美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察
歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》（AI White Paper）後，持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案（Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence），透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利，藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國，而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅，故將被禁止使用，例如：政府進行大規模的公民評分系統；「高風險」則是透過正面例舉方式提出，包括：可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向，而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務，並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務，例如當用戶在與該人工智慧系統交流時，需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」，大部分人工智慧應屬此類型，因對公民造成很小或零風險，各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面，歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行，且將成立歐洲人工智慧委員會（European Artificial Intelligence Board），推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展，也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism，下稱MCST）與韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission，下稱KCC）於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models，下稱本指引），以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎，就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形，提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎，力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施，盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展，惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新，係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題，在於找出一種平衡途徑：既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時，得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化，均可能構成著作權法上之重製，在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下，AI訓練之利用是否合法，主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外，就四項判斷要素逐一整理其定義與要件，同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形，並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例，藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例，摘要說明如下： 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 （一）利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似：若利用之目的與性質與原著作相同；未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益，且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益：開發者向使用者直接收取服務對價，或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益；非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術：若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示，從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練：將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性，較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係：生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練，並不當然排除合理使用之認定，縱存在商業目的，若該技術創造新價值並服務公共利益，其利用仍可能獲有利評價。而且，非商業與商業目的可能交織，例如，由大學與企業共同進行之產學合作研究，於初始研究階段可能屬非商業，惟若生成式AI模型用於提供商業服務，則可能有不利認定。反之，縱為營利企業，若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出，亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願：著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取，未經許可蒐集受接取限制之著作（如須登入或付費牆後之著作）或規避技術保護措施； 縱著作於技術上可接取，未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練，違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作，或以不被允許之方式接取著作，可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用，若該利用涉及非法重製或不當接取，此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的，該指引認下列情形不利於合理使用之認定： 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作：使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作，或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值，訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作（如訂閱服務或付費資料庫）：因對權利人經濟利益之影響風險較高，其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定，可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向，受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素，指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]： 1、非必要下使用整份著作之量：使用整份著作訓練模型，本身不利於本要素；惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由，得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質：於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代，且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素，指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]： 1、造成銷售損失或其他經濟損害：生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用，只要該利用不直接影響原著作市場之需求，亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達：替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出，很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場：使用著作於生成式AI訓練之授權市場，於部分領域已存在，或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展；AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型，可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練：可能導致未經授權利用，若任其普遍化，可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值，並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分，直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6]，分述如下： （一）可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI，且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達，而係為實現通用型對話與生成能力。此外，開發者曾努力實施技術措施，以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達（如社群媒體貼文或評論）訓練，且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇，須輸入數億筆資料，考量實現通用型語言理解與生成能力之目標，所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務，未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外，創作性相對較低之著作，如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片，或為非商業目的創作之平凡著作（尤其難以辨識或尋得著作權人者），亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構，依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料，訓練其自然語言處理（natural