中國大陸知識產權局知識發展研究中心於2014年發布2013年度中國大陸全國智慧財產權發展報告
知識發展研究中心於今年2014年第二次發布整體中國大陸智慧財產權的發展指標數，該單位往後將持續觀察深入研究並提供報告指標，以反應中國大陸於專利、商標、著作權等智慧財產權的發展狀況，以利引導國家智慧財產權戰略實施，進一步強化推動國家於智慧財產權事業與科技創新研發發展。
報告顯示，中國大陸知識產權局綜合發展指數在2013年有增加趨勢，不論在創造、運用、保護或環境等四項發展指數上，皆有穩定成長趨勢。報告中除地區特徵顯示出智慧財產權的發展與完備外，穩定的數據更突顯整體智慧財產權環境的完善。從世界排名第一的受理發明專利申請82.5萬件、受理通過PCT提交國際專利申請案2.2924萬件、連續12年居世界第一受理商標註冊申請共188.15萬件，以及首度突破百件著作權登記案等，顯示出中國大陸在智慧財產權的整體保護與落實推動。
另外，中國大陸知識產權局不斷在擴大智慧財產權的保護，由2012年至2013年共提升了1.79，侵害假冒偽劣案件上，執法移送與審判起訴案件皆有所成長，顯示出中國大陸對智慧財產權的保護重視與落實。尤其，在整體智慧財產權環境提升與優化上，指標顯示出由2012年至2013年明顯上升5.97，主要是專責服務機構、人員購置的逐年增加與穩定成長之因，亦使智慧財產權整體環境營造有優化、加速與強化的提升。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
過去十餘年來，美國商務部國家技術與標準局（The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST）推動的「先進技術計畫」（Advanced Technology Program, ATP），成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入，創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境，為提升美國競爭力，美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」（The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act）。 The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫－技術創新計畫（Technology Innovation Program, TIP），企圖藉由在國家重點需求領域（critical national need areas），補助具有高風險性及高報酬的技術研究（high-risk, high-reward research），支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究，指具有以下三項特質的技術研究：（1）研究可轉化成具體實益的潛在可行性，其成果將產生深遠及廣泛的影響；（2）研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求；（3）研究的技術議題過於創新（too novel）或跨越甚多學科（spans too diverse a range of disciplines），以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」，指問題觸及的面向極大，然須要被克服的社會挑戰（societal challenge）尚無因應之道而有賴國家予以關注，此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。 根據The America COMPETES Act，TIP將依研究實力競爭（on the basis of merit competitions）的原則，透過分攤成本的研究補助（cost-shared research grants）、合作協議（cooperative agreements）或契約（contracts）等方式，鼓勵業界單獨或共同（透過合資方式）提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者，其主導者（lead entity）可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業，外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者，亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數，且只能用於補助直接成本，間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限；對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定，其運作細節仍有待NIST進一步設計，日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案，徵求各界意見。 隨著TIP的規劃與實際運作，過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務，由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念－亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究，以回應美國的國家重點需求領域。 身為全球創新的龍頭，美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿，隨著The America COMPETES Act的通過，新法中關於美國產業創新的新機制規劃，已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學（Science & Technology and Earth Sciences）部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈，印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案（Indian Innovation Act），藉以激勵印度的創新，而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。
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).
地理空間資料（Geospatial Data）Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車，「地理空間資料」（Geospatial Data）的運用已經滲透現代人的生活。然而，究竟什麼是「地理空間資料」？所謂「地理空間資料」，依美國的《2018年地理空間資料法》 （Geospatial Data Act of 2018）的定義：「與地球上緊扣相關的位置資訊，包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組（Vector Dataset）中，大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測（Remote Sensing）、製圖（Mapping）和量測（Surveying）科技取得。」 地理空間資料涉及地理學、地圖學（Cartography）、地理資訊系統學（Geographical Information Science, GIScience）及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能，成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸，更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面，順利達成多元且重要的任務，例如：疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出：「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務，如：提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business，更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」