描述不受著作權保護之司法判決，因此此項因素有利於合理使用[17]。惟法院亦指出，著作性質因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色[18]。 三、所使用部分之量與重要性不利於合理使用 就量與重要性而言，法院認為ROSS 將 25,000 則 Westlaw 撰寫之裁判要點(本案經認定侵權而受審查者為其中2,243則)[19]全文複製到其備忘錄中，並以之訓練其 AI 程式，且意在利用 Westlaw 之成果，製作 Westlaw 之商業替代品，因此 ROSS 欠缺足以使大量複製成為合理之轉化性目的與性質[20]。雖然ROSS 主張其所取用的僅是Thomson Reuters 2,800 萬則裁判要點之0.08%[21]，但法院認為關鍵在於達成複製者之目的[22]「所取用者是否未超出必要程度」，在ROSS缺乏足以正當化之轉化性目的的情況下，其複製取用這些裁判要點即屬超出必要程度；而且每則被取用之裁判要點，ROSS所複製的都是全部，如此廣泛之複製因缺乏足夠之轉化性目的支持而不合理，故第三項因素不利於合理使用[23]。 四、利用結果產生價值影響與市場取代的效果 第四項因素關乎該使用對受著作權保護著作之潛在市場或價值所生之影響；「潛在市場」包括原著作之市場，以及原著作衍生使用之任何市場[24]。ROSS 主張相關原市場是裁判要點作為獨立產品之市場，Thomson Reuters則主張法律研究平台市場才是相關原市場。 法院認為ROSS 複製裁判要點，是為了在與 Westlaw 相同之競爭性法律研究平台市場中競爭，損害 Westlaw 在該原市場中之地位[25]。而且，縱採 ROSS 所稱的裁判要點市場，ROSS論點仍忽略其使用對Thomson Reuters裁判要點價值之影響。法院援引Video Pipeline案[26]駁斥ROSS類似論點，指出合理使用法規係指示法院考量使用對受著作權保護著作「價值」之影響，而不僅是對「市場」的影響。ROSS 複製裁判要點並以之建立自己之競爭性法律研究平台，挪用裁判要點在尋找與分析司法判決上之價值，並減損其作為吸引使用者前往Thomson Reuters法律研究平台之誘因的功能[27]。 此外，針對潛在衍生市場影響，Thomson Reuters則主張，ROSS 損害其將裁判要點授權作為 AI 訓練資料之潛在衍生市場，ROSS則主張裁判要點之衍生市場並不存在。法院認為將裁判要點作為文本授權用於訓練 AI 之市場正快速發展[28]，Thomson Reuters提出證據顯示，其正將裁判要點用作自身 AI 搜尋產品之訓練資料，而且Thomson Reuters未將其裁判要點授權予他人，並不能證明不存在可供授權之市場。ROSS 未經授權即複製裁判要點作為訓練資料，剝奪Thomson Reuters進入該衍生市場並為此目的授權其裁判要點之機會[29]。 最後，法院針對ROSS 主張其複製將因增加法律之可近性而有益於公眾、AI 對國家安全之主張，表示司法判決本可自由取得，且 ROSS 提供服務之價格與 Westlaw 相當，無法認定 ROSS 之複製能大幅增加公眾對法律之可近性[30]；雖然某些 AI 技術可能涉及國家安全疑慮，但這並不使 ROSS 僅因其納入了 AI，就可毫無顧忌地違反著作權法，不予採納。綜合上述理由，法院認定 ROSS 對這些裁判要點之使用並非合理使用，法院維持原裁定[31]。 參、事件評析 第三巡迴法院認為，本案與Bartz案及In re: OpenAI案之 AI 模型不同，ROSS 之 AI 平台無法產生原創表達，且本案證據支持欠缺轉化性之結論；ROSS 訓練其 AI，目的是創造 Westlaw 之商業替代品。本判決之意義，不在提供一個論述AI 訓練能否主張合理使用之依據，而在於哪些事實使本案走向利/不利於合理使用之結論。 一、著作性質偏事實性，但此因素法院認為權重較低：本案系爭的裁判要點偏事實性，與Bartz案、Kadrey案以創意程度較高之書籍為對象不同。判決雖因其須準確傳達法律、描述不受著作權保護之判決，認定略有利於合理使用，但仍指出該因素在合理使用判斷中鮮少扮演重要角色。 二、AI使用終極目的與原使用等同即欠缺轉化性：本案與Authors Guild 案之搜尋功能導向原書，及Bartz案、Kadrey案之模型生成新文字不同，ROSS雖非為產出相同裁判要點而訓練AI，但其自承產品與 Westlaw 直接競爭，並以取代 Westlaw 為目的；法院雖承認訓練為中間步驟，但仍以該步驟所服務之法律研究平台與 Westlaw 之使用具相同目的，作出輕微轉化之判斷。 三、利用須在達成轉化利用目的所必要的限度內：法院認為關鍵在於達成複製者之目的「所取用者是否未超出必要程度」，本案非如同其他案件，複製係為達成其他目的而必須採取的必要動作，ROSS 原即可自由取得原始司法判決，卻選擇複製裁判要點以求簡便。 四、將 AI 訓練授權機會納入衍生的潛在市場評價：只要能舉證即可納入認定市場影響，Thomson Reuters 提出其已將裁判要點用於訓練自身 AI 搜尋產品，以及 AI 訓練授權市場正在發展之證據，獲得法院支持。法院在有證據之前提下，認定 ROSS 篡奪Thomson Reuters進入並授權該潛在市場之機會。 由上述說明可知，第三巡迴法院與其他法院在判斷架構上並無歧異，不同點在於非生成式訓練、與原著作處於同一市場、且底層資料可自由取得之情況，如何認定使用目的與市場損害。本文認為ROSS使用目的的取代意圖過於明確，實質影響第三巡迴法院對第一、第三及第四項合理使用因素的判斷。特別是在市場影響的認定上，除原著作之市場外，法院明示其亦考量使用對著作價值之影響，即使不存在裁判要點之獨立市場，仍可認定價值受損；而且潛在衍生市場不以著作權人已實際授權為限，只要有證據顯示授權市場正在發展。在AI訓練結果具轉化性與對既有市場影響這兩個要素，可預見將來會有更多不同的判決，因應事實情況的差異，而發展出更細部的判斷因素。AI訓練授權市場之提出，後續如何牽動合理使用邊界值得持續觀察。 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://www.tips.org.tw) [1]Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., No. 25-2153, slip op. (3d Cir. Sept. 29, 2026), https://www2.ca3.uscourts.gov/opinarch/252153p.pdf（最後瀏覽日：2026/10/07）（下稱 ROSS slip op.）。 [2] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2：“We therefore hold that Thomson Reuters’s materials are copyrightable and that ROSS’s use was not fair.” [3] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 2。 [4] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 3。 [5] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 5–6。 [6] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 10–11。 [7] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 11。 [8] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 12。 [9] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 14–15。 [10] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 16。 [11] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 16–17。 [12] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 17–18。 [13] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 18–19，引述 Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216 (2d Cir. 2015)。 [14] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 19。 [15] 即美國聯邦第九巡迴上訴法院之 Sega Enterprises Ltd. v. Accolade, Inc. 案與 Sony Computer Entertainment, Inc. v. Connectix Corp. 案中提及的，複製電腦程式碼之目的，是使使用者得讓其軟體與既有電腦系統相容運作，其使用具有轉化性，因為複製均為接觸電腦程式碼不受保護之功能性面向所必要。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 19–20，引述 Sega Enters. Ltd. v. Accolade, Inc., 977 F.2d 1510, 1514 (9th Cir. 1992)；Sony Comput. Ent., Inc. v. Connectix Corp., 203 F.3d 596, 599, 606–08 (9th Cir. 2000)；Google LLC v. Oracle Am., Inc., 593 U.S. 1, 6–7, 30–31 (2021)。 [16] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 20–21。 [17] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 21–22，引述 Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 586 (1994)；Oracle, 593 U.S. at 20, 28–29。 [18] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 22，引述 Authors Guild, 804 F.3d at 220。 [19] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 7 & n.3；p. 28。 [20] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 22–23。 [21] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23。 [22] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23：“The crux of the inquiry is whether ‘no more was taken than necessary’” to achieve the copier’s purpose. 引述 Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 98 (2d Cir. 2014)。 [23] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 23 & n.10：“So, ROSS took more than necessary when it copied these headnotes without a justifying transformative purpose. Thus, the third factor weighs against fair use.”。 [24] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 24。 [25] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [26] 該案認為即使不存在預告片之獨立市場，被告Video Pipeline 發布的預告片，損害預告片吸引使用者前往迪士尼網站購買產品之價值。ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 24–25，引述 Video Pipeline, Inc. v. Buena Vista Home Entm’t, Inc., 342 F.3d 191, 202 (3d Cir. 2003)。 [27] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 25。 [28] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [29] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 26。 [30] ROSS slip op., 前揭註 1, p. 27。 [31] ROSS slip op., 前揭註 1, pp. 27–28。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品美國商務部工業及安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於2020年5月15日公告，為防止中國大陸華為取得關鍵技術，修正美國《出口管制規則》（Export Administration Regulations, EAR）第736.2（b）（3）條第（vi）款「外國直接產品規則」（Foreign-Produced Direct Product Rule），限制華為透過國外廠商，取得包含美國技術及軟體設計製造在內的半導體產品，以保護美國國家安全。並於「實體清單」（Entity List）增加註腳一（footnote 1 of Supplement No. 4 to part 744）之規定，使部分出口管制分類編號（Export Control Classification Number, ECCN）第3（電子產品設計與生產）、4（電腦相關產品）、5（電信及資訊安全）類之技術所製造的產品，不能出口給華為與分支企業。 自2019年起，BIS將華為及其114個海外關係企業列入實體清單以來，任何要出口美國產品給華為的企業，必須事先取得美國出口許可證；然而，華為及其海外分支機構透過美國委託海外代工廠商生產產品事業，繞道使用美國軟體和技術所設計的半導體產品，已破壞美國國家安全機制與設置出口管制實體清單所欲達成之外交政策目的。本次為修補規則漏洞調整「外國直接產品規則」，不僅限制華為及其實體清單所列關係企業（例如海思半導體），使用美國商業管制清單（Commerce control list, CCL）內的軟體與技術，設計生產產品。美國以外廠商（例如我國台積電）為華為及實體清單所列關係企業生產代工，使用CCL清單內的軟體與技術，設計生產的半導體製造設備與產品，亦將同受《出口管制規則》之拘束。這代表此類外國生產產品，從美國以外地區，透過出口、再出口或轉讓給華為及實體清單上的關係企業時，皆需取得美國政府出口許可證，影響範圍擴及全球產業供應鏈。