language processing, NLP）模型，作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用（open access）發表之論文，開發AI科技摘要模型，隨後並以開源（或開放權重）方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文，建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型，以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 （二）可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務，生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出，或模型吸收原著作語言表達之精髓，即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性，且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構，著作之利用範圍非結構上不可避免，亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供，導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會，足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外，就AI訓練以合理條件授權之框架（如專為AI訓練目的之獨立授權制度）及集體管理制度已然存在，取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務：未經新聞出版商許可，爬取並就新聞文章全文訓練模型，經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文，且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊，侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材：以合法購買之數位教科書訓練AI，生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買，利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文，且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售：未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型，並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作，且輸出可能替代圖庫或授權市場；又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集，故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱：自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型，經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示，其立場認為須找出平衡途徑，既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展，以求二者作為互補原則相互調和，使整體社會文化與經濟進步，故雖其承認AI訓練確實涉及重製權，但亦認為如手段與來源合法，且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益，則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度，公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果，實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言，我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準，與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例，且我國現行法同樣未設TDM專門例外，相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際，以其現行合理使用一般條款（第35條之5）為基礎、輔以行政指引因應AI訓練，以要素分析、不利類型化、具名事例的模式，引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法，對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值，不在其結論具拘束力，因其明示固為主管機關之立場呈現，但其也特別揭示指引非權威解釋，所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷，整理為可操作之不利類型與事例，為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式，亦呼應我國人工智慧基本法立法後，政府在相關作用法的整備上，以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇，足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會，《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models），頁8（2026）。 [2] 同前註，頁32-37。 [3]同前註，頁37~39。 [4] 同前註，頁39~41。 [5] 同前註，頁41~45。 [6] 同前註，頁50~頁62。
