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。
日本推動數位出版產業之方式與觀察 科技法律研究所 法律研究員 尤騰毅 2014年12月31日 壹、前言 鄰國日本的出版產業，向來以質跟量著稱於世，不過於進入數位匯流時代後，其出版產業也遭遇同樣的問題，市場上電子書數量不足以至於無法帶動日本電子書閱讀的人口，另外，加上美商Amazon大舉進入日本市場，日本出版業界與政府都認知到若不採取措施，將使日本出版產業失去利基[1]。 本文擬就日本政府在2012年提出了三個主要的電子書產業振興政策，包括前述成立「數位出版機構」、以及「內容緊急電子化事業」（コンテンツ緊急電子化事業）、文化廳（文化庁）eBook計畫等進行分析，說明日本政府如何透過計畫政策在短期內增加市場上電子書的數量，以達到經濟規模，提振電子書產業，以便我國政府在未來制定數位出版產業相關政策時之參考。 貳、重點說明 一、紙本書籍數位化之推手：出版數位機構 2011年9月，由出版業者共同成立「株式會社出版數位機構準備會」（出版デジタル機構準備会），於同年4月，透過「產業革新機構」（Innovation Network Corporation of Japan, INCJ）以及日本大型之出版社、印刷公司等共同出資成立「株式會社出版數位機構」（株式会社出版デジタル機構，英文全稱為Digital Publishing Initiatives Japan Co., Ltd，下稱Pubridge），欲藉此一個機構來加速日本電子書產業的整合，並以擴大電子出版商務市場為目標，支援出版品數位化（儲存）、電子書店和電子書仲介等傳輸業務、圖書館窗口相關業務，期能透過整備電子書基礎建設，提供讀者更理想的讀書環境 。 出版數位機構之業務分為四大領域，包括電子書仲介事業、電子書製作、數位文獻系統、讀者平台等。其中，電子書仲介事業的服務名稱為「Pubridge （publish+bridge）」[2]，其所提供的服務內容，即是所謂的書籍電子化之單一窗口服務（ワンストップ，英文為One-Stop Service），提供整合服務以降低傳統出版業界進入電子書市場的門檻。所謂的單一窗口服務，即由出版數位機構擔任產業鏈的核心整合角色，將上游端的出版社紙本書籍的數位化，並提供銷售的收益分配等，並且由其提供數位化後的電子書給予電子書店等通路。主要細部的服務包括：制作（協助電子化格式製作）、發行（代為協助發行）、行銷、管理（收益分配計算）等四個面相[3]。亦即出版數位機構的定位係要成為傳統出版社進入電子書市場的中介者或經紀人。其商業模式是由出版社對出版數位機構委託業務、再由該公司傳輸給電子書商店，由電子書商店銷售給讀者；金流則由電子書商店將收取的書籍費用以獲益分享方式（Revenue share）支付費用給出版數位機構，而出版數位機構也以獲益分享方式對出版社支付收益。 二、內容緊急電子化事業 「內容緊急電子化事業」（コンテンツ緊急電子化事業）[4]，係指日本經濟產業省在2012年所規劃的一項書籍電子化計畫，預計在一年的期間內（2012年）將6萬冊書籍全數電子化。該計畫之成立背景與目的，係因2011年311東日本大地震後，對東北災區之經濟活動造成嚴重影響，經濟產業省希望透過日本中小出版社所持有與東北相關書籍的電子化，由政府負擔部份電子化費用的形式，在活化萌芽期電子書市場的同時，以促進東北地區資訊向外傳遞、提高該災區知識檢索頻率，並基於鼓勵災區創造新產業，以復興災區及振興日本國內經濟[5]。就本文的觀察，該計畫的另一個目的其實在短期內大量的增加電子書數量，亦可達到活絡電子書市場之效益。 三、日本文化廳eBooks計畫 「eBooks計畫」屬於實證測試性質，主要係從國立國會圖書的館藏數位文獻中選出資料，經過著作權處理手續，從製作電子書到傳送給使用者的實驗，以釐清數位文獻商用化的課題和有效對策，並將結果將提供民間業者和公家機關作為參考。 該實驗結果發現，電子書的總下載次數總計92,517次，以初次透過網路公開電子書而言，已是不錯的成果。根據對讀者調查發現（樣本數126位），使用者特徵上男女比例相當，年齡層20、30、40歲各約1/3，上班族占67%，過去使用過電子書占半數，使用過eBooks服務後近60%會想再次使用，有61%認為能讀到珍貴的資料是這項服務最大的優點，也有30%希望能夠增加文獻數量。而讀者也認為在下載（或購買）書籍時，「摘要」充實的程度是影響下載意願的重要判斷依據，eBooks計畫公開電子書時的詳細說明對提升下載數量也有相當助益。目前國立國會圖書館可透過線點閱的文獻數約45萬件，限館內閱讀的文獻約233萬件。未來公開數位文獻的計畫仍會持續，並實驗付費方式下載的可行性，期能讓稀有資料能更容易被需要者取得，同時該計畫也建議應將國會圖書館等公部門機關，對於其所典藏書籍之著作權處理方式做成指導手冊，以確認著作權處理的標準程序[6]。 參、事件評析 日本從2010年以來為了輔導其國內傳統出版業者進入數位出版領域，所採取相關具體政策措施，本文歸納出以下三點結論與建議，供政府擬定相關政策時參考： 一、數位出版產業之推動應整合各機關共同合作 日本的出版產業其主管機關為中央文化主管部門，即文部科學省的文化廳，不過由於數位出版領域所涉及的不僅僅是文化部門，更牽涉到經濟部門以及電信基礎建設的相關部門。因此日本政府在推動數位出版時，係透過每年的智財推進計畫[7]（由直屬首相的智慧財產戰略本部所制定）規劃具體方向，並依據各省廳的業務職掌進行分工，從而各省廳分頭執行發展數位出版等的相關工作。我國出版產業與日本相同，係由文化部主管，然數位出版係分屬經濟部，在推動數位出版方向上，若無統一的戰略主軸，可能會落入多頭馬車或疊床架屋的情況，又出版產業為文創產業與數位內容之源頭，建議政府應將數位出版產業的規劃提至我國每年的智財綱領中，統籌規劃未來我國數位出版產業之方向，交由相關部門執行，以避免部門之間的重工或缺漏。 二、建議透過特定機構間接協助傳統出版業者 日本的出版產業型態以中小型出版社為多，其數位出版程度與網路通路等等，皆不如大型連鎖書，惟透過「出版數位機構」的成立，整合並協助中小型出版業者，可使其更快速的進入電子書市場。我國出版產業與日本近似，以中小型出版社為多，在數位出版程度與網路通路上面臨同樣的困境。