美國國會圖書館(Library of Congress)依據著作權法(Digital Millennium Copyright Act,簡稱DMCA)第1201(a)(1)條授權,於2015年10月28日發布著作權法相關之例外規則(final regulations),明定10項與使用者權益相關的行為屬於著作權法保障之例外情況,將納入合理使用(fair use)範圍,不再視為侵害原著作權人之權利。上述合法的科技使用行為包含:
1.為了教育及其他非商業用途之目的,對視聽媒體所為之重製行為。
2.為了讓視覺或其他功能障礙者使用,對已購買之電子書所為之破解或形式轉換行為。
3.為了連結其他電信公司之網絡,針對手機及其他行動裝置之應用程式,所為之解鎖行為(unlocking)。
4.智慧型手機及其他行動裝置之越獄(jailbreaking)行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,且不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
5.智慧型電視之越獄行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
6.汽車軟體之診斷、修理或改裝行為。車主或修車廠等人員得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,不限於僅有汽車原廠得檢測或變更軟體。
7.為了促進電腦軟體的安全性,針對個人擁有之消費性家電、車輛及醫療裝置所為之軟體相關安全研究與測試行為。
8.某些需要透過與官方伺服器連線方能正常運作之遊戲軟體,於官方永久結束營運之後,使用者可自行建立伺服器,供擁有合法軟體的使用者繼續使用,但此項條款不包含主要內容儲存於官方伺服器之遊戲。
9.使用者可修改軟體程式,並使用其他的3D列印原料,不限於原廠預設之原料。
10.病人取得自身醫療裝置或監視系統數據之行為。本例外規則通過後,病人可合法取得自身醫療裝置之數據,而不違反著作權法之科技保護措施,不再受限於原先僅有醫院或醫療裝置公司可取得植入式醫療裝置之數據。
美國著作權法授權國會圖書館每三年發布一次例外規則,用以改善著作權法之「科技保護措施」的負面影響,並維護公眾接觸資訊之公共利益。上述第6至10項為本次新增之項目,但本次例外規則並未通過視聽著作空間轉換(space-shifting)及格式轉換(format-shifting)之行為、電子書專用閱讀器之越獄行為、或遊戲機(Video Game Consoles)之越獄行為。
針對開放汽車軟體之破解,某些汽車製造業者基於安全理由表示反對,但消費者方面,表達贊成意見人數明顯多於反對意見者。尤其是福斯汽車(Volkswagen)設計作弊程式通過廢棄排放檢驗的事件發生後,開放消費者得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,將能降低此類弊端發生之機率,讓具有汽車軟體相關知識的消費者有機會能檢測汽車本身軟體是否符合法令規範或有任何異常。
美國商務部(U.S. Department of Commerce)於2026年3月16日宣布,將依據第14320號總統行政命令(Executive Order 14320),進一步推動「美國AI出口計畫」(American AI Exports Program),徵集由產業界主導的「全端AI技術」(full-stack AI technology)出口提案,旨在透過對外提供整體AI解決方案維持並擴大美國在全球AI領域的領導地位,並降低國際市場對美國競爭對手AI技術依賴。 本次提案申請期間為2026年4月1日至6月30日,徵集對象主要為美國產業核心成員統籌的「預設型聯盟」(pre-set consortia),其組成無特定法律形式或人數限制,惟須具備持續對國際或特定區域市場提供全端AI技術完整方案之能力,並得於特定情況下納入外國企業。 此外,相關提案須涵蓋五大AI技術層面:經AI強化之硬體與基礎設施、資料管道與標記系統、AI模型與系統、資通安全措施,以及特定領域或功能之AI應用。其中硬體部分須具至少51%的美國本土價值。 後續提案選定將由商務部長會同國務卿、戰爭部長、能源部長及白宮科技政策辦公室主任進行評估。提案獲選後,全端AI技術方案即可列入美國政府向外國買家推廣的官方清單中。獲選之產業聯盟亦將取得美國政府的優先支持,包含政府間的優先推展、出口管制許可審查的優先處理程序,以及聯邦融資協調等,然並不保證取得出口許可或實質財務補助。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
美國化學營業秘密哪些必須揭露?哪些可以保密?為因應有害化學物質所產生之公安事件,2015年6月8號美國職業安全管理局(Occupational Safety and Health Administration,簡稱(OSHA))發佈一項措施,針對具危險性化學物質之運輸過程,規範處理程序,包括製造商須提供物質安全數據表,以及可能具有風險的有害物質說明書等。 為此,OSHA考量到此將影響化學製造商營業秘密保護,遂提出判斷準則,以釐清對於化學製造商而言,何種情況將構成營業秘密,包括:(1)在一定的程度內該資訊是否已被外界所知;(2)在一定程度內,該資訊對於員工或其他參與者是否已知;(3)是否有一定程度對於該資訊內容進行保護措施;(4)該資訊對於競爭對手是否有價值;(5)是否投入大量時間和金錢開發該資訊;(6)該資訊對企業而言是否得被他人簡易取得與複製。 進而在符合上述營業祕密要件時,企業即無須對一般員工(非研發工程師)揭露化學公式等內容,其中包括一般操作人員或者運輸人員等。然而考量到此等人員接觸化學物質情況頻繁,倘若操作人員或者運輸人員工作過程中,因有害但屬營業祕密之化學物質造成意外傷害,為平衡公眾安全與營業秘密之保障,OSHA要求化學製造商必須立即提供醫護人員有害化學物質方程式等內容,但可要求醫護人員簽訂保密協議,藉此兼顧公安與營業秘密之保障。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。