歐洲央行(European Central Bank,簡稱ECB)於2012年10月29日提出「虛擬貨幣架構(Virtual Currency Schemes)」報告(全文可至歐洲央行網站下載,下載網址: http://www.ecb.int/pub/pdf/other/virtualcurrencyschemes201210en.pdf),Bitcoin(中譯「比特幣」)為該報告的研究重點。該報告將虛擬貨幣架構分為三類:1. 封閉性虛擬貨幣架構,與實體經濟幾乎無連結,通常用於遊戲中,例如暴雪娛樂(Blizzard Entertainment)的魔獸金幣(World of Warcraft Gold, WoW Gold);2.單向貨幣流(通常是流入) 的虛擬貨幣架構,可以現金依照匯率兌為虛擬貨幣後用於購買虛擬商品或服務,少數例外可使用於購買實體商品或服務,這類型代表如臉書的FB幣;3. 雙向貨幣流的虛擬貨幣架構,類如其他一般貨幣,具有買進賣出匯率,可支應虛擬以及實體商品、服務的買賣,如比特幣。基於本身特性,比特幣並非歐盟電子貨幣指令(Electronic Money Directive, 2009/110/EC)以及歐盟支付服務指令(Payment Service Directive,簡稱PSD,Directive 2007/64/EC)的適用範圍。目前虛擬貨幣欠缺與實體經濟的聯結,交易量小且欠缺廣泛的使用接受度,因此對於金融以及物價的穩定影響有限;另外,虛擬貨幣欠缺妥適的法規管制,可能被用於不法活動,如犯罪、洗錢、詐欺等等;綜上,若任由虛擬貨幣持續發展而不管制,將被視為是中央銀行的失職而影響其聲譽。然而,報告指出,基於下述原因,虛擬貨幣將有可能繼續蓬勃發展:1. 網路以及虛擬社群使用人的持續增加;2. 電子商務以及特定數位產品的發展,提供虛擬貨幣架構良好的發展平台;3. 相較於其它電子支付產品,虛擬貨幣具備較佳匿名性;4. 相較於傳統支付工具,虛擬貨幣具備較低交易成本;5. 提供虛擬社群所需要的較直接以及快速的交易清算特性。
比特幣出現於2009年,透過數理運算的「挖礦(mining)」技術產生,無發行人,屬於點對點(peer to peer)虛擬貨幣,可匿名持有交易。目前一枚比特幣約當13塊美金,大約新台幣390元,可用於國際部落格平台Word Press,美國紐約、舊金山的部份實體商店也接受比特幣付費。基於比特幣本身的設計,比特幣的流通數量有限,市面上目前流通的比特幣約有1050萬個,預估至2014年將可全數開鑿完畢。全世界最大的比特幣交易所為東京的Mt.Gox,市占率超過80%,支援美金、英鎊、歐元、加幣、澳幣、日圓以及波蘭幣。2011年時,法國法院在Macaraja v. CIC Bank一案指出,點對點比特幣交換為支付服務,在法國應取得PSP執照。
由法國軟體公司Paymium所建置的比特幣交易平台Bitcoin-Central,於2012年12月與取得PSD支付服務提供者(Payment Service Provider,簡稱PSP)執照的法國業者Aqoba結盟,因而取得PSP資格。依照PSD附件說明,所謂的支付服務,包含存款、提款、轉帳、匯款以及第三方支付服務。透過PSP,Bitcoin-Central在歐盟法制架構下取得與Paypal相同的地位,與銀行業者的重大差別只在於Bitcoin-Central無法提供貸款服務。
Bitcoin-Central提供簡易的比特幣交易界面服務,甚至還有手機錢包(mobile wallet),消費者只消在Bitcoin-Central註冊就可以儲值、購買、交易比特幣並將比特幣轉換為現金,也可以當成薪資帳戶直接存入薪資,未來Bitcoin-Central可發行Debit-Card提供刷卡消費的功能。目前Bitcoin-Central只支援比特幣與歐元的轉換服務,而不提供其他幣別的轉換服務。Bitcoin-Central透過PSP業者Aqoba持有服務使用人儲值之歐元款項,款項存放於法國銀行Credit Mutuel,與Paymium的自有款項切割管理。上述歐元款項受有與一般銀行存款相同的法國中央存款保險"Garantine des dépôts”保障,但是比特幣款項由於並不存放於銀行,因此並不受存款保險保障。
比特幣最常被詬病之處在於其常被用於洗錢以及毒品買賣等等犯罪活動,但是支持者指出,現金不也是有相同問題嗎? 現金的洗錢防制透過金融監理的銀行監管進行,虛擬貨幣之交易平台未來也將是法規管制重點。縱使有部分比特幣支持者反對將比特幣納入法制管理,認為比特幣應該依照其原始設計理念運行,Bitcon-Central與PSP業者Aqoba合作可視為對於ECB之正面回應,為虛擬貨幣法制管理之重要進展。

資料來源:European Central Bank, Virtual Currency Schemes, 15 (2012)