新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮 科技法律研究所 2014年09月06日 壹、前言 分享經濟（sharing economy）的概念，伴隨科技技術的進步和社群媒體的活絡，逐漸成為新興商業模式的關鍵元素，並創造出巨大的利潤。Uber便是成功媒合閒置車輛、司機與消費者的新興科技產業典範，然而破壞式創新的成功，反面而來的是全球各地的傳統產業-計程車業的激烈抗爭，政府也隨之發現現有交通監管法規無法妥適因應該新興產業的崛起，而可能對於社會秩序維護、市場公平競爭、爭議處理、人民生命、身體安全之保護有所欠缺。 Uber由卡拉尼克（Travis Kalanick）創立於2009年，起源於舊金山這個難以叫車的城市，目前已進駐超過42個國家，2012年被富比士雜誌評選為全球前十大科技公司，2013年7月引進臺灣[1]。Uber本身不擁有車輛和司機，而是利用先進的app軟體，扮演媒合閒置車輛與消費者的角色，該app軟體同時具有計算費率、顯示出車資訊及預估抵達時間、信用卡付費和車資平分服務等多重功能。由於Uber對司機的服務品質設有嚴格控管和淘汰機制，深受消費者信賴與好評。 Uber的商業模式不斷更新，從原本主打的賓士高級轎車外，開始提供一般的小轎車和休旅車的平價車款服務，並吸引計程車司機的加入、淡化計程車業抗議的問題。在紐約，與Uber聯手的計程車司機，平均收入從300美元提高至700美元[2]。 原本Uber主攻客群是高消費的商務人士，起跳費用和費率比計程車高[3]，約莫貴五成到一倍左右[4]，故對計程車業影響較小，但Uber隨後推出的平價「菁英優步」方案起跳價是50元，使得臺灣的計程車業者產生激烈的反彈浪潮[5]。透過科技創新研發而誕生的新興網路運輸業，不僅模糊了租車業與計程車業的界線，甚至可能會無「法」可管，惟在鼓勵創新創業的政策推動下，對於新興科技產業的管制，是否真能確保市場之公平競爭與維護社會秩序，抑或會過度偏袒傳統產業而扼殺了新型態商業模式的活絡和成長，殊值探究。在美國，已經有許多城市因計程車業的抗議而開始正視該新興產業的異軍崛起，並逐步發展出相應合理之管理制度，殊值我國參考[6]。 貳、Uber在美國 一、緣起 Uber發跡於舊金山，在瞬間擄獲美國各大城市消費者的芳心，但也直接衝擊傳統交通運輸業的生意而造成反彈[7]，2012年10月，芝加哥計程車業及汽車服務業提起訴訟，認Uber商業模式違反芝加哥對計程車營運管理交通法規[8]，隨後，舊金山、華盛頓等地區也有大規模計程車業的街頭抗議行動，認為Uber這種以應用程式為工具的車輛共乘服務 (app-based ride sharing)造成不公平競爭[9]，各州政府，最初為因應抗爭和可能無法管理等問題，採取保守的反對態度。 擁有嚴格交通法規的紐約市首先禁止Uber停業，接著是芝加哥、麻薩諸塞州[10]和維吉尼亞州[11]等地陸續跟進，華盛頓特區和波士頓也引發一系列訴訟[12]，提出uber等共乘車輛服務的科技公司是不合法的計程車業等控訴。 從Uber營運模式觀之，由於其本身未擁有司機和車輛，而是和租車公司和私人合作，最初被歸類為車輛租賃業（hire-a-car business），然而，在其營運模式下卻又與計程車業相似卻不同類，因而處於交通法規管制之灰色地帶之中。備受爭議之處如：對於不同地區的收費採動態定價、利用具GPS定位功能的app作為哩程計費器（meter）、而未遵循當地交通運輸業主管機關訂定的收費基準；違反當地地交通法規有關不允許計程車利用電子裝置提供駕駛服務或預約的極短程（少於半小時）搭乘服務（prearranged rides）；不接受路邊隨機接客；不接受現金付款（如奧克拉荷馬州塔爾薩市（Tulsa）法規規定計程車業必須以現金的方式向乘客收費）；透過自動化機器直接將小費包含在服務費用裡（美國約定俗成的慣例是，乘客須付司機1～2塊美元或車費10％的小費）以及某些地區如維吉尼亞州僅允許非營利的共乘行為、對費率過高的不滿及Uber有阻礙合法計程車使用app叫車的試驗計畫進展之虞等[13]。 2013年的最後一天，加州舊金山發生一起交通事故，Uber司機撞死一名人行道上的6歲女童，但Uber聲稱當時車內沒有乘客亦非在接客途中，非屬執行職務，依加州公共事業委員會（Claifornia Public Utilities Commission, CPUC）之規定，並不在商業保險理賠的範圍內。女童家屬提起民事訴訟，指控司機依賴手機應用程式作為接客平台違反交通法規、保險責任存有漏洞等（該車輛屬於司機自有車，並沒有投保商業責任保險）；若換成是計程車業，計程車司機縱使是已下班在返家途中、或在接客途中，都受到商業責任保險範圍的保障[14]。這件事情激起引發了各界劇烈討論。新興網路運輸業的崛起，除了影響計程車業市場行情和工作機會之外，相關的交通監管規範、司機對乘客或行人造成傷害及交通事故發生時的責任歸屬及商業保險範疇等，從各地交通法規觀之，產生許多模糊或三不管地帶；在各地主管機關提出因應之道前，Uber自行在 2014年2月宣布將擴大保險範圍，以涵蓋司機個人保險範圍不足部份[15]。 二、發展近況 2014年初，美國各地行政機關開始著手規範此類藉由科技技術進入交通運輸業的新興產業，此類新興產業在各地稱呼不同，諸如「網路運輸業（Transportation Network Company,下稱TNC）」或「車輛共乘服務業（ride-sharing service）」[16]，多數的共識是，政策上應開放、鼓勵Uber等新興網路運輸產業活絡發展，以帶動當地就業市場和刺激消費，也能提供消費者更多選擇機會；但新興網路運輸產業不適合被直接歸入計程車業或汽車租賃業的法規下去管制，而應按其特性重新設立另一套監管機制。同時；也宜逐步緩慢放寬對計程車業的管制（relenting pressure from the taxi industry），緩和其在營運上所遭受的衝擊。