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。
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).
歐盟部長理事會通過第16輪對俄羅斯制裁規定,持續打擊規避管制行為歐盟部長理事會(The Council of the European Union)於2025年2月24日通過第16輪對俄羅斯的制裁規定,以因應俄羅斯持續滿三年非法侵略烏克蘭的行為。第16輪制裁針對俄羅斯經濟中具有系統重要性的部門,例如能源、貿易、運輸、基礎建設和金融服務加強管制,並且加強打擊規避制裁的行為。 第16輪制裁中有關出口管制的黑名單交易對象、物流與金流的措施概述如下: 1.實體名單更新與反規避 (1)制裁名單新增管制理由,包括制裁支持不安全油輪(unsafe oil tankers)營運者。 (2)將74艘貢獻俄羅斯能源收入的船隻,列入制裁名單。 (3)對53家支持俄羅斯軍工複合體(military-industrial complex)或從事規避制裁的新公司(其中包括俄羅斯以外國家的34家公司),實施針對性的出口限制。 (4)實體名單新增83個實體(包括48名自然人及35個法人實體),例如支持俄羅斯軍工複合體、積極從事規避制裁、俄羅斯加密資產交易所,以及海事領域的公司。 2.軍民兩用項目出口管制 (1)違反化學武器公約,用於生產氯化苦(chloropicrin)和其他用作化學武器的防暴劑(riot control agents)的兩用化學前驅物(precursor)。 (2)用於製造武器的電腦數控(Computer Numerical Control,即CNC)工具機相關軟體,以及俄羅斯軍隊在戰場上駕駛無人機時使用的視訊遊戲控制器。 (3)鉻礦石及化合物。 3.金融業措施 (1)將13家提供專門金融訊息服務的金融機構列入實體名單。 (2)對於使用俄羅斯中央銀行金融訊息系統(Financial Messaging System of the Central Bank of Russia)規避歐盟制裁者,在交易禁令(transaction ban)中增加3家銀行。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
電子文書存證制度-淺談日本電子時戳及時戳保存制度電子文書存證制度-淺談日本電子時戳及時戳保存制度 資策會科技法律研究所 法律研究員 陳昱宏 106年11月13日 一、前言 電子文書具有「節省保管、檢索、運送及銷毀費用」、「活用資訊系統提升業務效率」、「具有復原可能性,避免資料滅失之風險」[1]等優點,文書電子化已為不可逆之趨勢。但電子文書除前述優點外,亦有易於變更竄改,無法檢知真實製作日期之缺點,若記錄於電子文書之智慧財產權遭他人侵害,如何證明所提出之電子文書確係早於他人侵害之時點即屬重要,本文擬就日本以電子時戳制度做為證明電子文書做成時間點之發展現況,以及獨立行政法人工業所有權情報.研修館所提供之電子時戳保管服務作介紹,說明日本如何利用電子時戳來維護相關智慧財產權利。 二、日本電子時戳制度及相關規定: 日本政府有鑑於電子文書已逐漸取代紙本文書,但電子文書仍存有易於複製及製作時間不易證明等種種缺點,進而構思建立一套能在電子文書或資料上附加時間資訊,以向第三人證明之制度。總務省於2004年發佈時間商務相關指針[2],供相關制度使用者做參考,並為時間商務業者遵守之依據。而一般財團法人日本Data通信協會於2005年成立時間商務認定中心(タイムビジネス認定センター,下稱時間商務認定中心),若欲從事時間認證或發送等相關服務,須符合該中心就技術、系統及運用制度所制定之基準,符合基準之業者,即給予認定標章,此即「時刻認證業務認定事業者」(Time Stamp Authority簡稱TSA)。 三、電子時戳之功能: 電子時戳係一種證明電子資料在某一時間點之前確實存在且未經竄改之技術,透過比對電子時戳中所記載之資訊與原始電子資料所記載之資訊,可以輕易得知電子資料中之時間訊息是否有經過竄改。其可運用在各種需要時間證明之電子資料中,日本總務省在官方網站中之電子時戳技術相關檔案[3],即有說明電子時戳可賦予各領域之電子資料極高之信賴度。在智慧財產之保護上,可以證明內容做成之日期,以保護創作人之權利;在電子商務上,可用於證明交易如下單之時間點等;在電子申請上,可證明所發送資料之做成時間;而在醫療上,可運用於電子病歷上,以證明未經竄改等。另於日本工業所有權情報‧研修館(下稱INPIT)官方網站,就電子時戳保管服務之相關說明中,亦有提及可活用之情形[4],分述如下: 在專利、商標等侵權訴訟,當被指控侵權人主張其有先使用權時,可以做為其在業務或業務準備行為有實施專利,或有就商標為使用之證據。 