除此之外，中小型出版社有許多書籍在著作權也需要專業的法律團隊協助釐清（尤其是授權部分），建議政府可借鏡日本模式，成立特定機構或委由民間具有法律授權與資訊經驗的團隊，協助中小型出版社將既有的紙本書籍數位化，並輔導流通，跨出建立正體中文電子書市場的第一步。我國產業發展主管機關除了著重數位出版的技術層面與硬體設備外，亦可透過部分政策工作，協助傳統紙本書籍，轉成電子版，以建立電子書市場的經濟規模，已達成以軟帶硬、以硬帶軟的正向循環。 三、短期內應儘速增加電子書數量以活絡市場 由於2011年日本東北大地震，為協助民眾可以便利取的東北相關的書籍資料，經濟產業省透過「內容緊急電子化事業」計畫，在一年內完成的8萬本的數位化作業，在短時間內為日本電子書市場注入大筆的品項，除了幫助災區重建外，同時也在極短的時間內擴大日本電子書市場的經濟規模。我國電子書市場尚未成熟，很大的原因係在於傳統紙本電子化的程度不高，造成市場上的電子書數量不足。儘管「內容緊急電子化事業」主要是在協助災區資料數位化，不過其帶動的是短時間內日本電子書的數量，就短期內增加電子書數量的措施與方法，我國不妨可參考之。建議政府可以從透過計畫短期內將政府出版品或政府所擁有的著作權之作品，進行數位化作業，再將其釋放電子書市場，以提高其規模。 [1] 永田豊志，〈「電子書籍の衝撃」の衝撃――出版社の生きる道を「強み」「弱み」「機会」「脅威」で分析してみる〉，Business Media 誠，http://bizmakoto.jp/bizid/articles/1006/07/news023.html（最後瀏覽日：2013/10/20）。 [2] 該公司對外服務的名稱為「pubridge（パブリッジ）」，為pulish與bridge的複合語，參照：〈会社概要〉，株式会社出版デジタル機構，http://www.pubridge.jp/about/（最後瀏覽日：2013/09/17）。 [3] 〈電子書籍取次事業〉，株式会社出版デジタル機構，http://www.pubridge.jp/agency/（最後瀏覽日：2013/10/17）。 [4] 緊デジ：コンテンツ緊急電子化事業特設サイト，http://www.kindigi.jp（最後瀏覽日：2013/05/09）。 [5] 〈緊デジとは〉，緊デジ：コンテンツ緊急電子化事業特設サイト，http://www.kindigi.jp/about/，（最後瀏覽日：2013/05/09）。 [6] 株式会社野村総合研究所，〈電子書籍の流通と利用の円滑化に関する実証実験報告書〉，頁85（2013），http://www.bunka.go.jp/chosakuken/jikken/pdf/h24_hokokusyo.pdf（最後瀏覽日：2013/09/14）。 [7] 根據日本內閣府的網站，目前最新的智財推進計畫已經於2013年6月出爐，相關內容可參考：知的財産戦略本部，〈知的財産推進計画２０１３〉http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku2013.pdf（最後瀏覽日：2013/09/14）
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
美國3月發布AI國家政策框架美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策（National Policy Framework for Artificial Intelligence，下稱AI框架），提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性，亦非創立新規範，僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議，以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令，並於三天後簽署14179號行政命令，《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI)，內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月，川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan)，政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動；後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令，核心目標係排除地法對國家AI政策之影響，確保聯邦法規於AI治理上之優先，避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線，並具體化為立法建議，包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上，AI框架主張不增設新AI專門單位，而是透過現有機構依其專業領域彈性管理，同時亦要求建立聯邦層級之AI法規，制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題，僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議，針對兒童、創作者及社區提供保障，並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護，要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施，並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法，強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時，應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統，並