CRTC以違反加拿大「反垃圾郵件法」對波特航空開罰
加拿大之地區航空公司-波特航空（Porter Airlines），因違反當地「反垃圾郵件法」（Anti-Spam Law），於2015年6月29日被加拿大廣播電視及通訊委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission，簡稱CRTC）裁罰150,000美元。
2014年7月1日施行之反垃圾郵件法，係為杜絕因濫發郵件而對資料當事人造成困擾所制定。在該法中，針對寄送商業電子訊息要求需符合「獲得當事人同意」、「識別發送人之資訊」、「取消訂閱功能設計」等三項條件。然而，波特航空所寄出之商業電子訊息，卻：(1)未設計退訂機制供資料當事人選擇退訂;(2)未提供法規要求之發送人完整聯絡訊息;(3)資料當事人提出取消商業電子郵件訂閱之請求，未於法定之10個工作日內執行；(4)自2014年7月至2015年2月寄出之每一封商業電子郵件，波特航空無法證明其已獲當事人之同意而為之。
CRTC法遵暨執行部門主席Manon Bombardier認為，在過去，企業都習慣依照一般商業慣例或內部政策執行相關工作，透過此一個案，希望能對其他企業產生警示作用。企業應針對發送電子商業訊息之部分，重新檢視並審查其內部相關程序及步驟，是否確實符合當地法規要求及條件，以免類似觸法事件再度發生。
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。
行政院決議就登陸重大投資案增設政策性審查繼陳水扁總統於元旦宣示兩岸經貿改採「積極管理、有效開放」後，行政院於 3 月 22 日 的院會中通過兩岸經貿「積極管理、有效開放」配套機制方案，方案執行面向涵蓋經濟、農業、金融、人員及小三通等經貿往來層向，建立管理目標及機制。其中在經濟類部分，為強化對大陸投資之有效管理，企業赴大陸地區超過一定金額或涉及敏感科技的重大投資案，增設「政策面審查」， 但方案中並未進一步指出一定金額與敏感性產業的定義。 經經濟部邀集陸委會等相關單位，討論積極管理配套措施中的「重大投資案」界定標準，會中決定政府將參考國內廠商設立晶圓廠的投資規模，制定相關審查辦法，將 1 億美元以上或涉及敏感科技的投資案，進行「兩階段審查」，即政策面審查及投審會委員會議審查，並列舉需要經過政策面審查的產業。 所謂政策面審查，依據行政院大陸委員會發布的「兩岸經貿『積極管理、有效開放』配套機制」指出，是由政府邀請企業負責人及經理人，就企業財務計畫、技術移轉、輸出設備、在台相對投資等項目進行協調，在確定企業具體承諾，並由業者出具同意政府於必要時將進行大陸投資事項實地查核的承諾書後，再送投審會開會審查。經濟部表示，業者經核准進行大陸投資後，主管機關應分別針對母公司在國內持續投資與技術升級情況、廠商在大陸營運及增資、擴廠情形，持續追蹤管理，主管機關於必要時並將赴中國實地查核，以落實積極管理。 行政院表示，配套機制方案大部份是強調現行作業的「強化管理措施」，至於相關部會提出新增或應加強的執行事項，原則上應在今（ 95 ）年 6 月 30 日前完成，涉及修法及建置資料庫的部分，應在今年年底前執行或規劃完成。
截圖也違法，日本著作權法擬擴大違法下載之態樣日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日，出具分科會報告書，內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點，擬將違法下載之態樣及動作，由「影音」擴及到所有靜態圖文（如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等），「下載」擴及「截圖」（スクショ，screenshot）。 此次修法，起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站，推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後，隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利，日本漫畫學會對此發表反對聲明，會長竹宮惠子對於修法表示憂心，認為修法將導致以下問題： 阻礙創作研究（如二次創作）； 創作萎縮（日常下載及剪輯將被禁止）； 難以判斷網路靜態圖文是否為違法上傳； 即使「下載」違法化，仍然無法根除線上盜版漫畫流通平台。 報告書中亦提及，在個人部落格及需加入會員之社群網（SNS）上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作，亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為，應科以刑責。 針對上述疑慮，報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能，然仍強調應透過官民間之合作努力，傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」，推動正版漫畫流通平台，透過科技推動盜版網頁近用警示制度，使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容，影響人民日常生活甚鉅，後續修法將在各團體間如何折衝，上述措施能否普及或啟發人民觀念，值得後續持續關注。
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).