美國司法部起訴六名中國大陸公民,包含三名大學教授,在美從事商業間諜活動,自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料,並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立,最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器(FBAR)的原始碼、規格、配方等文件,主要應用在行動通訊,如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術,其作用在於過濾無線訊號,改善通訊品質。
據報導,其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授,在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識,期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費,研究FBAR技術。2005年取得學位後,分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師,並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間,更開始接觸中國大陸的大學,尋找生產FBAR技術的可能性,最終得到天津大學支援,在中國大陸建立FBAR技術中心,更在2009年分別自二科技公司離職,擔任天津大學的全職教授,同時合資成立ROFS精密儀器公司,計畫生產FBAR產品,並已和企業和軍方簽訂契約。
美國政府表示,外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動,竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料,將造成美國企業的重大損失,削弱市場競爭力,最終損害美國在全球經濟的利益,故將持續調查、蒐集不法證據,以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
歐洲汽車供應商協會(European Association of Automotive Suppliers,俗以CLEPA簡稱之)於2023年3月7日發表〈關於標準必要專利之政策指南—一個可因應汽車產業數位轉型現象的歐盟專利規則〉(Standard Essential Patents Policy guidelines—For an EU patent regulation that adapts to the digital transformation in the mobility ecosystem),以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示,舉凡:SEP專利權人可向何人為授權、「合於FRAND原則之授權條款」應如何被認定等。 CLEPA提及,由於在一技術領域中有SEP時,其他的技術無「迴避設計」(design-around)可能性,而必得實施該被選為標準之技術,故在該技術領域中,無其他技術可與「受該SEP保護」的技術相抗衡;是以該SEP的價值必須被審慎且精確評估。此外,CLEPA指出,由於汽車產業會投資、研發、銷售有助於未來「移動性」(mobility)發展的下世代產品,故此產業與智慧財產權議題有高關聯性(例如:此產業每年會申請超過39,000筆專利權),應予其在SEP議題上有足夠的明確性(certainty)及可預測性(predictability),使其在「投資於廣泛實施標準的『新技術』」上,更可依循。而創建一個「利益平衡」(balanced)的環境,將有助於授權雙方進行合於「誠信原則」(good-faith)的授權協議。 CLEPA為以上目的,提出五點建議: (1)應有一「歐盟層級」的立法 一個「歐盟層級」(EU-level)的法架構體系是較足以為SEP專利權人及專利實施者間,提供較「利益平衡」的環境,且較可抑制不公平的SEP授權行為。 (2)「供應鏈中任一層級,均可得授權原則」 凡任何欲得授權者,不論其位於供應鏈中何層級,均應予其有「在符合FRAND原則」下,被授權的機會。又,由於一技術之所以會成為「標準」,係因被「商討」(coordination)而出,倒不一定是因其在市場競爭上,真的有大勝於其他技術的優勢,故授權權利金應僅可反映該技術本身的價值,而不可將「因標準化而可帶來的其他廣大利益」摻入。 (3)對於SEP授權條款應有明確指示 政策制定者及各「標準制定組織」(Standard Setting Organization, SSO)應對「何謂合於FRAND原則之授權條款」提供指南;此外,也應提出就一SEP及其有被納入的「專利組合」(portfolios)的評價方法。 (4)供應鏈中的授權狀況應明瞭 專利實施者應清楚明瞭其是否應獲授權,或其上游元組件供應商是否已獲授權。 (5)應有完整的法體制 政策制定者應制定法體制或應提供關於法體制的指南,以避免SEP專利權人不當申請「禁制令」(injunction),以強使授權協議之可被達成。
法國政府考慮強制業者公布使用奈米材料之相關資訊茲因回應2008年針對環境議題所召開之國家諮詢會議,並考量整體環境變遷快速,有待解決之相關問題與過往相較已有所不同,法國政府於2009年1月7日公布新修正之環保法令草案,力求與時俱進;其新環境法規草案著重以下主題:建築與都市計畫、交通、能源與氣候、生物多樣性、風險、健康與廢棄物處理。 其中值得注意者,係針對可能導致危害環境或人體健康的奈米粒子材料,於新法中加以規範。依該新環保法草案第73條,除非個案內容有損國家安全因而為特例之外,現行製造、輸入與使用奈米粒子材料於產品之業者,必須就該奈米材料之性質、數量與使用方式加以揭露,使公眾周知;此外,於主管機關的要求下,業者應評估並呈報該奈米材料之暴露程度與所潛藏之風險。 之所以將奈米粒子納入規範當中,係參考「化學物質登記、評估、授權和管制法」(Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemical substances,REACH),基於永續發展之目標,因而於產品製造及銷售的過程中,賦予製造商與進口商特定之責任與義務;亦即業者必須以負責任之態度製造、進口或使用化學物質,進而取得該化學物質之相關資訊,使之透明化,以確保人體健康和環境免於受到負面影響,促成風險管理措施之順利運行。 該等觀念彰顯了本次法國環境法規修改之特色,其六大主題之規範更需要諸多政府部門的通力合作;再者,法國於積極發展奈米科技的同時,以客觀之態度審視其優缺點,試圖掌握奈米粒子材料之特性,作為管理潛在風險之判斷基準。該法案於2009年2月10日送至議會待表決,後續發展仍值得注意。
因應京都議定書生效壓力 工廠溫室氣體減量 將訂規範全國能源會議於六月二十日登場,面對京都議定書生效壓力,新舊工廠未來究竟應如何減量,備受企業高度關切,經濟部已擬出政策規劃,將自二○○七年開始推動既設工廠溫室氣體減量措施,至二○一五年減量一○%(二千年為減量基準年)。 工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五%,但占全國 GDP 比例逐漸減少,工業局計畫在全國能源會議中,提出多項溫室氣體減量措施。 為建立產業減量機制,工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外,並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式,藉由會議尋求共識後,逐步落實。 據瞭解,能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異,有國家採用每人耗能量為計算基準,也有以生產產品所需耗能量計算,或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算(即能源密集度)。 工業局認為,以能源密集度做為我國工業查核指標,可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢,有助於落實工業部門減量策略的執行,因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上,以能源密集度為查核指標。 至於,在溫室氣體減量機制上,工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施,並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○%的目標,而其減量的基準年為二千年;在新設廠方面,則以全球一○%標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
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).