Tesla開放所有專利
過去，在Tesla的總部大廳有一道專利牆，然現在已將它們移除，並不代表任何意義了，象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念，促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念，免費提供製造者使用相關專利，以加速電動車產業的發展，因電動汽車的銷售量，仍未及一般汽車銷售量的1%；再者，假如電動車廣泛的發展，亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。
Tesla為促進永續運輸的發展，將釋出數百件專利，且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人，提起專利訴訟，並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒，卻同時佈下許多智財地雷，禁止其他人踏入電動車產業領域，豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時，認為專利等同於獎勵，因此設法努力取得專利；但之後體認到專利某程度阻礙進步，且保護的是大企業而非發明人本身，亦即企業有如獲得一場訴訟的門票，必須盡量避免運用此手段。
每年全球有100億元的新車產量，Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機，易言之，在如此廣大的市場，Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車，而非其他的電動車製造商，故釋出專利的舉動，相信將能促始其他電動車製造商，甚至全世界的電動車產業，因此共同且加速發展的科技平台而受惠。
- Tesla is opening up its patents, THE TIMES OF INDIA, June 15, 2014
- The Morning Download: Why Tesla Is Giving Its Patents Away ,THE WALL STREET JOURNAL,June 13, 2014
- Tesla Making Patents ‘Open Source’ to Boost Electric Cars, Bloomberg, June 13, 2014
- Tesla confirms plans to open up electric car patents, BBC NEWS BUSINESS，June. 12, 2014
林昭如
專案經理 編譯整理
Tesla confirms plans to open up electric car patents, BBC NEWS BUSINESS，June. 12, 2014,http://www.bbc.com/news/business-27824698 (last visited June.19, 2014)
Tesla Making Patents ‘Open Source’ to Boost Electric Cars, Bloomberg, June 13, 2014,http://www.bloomberg.com/news/2014-06-12/tesla-making-patents-public-to-expand-electric-car-market.html (last visited June.12, 2013)
The Morning Download: Why Tesla Is Giving Its Patents Away ,THE WALL STREET JOURNAL,June 13, 2014,HTTP://BLOGS.WSJ.COM/CIO/2014/06/13/THE-MORNING-DOWNLOAD-WHY-TESLA-IS-GIVING-ITS-PATENTS-AWAY/(last visited June.19, 2014)
Tesla is opening up its patents, THE TIMES OF INDIA, June 15, 2014,http://timesofindia.indiatimes.com/business/small-business/latest-news/Tesla-is-opening-up-its-patents/articleshow/36590771.cms(last visited June.19, 2014)
2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。 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）
英國擬設立數位交易所，改革政府購買數位工具之方式英國創新科技部（Department for Science, Innovation and Technology,下稱創新科技部）2025年6月7日發布消息，英國政府正在建立第一個國家數位交易所(National Digital Exchange, NDX)，並預計於2026年試行，數位交易所可協助英國各政府機關可以更快速且容易地購買合適的數位工具，並期望每年節省12億英鎊（約等於新臺幣481億元）的政府支出，並賦予公務員（使用者）可對供應商進行評分。 2025年1月25日英國政府公布「數位政府現狀審查(State of digital government review)」報告，英國政府2023年於數位技術支出超過260億英鎊（約等於新台幣10,435億元），英國有數百萬人民仰賴政府機關、醫院、學校及相關機構所提供的數位服務，另報告中指出英國二級醫療機構及地方議會仍各自辦理雲端服務、網路與設備採購，因此採購時各機關錯失了與供應商議價的能力，此外僅有28%的公部門主管表示，其所在的部門有能力追蹤並確保供應商提供的技術及服務符合其價值。 國家數位交易所係由創新科技部進行審核與管理，需求機關可自國家數位交易所購買所需之數位工具，上架之數位工具除經創新科技部審核外，亦由該部會與供應商進行全國統一的價格協商，採購方可根據其實際需求透過人工智慧與供應商進行配對，藉由國家數位交易所採購數位工具，相較於需求機關自行辦理採購流程花費數月時間，可減少至幾小時，此外國家數位交易所目標於3年內將參與政府採購的中小型企業比例提升至40%。 我國數位發展部及經濟部現行亦有針對軟體、資訊服務及數位新創產品或服務辦理共同供應契約，供全國公務機關參與訂購，除可節省我國政府機關自行辦理採購案所花費時間及人力，透過複數決標的採購方式，單一產品可以有較多的供應商供機關選擇，同時提升供應商的曝光機會，以促進我國資訊產業發展。英國新設立之國家數位交易所後續制度及未來運作方向，值得持續追蹤。
FCC決定將限縮頻率拍賣規範美國政府為因應數位匯流趨勢，自 2004 年起開始逐漸釋放新的頻率執照，以供網路多媒體服務或新興通訊業者申請。不過因為先前的拍賣方式是採匿名制，並將頻率切割成小頻段拍賣，而導致競標者間共謀串連，造成拍賣價格過低的情形屢見不鮮。另一方面，由於頻率交易制度（ trading ）盛行，使無線網路業者為了湊足足夠頻段，必須花費更多的成本去租用或購買頻段來經營業務。以上二個因素使頻率的拍賣出現缺乏競爭的現象。 為使頻率的拍賣能夠達到競標的目的， FCC 決定更弦易轍改變拍賣的方式。 2006 年 4 月 11 日 美國聯邦通訊委員會（ FCC ）投票通過在 6 月 29 日 將舉辦的拍賣，除了取消以往的匿名性競標，將例外以較大的頻段進行公開拍賣，讓更多的有意願經營業務的競標者參加。 目前有部分消費者團體贊同這項決定，認為為可以終結盲目拍賣（ blind bidding ）的亂象，以及杜絕大企業壟斷頻段的情形。
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).