自2001年以來,美國長期無法解決2305-2360MHz頻段上,相鄰之衛星數位音訊廣播服務(Satellite Digital Audio Radio Service, SDARS)業者與無線通訊服務(Wireless Communications Service,WCS)業者雙方相互干擾之疑慮。此一爭議在2012年10月17日美國聯邦通訊委員會(FCC)發布FCC 12-130再審查命令(Order on Reconsideration FCC 12-130,下稱12-130命令)後獲得解決。
使用頻段位於2305-2320MHz與2345-2360MHz之無線通訊服務(WCS)與位於2320-2345MHz頻段的衛星數位音訊廣播服務(SDARS)由於個別之訊號傳輸技術差異大,並且長久以來無法在干擾處理的議題上達成共識,而抑制了無線通訊服務(WCS)於該頻譜上之發展。為實現WCS業者得於該頻段發展行動寬頻業務之承諾,並確保美國大眾能繼續享有高品質的衛星廣播服務,FCC本次針對2010年所頒布之命令(FCC10-82)進行再次修訂與檢討 ,以確立位於2.3GHz頻帶WCS所屬之頻段得發展新興寬頻服務,並促進SDARS地面中繼起器(terrestrial repeaters)之佈署及運作更加彈性化。
12-130命令之頒布,可視為WCS頻帶發展的重要里程碑。該命令除了確保相鄰頻帶之衛星廣播服務(satellite radio)、航空行動遙測技術(aeronautical mobile telemetry)以及位於美國加州所佈署之深空網路(deep space network)地面站其訊號不受干擾以外,FCC更透過制訂各項參數與管理規則,一方面降低WCS營運時對於SDARS接收者可能產生的潛在干擾,另一方面則幫助位於2.3GHz的WCS業者有能力提供固定或行動寬頻服務,以促進WCS業者與SDARS業者和諧共存。
對於FCC最後決定採用修改管制規範方式釋出該頻段以發展行動寬頻服務之舉,FCC主席Genachowski表示,除有助於鞏固美國身為全球發展LTE技術領導者之地位外,更認為命令中的管制障礙排除模式可幫助未來其他頻段的清理或移頻,增加頻譜使用彈性,並有助於達成國家寬頻計畫(National Broadband Plan’s)所設定之「2015年釋出300MHz總頻寬」、「2020年釋出500MHz總頻寬」目標。
歐盟執委會於2023年7月6日更新《軍民兩用貨品與優先技術出口相關限制》(Export-related restrictions for dual-use goods and advanced technologies)一般性指引,本指引彙整制裁俄羅斯與白俄羅斯的常見問答,針對歐盟2014年第833號規則(Council Regulation (EU) No 833/2014)第2條、第2a條以及第2b條等規定進行說明,提供相關主管機關、利害關係人(包括出口商)參考。 本指引此次更新「高度優先戰場項目清單」(List of High Priority Battlefield Items)以供相關主管機關密切追蹤相關貨品是否有違法輸往俄羅斯的狀況,分別公布四組HS稅號以監控貨品的進出: (1)積體電路相關項目,分別為HS稅號854231、854232、854233以及854239。 (2)通訊及被動電子元件相關項目,分別為HS稅號851762、852691、853221、853224以及854800。 (3)半導體裝置等項目,分別為HS稅號847150、850440、851769、852589、853669、853690、854110、854121、854129、854130、854149、854151、854159、854160、880730、901310、901380、901420以及901480。 (4)自動資料處理機器元件等項目,分別為HS稅號847180、848610、848620、848640、853400、854320、903020、903032、903039以及903082。
韓國國會議員提出著作權法修法,擬導入著作權專業人員國家證照制度尹官石(Youn, Kwan-Suk)等11位韓國國會議員於2013年7月16日提出著作權法修正案,修法內容包括「導入著作權專門士及資格考試等制度」、「增訂著作權保護院設立之法源依據及相關業務規定」、「著作權保護院之審議委員會之組成」、「審議及發出糾正命令之主體變更為著作權保護院」。 韓國國會議員尹官石指出,雖然韓國著作權產業規模逐漸擴大,但據統計,著作權專業人才僅1萬3533位,專業人才明顯仍然不足。再者,著作權小規模訴訟也不斷增加。另外,現在雖有營運核發著作權相關資格證書業務之民間業者,但卻存在廣告誇大、課程內容不實,缺乏事後管理機制等問題,而造成市場混亂。為解決上述問題,韓國著作權法擬導入著作權專業人員之國家資格證照制度,希望藉以有效培育著作權專業人才,讓著作權產業得以健全發展。 另一方面,影視內容和電腦軟體為韓國著作權產業之核心,其所創造之附加價值及就業機會均呈現增加的趨勢,但相對來說,韓國音樂、電影、電視劇等內容常被非法重製,而這樣的非法重製行為造成3兆9758億韓圜之生產利益損失,減少3萬6千個就業機會。對此,為更有效推動著作權保護,並使著作權保護業務推動一元化,藉以促進文化內容產業發展,著作權法擬修法整併現有的著作權保護中心和韓國著作權委員會之功能,改設著作權保護院,以統合著作權保護業務。 在此一著作權法修正案之後,韓國文化體育觀光部及其它議員亦對其它著作權議題,如擴大著作權保護及合理使用範圍等,提出修正案,因此後續韓國著作權法的修法動態,值得持續關注。
任意丟棄客戶資料 英國銀行因而違法有鑑於英國14家銀行及金融公司被發現有任意丟棄客戶個人資料而違反「資料保護法」(Dada Protection Act)的情形,英國資訊官辦公室(Information Commissioner´s Office,ICO)於2007年3月17日要求其中11家銀行及金融公司簽署一份承諾書,保證其將來在處理客戶資料時必當遵守資料保護法的規定。 資訊官辦公室次長表示,銀行及金融公司應該以嚴肅的態度來處理客戶資料安全性的問題,否則,他們不但要接受資訊官辦公室更進一步的資訊安全審核,而且還會失去客戶對其之信賴。再者,若這些組織仍不遵守其簽署的承諾書,除了可能對遭到行政罰外,甚至還可能需要負擔違反資料保護法的刑事責任。 除了資訊官辦公室,英國的金融服務局(Financial Services Authority,FSA)亦有權針對違反資料保護法規定之金融公司加以執法。今年2月,英國房屋抵押貸款協會(Nationwide Building Society)便在金融服務局的資訊安全審核中,因為其使客戶資料暴露在可能遭竊的風險下而被處以1百萬鎊的罰金。
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).