中國大陸科技部公布參與2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股的創業投資機構名單
根據中國大陸科學技術部（以下簡稱科技部）、財政部2013年11月8日以國科發計〔2013〕647號公布之＜科技部、財政部關於2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股項目立項的通知＞，確定計有21家創業投資機構參與本年度階段參股之立項項目，計劃資助金額約人民幣8億元。
按「科技型中小企業創業投資引導基金」係中國大陸財政部及科技部為貫徹＜國務院實施《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006至2020年）若干配套政策》＞，支持科技型中小企業自主創新，而於2007年7月6日公布＜科技型中小企業創業投資引導基金管理暫行辦法＞。其中第3條規定：「引導基金的資金來源為，中央財政科技型中小企業創新基金；從所支持的創業投資機構回收和社會捐贈的資金」；第8條第一項前段規定：「本辦法所稱的創業投資企業，是指具有融資和投資功能，主要從事創業投資活動的公司制企業或有限合夥制企業」。
中國大陸政府希冀透過引導基金的協助，鼓勵當地創投業者參與引導基金支持的研發項目，並以「創業投資企業」或「創業投資管理企業」等方式，對於從事科技研發的中小企業提供實質資金協助，其具體鼓勵的方式依前述辦法第5條規定可為階段參股、跟進投資、風險補助等。以本次公布之通知為例，其所稱「階段參股」是指引導基金向創業投資企業進行股權投資，並在約定的期限內退出（參股期限一般不超過5年）。而符合該辦法規定條件的創業投資機構作為發起人，發起設立新的創業投資企業時，可以申請階段參股。
近來我國主管機關為促進經濟發展，不斷思索鼓勵創業、就業之措施，或許從創投面提供實質之協助也是參酌因素之一，其他國家或地區的具體措施及內容似值得我們後續觀察、研究。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
＜科技部、財政部關於2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股項目立項的通知＞，中華人民共和國科學技術部，http://www.most.gov.cn/mostinfo/xinxifenlei/fgzc/gfxwj/gfxwj2013/201311/t20131121
_110530.htm（最後瀏覽日：2013/12/04）。
＜財政部、科技部關於印發《科技型中小企業創業投資引導基金管理暫行辦法》的通知＞，中華人民共和國科學技術部，http://www.most.gov.cn/czgk/czgkzxzj/200707/t20070713_53354.htm（最後瀏覽日：2013/12/04）。
於2017年11月17日，瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係，共同致力於創新與數位化轉型，尋求綠色解決方案，由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與，此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新，工作細項側重四大領域： (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案：以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標，瑞典希望相較於2010年，至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空)，法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車，兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟：朝向低(零)碳排放量的社會前進，並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司：兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流，致力於支持中小企業數位化轉型進程；除此之外，為了實現長期的共同利益，善用彼此的相關研究，研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作，包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新：確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的，兩國重視當前高齡化的社會照護，通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標，藉由以病人為中心的醫療體系，更新社會醫療保健模式。
日本閣議公布建築節能法修正案2019年2月15日閣議公布《建築物能源使用效率提升法》（建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律，以下稱「建築節能法」）的修正案，將根據住宅及建築物的規模、用途等特性，採取高效性綜合對策，以達到2030年節能目標。 本次《建築節能法》主要修正內容，包含： 非住宅之建築物（如商辦大樓）：原針對新建、改建、擴建大規模（樓地板面積2000m2以上）建築物應符合「建築物能源使用效率基準」（建築物エネルギー消費性能基準）之強制規定，將擴及中規模（樓地板面積300m2～2000m2）建築物。另外，新增若複數建築物共同執行的「提升建築物能源使用效率計畫」，經當地相關主管機關認定後，可獲得容積獎勵之規定。 改善大型集合住宅審查制度：針對建築物起造人及承造人須向當地相關主管機關提交「確保建築物能源使用效率的構造與設備計畫」的審查制度，將簡化審查程序，以減少行政機關負擔及提高行政效率。 建築師及住宅業者之義務： (1) 新增設計小規模（樓地板面積不到300m2）建築物的建築師有義務向建築物起造人及承造人，說明該物件的能源使用效率。 (2) 住宅Top Runner制度：原規範大型住宅業者供給之建案獨棟住宅應符合住宅Top Runner基準，現將物件範圍擴及客製化獨棟住宅及小型出租公寓。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎，建構資料開放、共享和再利用的各項機制，滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求，以資料提升我國數位發展的價值，並強化民眾權利的保障，我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」，擬推動資料基礎建設，促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國，近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法，引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用，該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院（United States District Court for the Northern District of California），威廉·阿爾斯法官（Judge William Alsup）針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家，對Anthropic公司訓練大型語言模型（Large Language Model, LLM）時使用受其等著作權保護書籍一案，作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍，以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍，儲存在其數位化、可搜尋的檔案中，用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型，未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為，為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構，支持合理使用抗辯（Fair Use Defense），強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用，AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍，屬於「合理使用」（Fair Use），且具「高度轉化性」（Highly Transformative），包括將購買的實體圖書數位化，但不包括使用盜版，也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條（17 U.S.C. § 107）規定，合理使用需綜合考量四要素，法官於本案中認為： 