不過也有地區仍處於觀望中，以下僅列舉數州及城市之發展狀況： （一）加州是最早針對TNC立法的地區，加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）新增「網路運輸業（TNC）」產業類別，針對 Uber、Sidecar、Lyft等車輛共乘服務業（ride-sharing services）等新興租車服務業，在2013年9月通過監管規定，內容包括：必須取得CPUC核發的營業許可、司機前科背景調查、建立司機職業訓練計畫、執行禁止吸毒與酗酒政策、19項車輛檢查項目以及針對每件交通事故至少要投保100萬美元以上金額的商業責任保險，使乘客、司機和第三人於遭遇意外事故時均能獲得合理賠償，該保險金額的要求高於對于豪華轎車之規範[17]。CPUC的立意在使新興和傳統的交通運輸業能在合理的基礎上公平競爭，並確保提供消費者更多元且安全的叫車服務，同時不阻礙新興產業之發展。 （二）科羅拉多州參議院下屬商業、勞動力及技術委員會（Senate business labor and technology committee）亦將Uber此類新興服務歸類為「網路運輸業（Transportation Network Company）」並訂定「規範機動車輛交通運輸規則-網路運輸業規則」（Transportation Network Company Rules of the Rules Regulating Transportation By Motor Vehicle），於2014年7月8日正式施行[18]，主管機關為州政府公用事業委員會（Public Utilities Commission），規範對象範圍包括網路運輸業者、網路運輸業者的雇員和司機。網路運輸業被認定為一獨立業別，有專屬的申請許可程序及要件；網路運輸業者應投保強制汽車責任保險，賠償範圍包括人身健康與財產損害；在安全維護責任部份，則參酌聯邦法規訂定，當司機一旦加入Uber並使用其app執業，則需要通過背景調查、健康檢查和車輛檢查[19]，司機的工作時數也受到限制，以登入網路運輸業數位網路（digital network）起算，連續工作12小時候便應登出至少8小時、連續8天工作累計80小時者亦同，網路運輸業者有義務管理並保存六個月內司機的使用記錄，並保證記錄的真實性[20]。 （三）維吉尼亞州在2014年8月和Uber、Lyft等網路運輸業者達成協議，在相關業者遵守州法、擴大對司機的背景調查並淘汰有重罪、詐欺、性騷擾、暴力犯罪和曾有藥物濫用經驗者、持續監督司機工作狀況並嚴格化投保要求等條件下，撤銷先前的停業禁止命令（cease and desist order），允許他們繼續執業，同時間維吉尼亞州也開始擬具相關法規草案，希望能因應此類提供共乘服務（ride-sharing service）的新興產業之特性、同時考量到傳統計程車業之衝擊影響，發展合宜、長久性的管理規範[21]。 （四）華盛頓州西雅圖市議會原本為了保障傳統計程車業，在2014年3月立法，首創三家新興網路運輸業Uber、Lyft、Sidecar在同一時間執業的司機數量之規定，每家門檻為150名，比業者自行估計出來的2000名執業數量差了不止一星半點；又原本西雅圖的計程車職業執照自1990年就不再核發，但為平息傳統計程車業的抗議，將再加發200張執照[22]。不過，網路運輸業者旋即在4月時推動公投運動（referendum campaign）阻止法令生效，同年7月市議會妥協並通過修正案，取消網路運輸業執業人數的門檻，但提高網路運輸業的投保責任，至核發200張執照給傳統計程車業部份不變，並就所有新取得許可營運的運輸業抽取10美分的費用，作為採購身障人士專用車輛的預算[23]。 （五）德州休斯頓市早在2013年年初便提出新興汽車運輸服務條例（new vehicle-for-hire ordinance）草案[24]，市議會歷經16個月的討論，終於同年8月6日通過市政府法規第46章修正案[25]，肯認網路運輸業（TNCs）的合法性，並將其和所有機動車輛派遣服務業（mobile dispatch services）納入交通監管規範，修正重點在如何落實消費者保護、相類似產業公平競爭、身心障礙者使用權益及商業責任保險，以建立良好的商業環境，找到鼓勵創新商業模式、支持自由市場和建立公平公正商業環境的平衡點[26]。 （六）德州聖安東尼奧市（San Antonio）市議會公共安全委員會（City Council Public Safety Committee）在2014年8月13日拒絕同意汽車運輸服務業（vehicle-for-hire）修正草案，認為應持續研議相關議題，預計11月時再次會商討論。修正草案係為使Uber等TNCs合法化，而預計在城市法令第33章（Code of Ordinances Chapter 33）新增條文，其規範類似對計程車業與汽車租賃業之規定，要求需申請許可、司機背景調查、提交年度及隨機抽查之汽車檢驗報告及強制投保等。但反對者認為網路運輸業對於當地觀光產業以及公共安全是有害的，且修正草案欠缺公平性。舉例而言，網路運輸業同特定共乘服務公司（ride-share companies）僅被要求承擔100萬美元的商業責任保險，但其保險責任應更重；計程車及禮車服務公司，每一車輛的年許可費為440美元，但網路運輸業卻只要160美元；又現行修正案並未限制網路運輸業的營運車輛數目，以及允許網路運輸業自行設定動態費率等，這些都將嚴重打擊計程車業的營運[27]。 參、Uber在臺灣 一、Uber之亂：台北市計程車業者包圍交通部抗議 2013年7月引進臺灣時並沒有未引起太多關注，但2014年5月平價車款服務「菁英優步」的推動，其跳表價為50元，費率比計程車便宜，因此引爆計程車業的恐懼[28]，在計程車業眼中，Uber雖然主張所配合的是合法租車公司，但營運模式並非一般的日租或月租，而是同計程車班以距離來計算收費，卻又不受計程車客運業相關法規限制，明晃晃就是非法計程車，違反租賃業營業規範，不僅定價未經費率制訂委員會核定，司機也不需要有執業登記證，影響乘客安全[29]。我國交通部初步認定，Uber是提供預約租車並代僱駕駛的服務，需遵守小客車租賃業相關規定；若要與計程車客運業或個人計程車合作，則需符合計程車客運服務業申請核准經營辦法，收費也需要依照各縣市核定的計程車費率[30]。 