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序，以加速AI基處建設發展，並且同時顧及民生能源，確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺，並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力；對於中小企業應提供AI資源協助，普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障，同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調，國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制，以保障著作權人與AI供應商間之協商管道；同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施，避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調，聯邦政府須保障言論自由，並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商，包含AI供應商，基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位，國會應建立監管沙盒鼓勵創新，並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上，應避免建立新的監管機關，而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管，確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段，將AI納入現有教育及職訓計畫中，制定精準的人才扶持政策，並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架，避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架，透過聯邦優先原則取代各州不一之法律，以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發，亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者；但仍須尊重傳統之州警察權力，尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策，強調監管鬆綁，並欲降低對AI之嚴格管制，促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準，但核心並非推動單一、全面性之法規改革，而是針對各特定領域給予立法建議，透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度，美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法，然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策，未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言，美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險，而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議，未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中，以及是否能有效平衡監管及創新需求，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://www.tips.org.tw）
美國最高法院裁定暫停執行環保署「清潔電力計畫」美國最高法院在2016年2月9日，以暫時處分裁定美國環保署在「清潔電力計畫」（Clean Power Plan）下所擬訂的「對固定污染源的碳排指引：電業發電單位」（ Carbon Pollution Emission Guidelines for Existing Stationary Sources: Electric Utility Generating Units ），在北新（Basin）電力公司等對其所提起訴訟期間，暫緩實施。 所謂環保署「清潔電力計畫」（Clean Power Plan），係為因應氣候變遷，在2015年8月由美國總統在演說中公布，並於同年10月由美國環署公布「對固定污染源的碳排指引：電業發電單位」最終內容。該計畫的具體目標乃以2005為標準，在2030減少碳排32%，各州並得自行訂訂計畫；預期的計畫效果則包含：保護一般的美國家庭、促進經濟，與協助一般美國家庭節省費用。 由於該案涉及大規模以天然氣、風力與太陽能取代燃煤電廠，2015年的10月23日至11月5日間，由北新與其他近60家電業向聯邦哥倫比亞特區上訴法院（United States Court of Appeals for the District of Columbia Circuit）提出申請暫緩實施之聲請。2016年1月21日 該上訴法院駁回聲請，同月26日原本提出聲請的電業再向最高法院提出暫緩實施之聲請。 在向最高法院的聲請中，業者主張：因系爭指引所規範排放限制量為任何現行發電業者（Electricity Generating Units, EGUs）無法透過現行科技或流程改善單獨達成，將迫使整個電力產業作出轉變。業者並指出，由於淘汰既有電廠與建立新的再生能源計畫皆須長時間的努力來執行，若欲在2022年達成相關目標，電業必須現在就展開行動。 而最高法院也認同業者的主張，指出：因訴訟曠日廢時，若不暫緩實施系爭指引，立即、無法回復、且特別重大的損害將持續發生；且美環署仍將取得該計畫所欲取得之效果，縱使系爭指引最終被廢止。 基於上述理由，最高法院以暫時處分裁定系爭措施暫緩實施。