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯，而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入，經由演算法解析、抽象化、向量化，最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力，屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容，而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」（transformative use）極高，與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本，簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability)，非為侵犯著作權人合法權益目的而進行，亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書，有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」，將這些副本保存在其資料集中，用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意（creative）的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素，須為整體衡量，儘管作品本身具有較高的創意性，但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達，整體而言，法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料，甚至必須「全書」輸入，看似「大量使用」，但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理，最終在生成新內容時，並不會原封不動重現原作。所以，雖然訓練過程涉及全部作品，但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達，這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出，人工智慧模型（特別是原告的Claude服務）的輸出內容，通常為全新生成內容，並非原作的精確重現或實質模仿冒，而且Claude服務在大型語言模型（LLM）與用戶之間加入額外功能，以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此，此類生成內容不構成對原作的替代，不會削弱原作的銷售市場，也不會造成市場混淆，而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張，肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用（Fair Use）不代表資料來源的適法性（Legality of Source）獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求，盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為，即使用於轉化性使用並立即丟棄，「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下，須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解，對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法，顯見將會產生關鍵性影響。而且，先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭，對合理使用之認定較為嚴格，而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察，目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理，而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是，均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料，除來自於既有資料庫，亦多來自網路搜取，如其亦不在可主張範圍，那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響，後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權，產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出，可合理使用資料於訓練AI，並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言，仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI， 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制，簡化資料查找與授權流程，讓AI訓練資料取得更具效率與合法性，才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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]相關新聞、評論資訊，可參見：Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38；Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books；Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/；Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日：2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025)，https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日：2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀，美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。
英國、新加坡領導全球發布供應鏈勒索軟體防護指引在勒索軟體攻擊快速進化、供應鏈弱點成為主要攻擊途徑的背景下，英國於10月24日發布「全球性供應鏈勒索軟體防護指引」（Guidance for Organisations to Build Supply Chain Resilience Against Ransomware），該指引係由英國與新加坡共同領導的「反勒索軟體倡議」（Counter Ransomware Initiative, CRI）框架下推動，旨在協助各國企業降低勒索軟體事件的發生率與衝擊。該指引獲得CRI 67個成員國與國際組織的支持，標誌國際社群在供應鏈資安治理上的最新進展。 英國內政部（UK Home Office）指出，勒索軟體已成全球關鍵基礎設施與企業最主要的威脅之一。根據IBM發布之2025年資料外洩報告（Cost of a Data Breach Report 2025）估計，單一勒索攻擊的全球平均成本高達444萬美元。隨著攻擊手法演進，勒索攻擊已由單點入侵擴大為透過供應鏈滲透，攻擊者常以第三方服務供應商為跳板，一旦供應商遭入侵，即可能向上或向下影響整體產業鏈。英國2024年醫療檢驗服務供應商Synnovis遭勒索軟體攻擊事件，即造成數千次門診與手術延誤，凸顯供應鏈風險的實質衝擊。 該指引從供應鏈角度提出四大防護方向，英國政府與CRI強調，企業應在營運治理、採購流程與供應商管理中系統性導入相關措施，包括： 一、理解供應鏈風險的重要性 在高度互聯的數位環境中，供應鏈已成為勒索軟體攻擊的主要目標，企業應將供應鏈資安視為營運韌性與組織治理的核心要素。 二、辨識關鍵供應商與其資安成熟度 企業應建立完整的供應商清冊，評估其資安控管措施、過往資安事件紀錄、營運與備援能力、保險安排，以及其可存取之系統與資料範圍。 三、在採購與合約中落實資安要求 企業應要求供應商具備基本資安控制措施，包括多因素驗證、系統更新與修補管理、網路分段、安全設定及惡意程式防護等。 同時，合約中應納入資安事件通報義務、稽核權限、營運復原計畫及違規處置機制，並鼓勵供應商採用國際資安標準，例如Cyber Essentials與ISO/IEC27001。 四、持續檢討並更新防護措施 企業應與供應商共同檢討已發生事件及未實際造成損害但已暴露潛在風險之情形（Near Miss，即近乎事故），不論是否構成正式資安事件，均應納入檢討範圍；並定期進行資安演練、共享威脅情資，依攻擊趨勢滾動修正合約與內部規範。 指引同時指出，供應鏈常見弱點包括過度依賴少數供應商、缺乏供應鏈可視性，以及資安稽核與驗證機制不足。英國政府與CRI亦強調，雖然網路保險可作為風險管理工具之一，但無法取代基本且持續的資安防護措施。 該指引適用範圍涵蓋科技、資訊服務、能源、公用事業、媒體與電信等多個產業，顯示供應鏈資安已成全球營運安全的共同課題。英國與新加坡呼籲企業及早建立制度化的供應鏈資安治理架構，以強化全球數位經濟的整體韌性，降低勒索軟體攻擊帶來的系統性風險。