大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織,成立於1974年,其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators),至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員,為美國產學合作的重要組織。 該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流,以及打造友善的跨國技轉環境。 該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院,以及研究機構進行問卷調查,以了解各大學級研究機構的技術授權情形,並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會,提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織,以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合,會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外,並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會,提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
溫室氣體減量法草案出爐 新廠成本支出大增京都議定書已於二月正式生效,本年底將開始討論新興國家的管制措施,環保署預期,台灣最快將在二 ○ 一二年後,與其他新興工業國家並列為下一波管制對象。為了因應京都議定書未來的要求,我國已完成溫室氣體減量法的立法草案。未來政府將啟動總量管制的強制措施,明定溫室氣體總量管制等多項強制規範;並賦予經濟部可依法禁止或限制高耗能產業設置,或限制高碳類燃料輸入。惟未來新設工廠排放量必須列為企業總量管制的應削減量,雖然允許企業可與其他部門或不同產業類別交易排放量,但因成本支出大增,企業界認為影響投資意願而反彈聲浪甚大。 根據這項法案,一定規模以上的溫室氣體排放源,應採用最佳防制設施,新增溫室氣體排放量須列為實施總量管制後的「應削減量」,並作為環境影響評估審查通過承諾事項。也就是說,石化、鋼鐵等高耗能產業新設廠房、生產線時,依法必須使用高效能技術或設備,因而產生的溫室氣體量,亦必須在企業總排放量內進行削減。 惟這項規定,產業界認為向市場或向能源服務公司購買排放權,對新設工廠將大幅增加成本支出,影響投資意願,在環保署內審議時反彈聲浪甚大。由於產業界反彈甚大,環保署不但延後送出法案審議,同時考慮明定以「基限年」作為新設工廠是否須先在企業總量管制內削減,而基限年則視國際對新興國家管制動作而定。 法案並規定當國際規範我國溫室氣體應削減量時,啟動總量管制措施,企業必須依法削減既存的排放量,企業可與其他住宅或運輸部門交易,也可在同一產業類別或跨產業類別進行抵換或交易。如果總量管制仍無法達到減量目標時,將進一步實施碳稅新制。
英國成立英國衛生與社會照護資訊中心整合政府醫療資訊隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)第九部分第二章,規範成立英國衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位,此項規定於今(2013)年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會,而屬於執行行政法人(Executive Non Departmental Public Bodies),向衛生部長(Secretary of State for Health)負責,其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外,同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合,作為醫療資訊數據公開的門戶;此外,HSCIC利用其行政法人的特性,將醫療組織視為客戶,提供不同的服務和產品,以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開,有助於在增進政府資訊透明性的同時,亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用,特別設立資料近用諮詢小組(Data Access Advisory Group, DAAG)予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體,須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用(包括是為了研究目的,和為了促進病人的醫療照護所需之應用)時,即交由資料近用諮詢小組會議來討論,以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能,其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關,因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
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).