政府到底應該如何看待與用什麼樣的思維管理創新服務？科技進步速度必然快過法規修訂速度，政府應該要保持彈性的態度，開闊的胸襟。臺灣15年來沒有改變的計程車費表，如今在Uber所提供的便利、有效率、高品質司機、立即的客訴處理的叫車服務下，計程車業者還希望能調高費率實是值得思考，是否傳統計程車業的載客服務和品質，已不符合消費者的需求[31]。 二、新興網路運輸業在法律關係上之定位 Uber所提供的服務其實是一個媒合閒置車輛及駕駛和消費者的叫車平台，在臺灣受限於法令規範，目前合作對象是小客車租賃業，交通部目前肯認其並無違法事由，但由於其商業模式-提供類似卻品質更好的乘車服務，因而對傳統計程車產業產生強大的衝擊，使得主管機關不得不正式回應計程車業者要求公平競爭、放寬駕駛年齡上限及推動新式計費表等訴求[32]。 若逕就Uber本身商業模式觀之，實際上較類似為我國的「計程車客運服務業」，依交通部依據公路法第56條第1項授權訂定之計程車客運服務業申請核准經營辦法第2條及第3條，計程車客運服務業得接受委託辦理「車輛派遣」服務業務，所稱派遣，係指接受消費者提出之乘車需求後，指派消費者搭車所在地同一營業區域內特定計程車前往載客之營運方式。至與Uber合作之小客車租賃業是否有違反法規之虞？ 我國計程車客運業和小客車租賃業均屬汽車運輸業，依公路法第79條第5項由交通部訂定申請資格、程序、營運許可內容與限制等事項之規則。兩者行業性質相近，均屬特許行業，但小客車租賃業進入門檻並不嚴苛，屬完全競爭市場，業務來源包括短期個人商務市場、家庭短期旅遊市場及公務機關長租等，尚未出現營運困難的聲浪；而Uber所提供的媒合服務，進一步地減少小客車租賃業的車輛閒置時間、給予代僱司機額外工作收入和提高業者獲利空間[33]。依現行法規，並未禁止小客車租賃業利用類似計程車的營運模式。 而計程車業因立法者預設為維護消費者隨機叫車伴隨而來的安全考量，對計程車業有較多管制規範，計程車駕駛人除了職業小客車執照外尚須申請營運小客車執業登記證[34]，對於車輛數量則係用牌照予以限制數量[35]。計程車費率則由公(工)會提案送交各該交通主管機關，再由費率審議委員會審議[36]；計費表之設定標準和檢驗之主管機關為經濟部標準檢驗局[37]。然而計程車業一直有許多問題存在，如對於駕駛人資格限制、品質和服務態度的規範、工時與勞動條件管理等[38]，此次以Uber而起的抗議活動，可發現計程車司機們的訴求，主要是來自於收入過低[39]。 計程車司機的生計困境，或許可藉由放寬進入門檻與降低成本作為手段，但不應以限制競爭、排斥提供更好服務的對手做為解決之道-當計程車業要求提高計程車費率卻又抗議Uber的平價服務，已經顯現出傳統運輸業缺乏競爭力卻又不願改革的陳舊思想。 肆、評析 根據Uber內部的數據統計，Uber每個月可以創造出2萬個工作機會，並且能有效改善交通狀況和減少酒駕事故[40]。在美國，與Uber合作的司機，年薪水高出一般計程車司機的三倍，且因媒合機率極高，司機可享有工時上的彈性，將提供乘車服務當作業餘工作，Uber則透過車牌號碼和司機的手機號碼對他們進行監督，一旦表現不好將剔除之，這樣的規範在新興的點對點科技服務（peer-to-peer tech service）是非常受歡迎且成功的營運模式，相同的商業模式也使用於e-Bay和Airbnb等公司[41]。 Uber利用成本更低廉的科技技術，所提供的方便叫車系統、便利的信用卡付費、確實的司機評鑑制度及極佳的媒合率，來自於創新的新興商業模式，並受到消費者的信賴與肯定。反觀我國計程車的現行市場生態，反映政府的政策決定及管制措施上，並無法提升計程車司機的收入和良好的載客品質，國內計程車市場並不乏已轉用科技技術平台的車隊，如台灣大車隊、Easy Taxi等，但整體的服務素質顯然欠缺足夠的競爭力，新興網路運輸業的誕生，實有助於計程車業加速開拓進取。我國政府確實應查核新興網路運輸業的商業模式，是否符合相關法規的管理要求，但管制目的上應係為兼顧消費者權益、公共安全、公平競爭及創新鼓勵，但絕不宜為了鞏固傳統產業的利益，而以法規扼殺新興網路運輸業的成長，犧牲消費者的使用需求和選擇權。 [1] UBER，https://www.uber.com/ （最後瀏覽日：2014/08/10）。 [2] 呂元鐘，〈uber.com-無照營業卻投資滿滿的新創叫車公司〉，數位時代，2012/11/22，http://www.bnext.com.tw/article/view/id/25504 （最後瀏覽日：2014/07/25）。 [3] Liz Chen，〈高檔轎車服務Uber初體驗〉，Inside硬塞的網路趨勢觀察，2013/07/05，http://www.inside.com.tw/2013/07/05/uber-experience ；〈Uber-不是有錢人也搭的起的高檔專車接送服務，註冊送300搭乘金〉，電腦王阿達的3C胡言亂語，http://www.kocpc.com.tw/archives/3064 （最後瀏覽日：2014/07/25）。 [4] 〈破天荒！Uber App 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[41] Can Uber taxi protests stop technology’s advance?, 4 News, July.1, 2014, http://www.channel4.com/news/uber-app-taxi-cab-drivers-protests-washington-dc-technology ; Christopher Mathias, Half of NYC UberX Make More Than $90000, Uber Claims, May.27, 2014, http://www.huffingtonpost.com/2014/05/27/uberx-new-york-city-drivers-salaries_n_5397387.html （last visited Aug.8,2014） .
英國頻譜管理改革政策介紹