「日本農業數據協作平台」(簡稱WAGRI)於2017年內閣府計畫的支持下,委由慶應義塾大學建立,該平台具備農業數據相容、數據共有與數據提供三大機能,日本IT企業NTT、富士通、農機大廠久保田、洋馬等均已加入WAGRI試營使用行列。今(2019)年該平台將移轉予國立研究開發法人農業食品產業技術總合研究機構(下簡稱農研機構),正式開始進入商業模式營運。欲利用WAGRI之機關除須向WAGRI協議會(由農業法人、農機製造商、ICT供應商、學研機構組成,以提出建議改善、普及WAGRI為其立會宗旨)遞交「入會申請書」外,亦須向農研機構遞交「利用規約」、「數據提供利用規約」與「規約同意書兼利用申請書」。 自主營運後,原先不收費方式已變更,欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式,須繳納不同的費用: 數據利用(利用WAGRI數據者)、數據利用提供者(利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者) 平台利用月費5萬日圓 若利用有償數據時,須另外支付數據使用費 數據提供者(提供數據予WAGRI者) 平台利用月費3萬日圓 僅提供無償數據的數據提供機關,原則上不需要繳納平台利用費 我國為發展智慧農業,智慧農業共通資訊平台有提供免費OPEN DATA介接功能,近年發展智慧農業之農企/機關團體,亦有建立平台作為內部蒐集、利用數據之用,例如弘昌碾米工廠建置水稻健康管理與倉儲資訊服務平臺,未來該類平台均有可能朝商業模式發展。WAGRI建立一套商業模式嘗試自主營運,後續將持續追蹤WAGRI營運狀況作為我國智慧農業平台之運作參考。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
菲律賓就共乘服務發布新法令,針對以APP招車及其相關營運進行明確規範菲律賓於今(2015)年05月13日發布共乘服務(如:Uber)新法令,成為全球第一個針對以APP招車及相關營運進行明確具體規範的國家。在該法令規範之下,車齡在七年以下之私人轎車、休旅車及小貨車得經如「優步」(Uber)或GrabCar等共乘服務公司之認證合格後參與營運。 菲律賓交通部長阿巴亞(Joseph Emilio Abaya)說明,根據全球資料庫 “Numbeo”公司之調查研究,由於首都馬尼拉(東南亞第二壅塞,僅次於印尼首都雅加達的城市)缺乏足夠的大眾運輸工具,故共乘服務有其需求及必要性。 「我們不應將共乘服務視為傳統計程車產業的損害者,而應該認為它可以提供更優質的服務、同時迫使傳統業者現代化及革新。」阿巴亞在本週就該規範即將施行的簡報中如此闡述。 總部設立於美國的「優步」(Uber),係全球最具價值之風險投資新創公司,估計市值400億美元。關於優步如何支付駕駛報酬、向乘客收取車資費用並確保其安全、以及違反交通法令規範等層面,業已在全球面臨諸多法律挑戰。共乘服務運用科技來連結市民利用其自有私家車與欲搭乘車輛之消費者,而傳統計程車經營者之忿怒則在於其毋須支付許可(執照)費、也毋須遵守當地相關規範。 優步考量到馬尼拉人口達1,500萬之眾,因此預期菲律賓將會是有利可圖的市場。優步菲律賓總經理Laurence Cua於接受路透社(Reuters)訪問時表示:「此次修法,係將消費者的安全置於優先考量,亦認同如優步這類型公司之價值,以及其運用科技改善城市運輸品質之能力。」 然而優步及其他同類公司發現:要在經濟快速成長的東南亞經營,未必是一件輕而易舉的事情。傳統計程車業者揚言要控告政府,以促其保護在馬尼拉攬客維生的27,000部計程車。 「世界各地政府均瞭解計程車業者投資多少於經營,卻僅有菲律賓的業者未受保護。」菲律賓全國計程車駕駛協會主席Jesus Manuel Suntay對路透社如是說。 根據日本獨立行政法人國際協力機構估計,馬尼拉因交通阻塞,每日生產力損失的價值高達5,700萬美元之譜。
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).
紐西蘭將設置食品安全科學研究中心並提供食安相關科研補助紐西蘭科學與創新大臣Steven Joyce與食品安全大臣Nikki Kaye,於今年(2014)4月16日宣佈該國將設置食品安全科學研究中心以因應食品安全危機。該中心預計於本年底前建成並投入使用,該國政府和產業界每年將聯合資助至少紐西蘭幣500萬元。該中心是為了促進、協調和提供食品安全科學與研究,並將提供食安相關科研補助,主要聚焦於涉及公共利益的食品安全科學和研究活動,涵蓋食品的整個價值鏈。 包括: 1.生物、化學、物理和放射性的食品安全風險; 2.與食品添加物質相關的風險; 3.食品安全的風險評估、管理及與公眾的良好溝通; 4.與國際科學界和現有的國際研究平臺展開合作。 紐西蘭食品安全科學研究中心起因自去年紐西蘭發生濃縮乳清蛋白受汙染事件,嚴重影響該國畜牧業外銷,為防範類似事件再發生,去年底政府研究報告指出29項改善目標,其中即包括設立該中心。 該中心成立後首先將徵求合作對象。紐西蘭商業、創新與就業部,初級產業部兩部會於2014年4月16日聯合發布合作意向徵求通知,有意承辦或者加盟中心的研究機構可以參加競標。商業、創新與就業部之科學委員會將負責遴選合作對象,得參加5月末食品安全科學研究中心合作研討會。同時,將徵求食安相關科研補助專案。兩部會在7月初,將向前述入選者發佈提案募集通知,特別鼓勵聯合提出專案申報書,後續將由獨立專家組成的委員會對其進行評估,最後由科學委員會做出補助決定。