在訴訟中,就對造所擁有之專利權提出無效抗辯時,可用以證明專利不具備可專利性之技術資訊已於申請獲准前有為公知之事實。 在商標廢止訴訟,可證明商標權人就系爭商標有使用之事實。 在營業秘密洩漏訴訟,營業秘密所有權人可證明被洩漏技術在某時點之前即為其所保有之事實。 四、INPIT就電子時戳所提供之保存服務: 參照INPIT官網之說明可知,所謂之電子時戳保管制度係INPIT對於TSA業者所發行之電子時戳憑證提供之保管服務,以利使用者於日後有備份電子時戳憑證需求時,能順利提取。此係因電子時戳憑證在一般情形下有滅失毀損之風險。一旦毀損滅失,在營業秘密之相關訴訟事件有證明先使用事實之必要時,將造成無法舉證之不利益情形。INPIT提供此項保管服務後,能確實降低電子時戳憑證滅失或毀損之風險,憑證使用者享有一定期間備份之可能。而INPIT為普及該制度,在「何謂電子時戳保管服務」選項中,詳細說明其操作步驟,並有相關畫面可供參考,使有相關保管需求者能輕易操作相關保存之功能[5]。INPIT為普及該制度,亦透過所舉辦之營業秘密及智財戰略研討會,推廣相關保管服務[6],另須注意者為,INPIT並不提供製作電子時戳之服務,故欲使用保存服務之人,須先向TSA業者取得電子時戳憑證,方可利用INPIT所提供之此項服務。 五、結論 近年來我國營業秘密案件層出不窮,小如鱘龍魚製作配方外洩之爭執[7],大至堪可動搖國本之梁孟松由台積電跳槽至南韓三星之營業秘密案件[8]。故營業秘密是什麼,該如何保護營業秘密,儼然成為現代企業間之顯學,誠然當事人就是否侵害營業秘密發生爭執時,當事人所主張之各類文書資料,是否屬於營業秘密,仍屬法院認定之範疇,但企業主若在製作相關電子資料及文件時,能作好文件分級,並附加電子時戳,至少能證明企業主主觀上就該電子資料有以營業秘密保護之意思,可做為法官認定時之參考。當然若是人人可製作電子時戳,使電子時戳之產生過於浮濫,亦無相關認定機構可加以把關,或無補強之文件可證明存證之資料確為企業主所有等,屆時電子時戳在法官形成心證之過程中,無法形成助力不說,反而成為阻力。幸而電子時戳制度已在先進國家推行多年[9],我國可以踏著前人走過的腳步,走得更廣更遠。故營業秘密文件電子時戳保存制度如能引進我國,相關制度該如何建立並將其完備,仍有待政府相關單位評估,透過公聽會,廣納各界之意見後,再制定相關之規定,期待能以此制度之探討,為我國營業秘密及智慧財產之保護上,帶來不同之思維。 [1]日本經濟產業省〈[入門編]文書の電子化によるメリット〉http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/e-doc/guide/e-bunshoguide.pdf(最後瀏覽日:2017/10/12)。 [2]日本總務省<タイムビジネスに係る指針>http://www.soumu.go.jp/main_content/000485112.pdf(最後瀏覽日:2017/10/15)。 [3]日本總務省<タイムスタンプ技術>http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/top/ninshou-law/pdf/law_16.pdf(最後瀏覽日:2017/10/16)。 [4]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館<想定される本サービス活用例>,獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站https://faq.inpit.go.jp/tradesecret/ts/ts_service.html#page3(最後瀏覽日:2017/10/16)。 [5]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館<想定される本サービス活用例>,獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站https://faq.inpit.go.jp/tradesecret/ts/ts_service.html#ts-4(最後瀏覽日:2017/10/17)。 [6]獨立行政法人工業所有權情報‧研修館<営業秘密・知財戦略セミナーin 大阪>,獨立行政法人工業所有權情報‧研修館網站http://www.inpit.go.jp/content/100802953.pdf(最後瀏覽日:2017/10/17)。 [7] 智慧財產法院104年民營訴字第1號民事判決。 [8] 智慧財產法院102年民營上字第3號民事判決。 [9] 同註4。