美國國會提出SHIELD法案 圍堵專利蟑螂橫行
為反制專利蟑螂利用訴訟方式滋擾實際從事研發以及實施專利者，美國國會於2012年8月提出SHIELD法案（Saving High-Tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act of 2012 ），顧名思義本法案之目的在於防免高科技創新者陷於惡意挑起的法律爭端之中。該法案補充美國聯邦專利法規定，使得法院得在發現當事人一造並無合理勝訴之可能而仍舊對電腦硬體或軟體專利之有效性提起訴訟，或主張被侵權時，法院得判決其回復全部訴訟之費用支出予除美國以外勝訴之一造（the prevailing party），包括合理之律師費。
SHIELD法案原立意良善，但其也可能就像兩面刃，例如法案的規範內容用語抽象，以致於在企圖達到其立法目的外，未同時設想可能造成的法律陷阱或未預期之法律效果。就法案內容來看，其賦予法院得判決要求回復訴訟費用及律師費之人（所謂勝訴之一造）並不限於原告。又本法案得適用在任何電腦或軟體專利的訴訟，因此，當兩家大型公司相互就專利實施進行對決時，SHIELD法案無異使得原本已經成本很高的競爭更提高雙方的賭注。此外，法案中對「電腦」的定義，不限於一般認知的「軟體或電腦硬體公司」，使得從金融業到汽車製造都可能涵蓋在內，例如銀行就有許多系統可能同時連接具專利之電腦或其他軟體組件。更重要的是，何時勝訴方可獲得律師費之補償判決，法案亦沒有給法院明確之範圍。
雖然本法案最後通過與否或通過施行後的樣貌仍未可知，但可得知的是對於部分NPE之負面利用專利制度之行為，已促使政府與法界思索專利制度如何衡平專利權保護而更能達到專利制度設置之目的，而其未來顯然仍有一段遙遠的路要走。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
因應人工智慧發展，日本更新人工知能基本計畫因應人工智慧發展，日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月，日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1]（人工知能基本計畫，下稱AI基本計畫），旨在因應代理型AI（AI agent）之崛起，並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布，為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律，下稱日本AI法）第18條所定之國家級計畫。該條規定，日本政府應針對該法基本措施，制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫，且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心，旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調，該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月，距離2025年版本發布僅半年，意識到AI之快速發展，尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起，且於國際上各領域應用與管制，日本政府進而著手修訂AI基本計畫，並於7月通過公布。相較於前次基本計畫，2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發，強調中小企業及區域之AI轉型（AIＡＩトランスフォーメーション, AX）。同時明確提出AI主權概念，透過技術及基礎建設之強化，提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 （一）強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及，代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統，提升組織運作及決策之效率，而將代理型AI實際應用於社會中，將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要，包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策，以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 （二）釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題，基本計畫強調應積極推動AI轉型（AI Transformation, AX），利用AI解決社會結構性問題，並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢，著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」（バーティカルＡＩ），以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」（フィジカルＡＩ）。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料，結合實體AI之機器人與自動化設備，將以代理型AI為首之先進AI技術，深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業，解決日本之社會結構性問題，創造日本獨有之價值[6]。 （三）建立AI主權，推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念，強化技術、供應鏈及基礎建設，提高日本於AI之自主性以及談判能力，避免過度依賴特定國家或企業，建立日本之AI生態系，防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上，面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險，日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進，亦須提升組織管理應對能力，促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念，AI基本計畫提出政府應採取之具體措施，建立推動社會AI轉型之體制，檢視跨部會之制度及運作。 （一）打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用，包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力，推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI，透過AI之使用解決特定領域內之社會問題（如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等）。而為能有效推動全民AI，基本計畫強調應由政府開始做起，中央政府內部之AI「源內」（げんない）將擴大應用於地方政府，推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整，確保AI之信任及透明度。 （二）強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求，日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施，進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系，以落實可信任AI之政策。在戰略上，確立開放之AI主權，採取多模型調度機制，以避免過度依賴特定外國企業；同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料，積極引進國內外優秀人才，提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠，吸引民間資金投入基礎建設，最終開發出能解決日本自身社會問題（如人口老化、人力短缺）之AI，並將其化為能解決世界問題之工具，以強化日本之戰略不可替代性。 （三）AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險，日本政府推動敏捷治理，整合制度檢討、技術評估以及組織管理，同時強化AI安全研究所（AISI）對包含代理型AI及高性能AI（如國家安全相關）之安全評估，推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作，並與理念相近之全球南方合作，承襲「廣島AI進程」，主導國際規則之標準制定，成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面，將推動跨領域之AI轉型，透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外，雖鼓勵AI之使用，AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心，防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見；尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康，以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出，面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題，日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢，將AI定位為能解決社會問題之工具，同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面，日本政府結合垂直AI與實體AI，將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域，使AI作為社會基礎並實際運用，成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言，則是強調國家AI主權之建構，包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設，以提升日本之自主及談判能力，並防止對他國企業之依賴，建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施，防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊；亦延續廣島AI進程之國際合作精神，強化與全球南方國家之連結，希冀能持續主導國際AI規則之制定，提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正，透過社會轉型之核心概念，將技術創新、產業應用及國際規則主導結合，建構其本土AI主權及生態系，同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構，或可考慮參考日本之政策轉型，強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分，搭配推動產業AI轉型，減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面，我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會，並制定《國家人工智慧發展綱領》[13]，推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中，同樣重視AI主權及相關基礎建設；於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上，我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議，並審議《國家人工智慧發展綱領》，與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似，皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布，未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]人工知能基本計画 ～日本ＡＸ、より強く、より豊かに～，令和８年７月14日，https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和７年法律第53号）。 [3]同前註，第18條。 [4]前註1，頁2。 [5]同前註1，頁2。 [6]同前註，頁3。 [7]同前註，頁4。 [8]同前註，頁7-8。 [9]同前註，頁10。 [10]同前註，頁14-15。 [11]同前註，頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作，加強因應AI技術之措施，https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日：2026/7/29)。 [13]，行政院網站，https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日：2026/08/03)。
歐盟通過「負責任奈米科技研究活動」行為準則全球皆認同奈米科技具有策略性潛質，而安全性確保與公眾接受度尤為其應用與產品商業化的先決條件，因此各界同意奈米科技之發展與使用不應有所失衡。在此背景下，歐盟在「歐洲奈米科技策略」﹙Towards A European Strategy for Nanotechnology﹚及「奈米科學及奈米技術︰歐洲在二○○五至二○○九的行動計畫」﹙Nanosciences and Nanotechnologies︰An Action Plan For Europe 2005-2009﹚兩份重要文件中，皆表示對於此一議題的高度重視。據此，執委會﹙Commission﹚於去﹙2007﹚年7月19日提出「負責任奈米科技研究活動行為準則﹙草案﹚」﹙Code of Conduct for Responsible Nanosciences and Nanotechnologies Research﹙draft﹚﹚並對外進行公開諮詢直到同年9月21日為止，其後修正而於今年2月通過正式版本。 本準則之規範特色主要有三： 1、明確各項定義：為合理圈畫適用範圍，本準則特別針對奈米物體﹙Nano-objects﹚、奈米科技研究﹙N&N research﹚、奈米科技利害關係人及市民團體等用詞予以界定。 2、提列管理原則：包括意義﹙meaning﹚、永續﹙sustainability﹚、預防﹙precaution﹚、含括性﹙inclusiveness﹚、卓越﹙excellence﹚、創新﹙Innovation﹚、有責性﹙accountability﹚。 3、操作指引舉隅：為落實各項原則，本準則針對「奈米科技研究之良好管理」、「踐行預防措施」及「本準則之宣導及監管」等三大部分提供細部指引。 整體而言，本準則正式版本係在預防原則及保障基本人權之思維下，先行設立各項管理原則，而後提供各項操作指引。歐盟執委會以推薦方式邀請各會員國及利害關係人參與並落實，原則上各會員國應於2008年6月30日前通知執委會其意向，並於其後每年定期報告其所採取之具體措施、建議、運用成效，以及提供實際作法；而執委會亦將定期每二年檢視相關建議並監控後續發展。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。