德國法院依據歐盟法院先決裁定發出第一例禁制令

  2015年11月3日德國杜塞道夫地方法院(以下稱德國法院)依據歐盟法院之《華為訴中興》案(Huawei v ZTE case, 16 July 2015, Case C- 170/13)的先決裁判發出第一例禁制令(Cases 4a O 144/14) (Nov. 3, 2015)。這個判決係義大利公司SISVEL公司認為青島海爾德國公司(以下稱海爾公司)侵害其有關GPRS及 UMTS無線網路專利組合之標準專利,並已經對海爾公司發出專利侵權通知,並發出授權要約,海爾公司則抗辯認為,SISVEL僅通知其母公司而未通知其分公司,且其授權要約不符合FRAND原則。

  德國法院認為,SISVEL只要將足夠的專利侵權資訊及授權要約通知海爾母公司進而據以判斷是否與SISVEL展開授權協商即可,若要求專利權人亦須一一通知其分公司,則將流於形式。

  其次,海爾公司雖因認為SISVEL要求之授權金過高,故拒絕SISVEL的授權要約並提出反向要約,但卻未在提出反向要約後之合理期間內依據歐盟法院在《華為訴中興》案先決裁判中之見解,對SISVEL提供保證金以擔保其授權協議尚未達成前對SISVEL專利之使用費用。故德國法院進一步對前述合理期間給予確切期間,即拒絕專利權人要約時起一個月內。

  至於海爾公司主張SISVEL授權要約不符合FRAND原則之抗辯,德國法院認為因海爾公司未履行前述程序,故尚無須判斷SISVEL授權要約是否FRAND原則。故何種情形屬於符合FRAND原則,仍留由後續之實務見解加以補充。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 德國法院依據歐盟法院先決裁定發出第一例禁制令, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7132&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/21)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek?

日本政府怎樣對公部門管制DeepSeek? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 2025年2月3日,日本個人情報保護委員會(Personal Information Protection Commission,簡稱PPC)發布新聞稿指出[1],DeepSeek所蒐集的資料,將會儲存在中國的伺服器裡,且為中國《國家情報法》的適用對象[2]。這可能將導致個人資料遭到中國政府調用或未經授權的存取。作為中國開發的生成式AI,DeepSeek雖以優異的文本能力迅速崛起,卻也引發資安疑慮。 身處地緣政治敏感區的日本對此高度警覺,成為率先提出警告的國家之一。台灣與日本面臨相似風險,因此日本的應對措施值得借鏡。本文將從PPC新聞稿出發,探討日本如何規範公部門使用DeepSeek。 壹、事件摘要 DeepSeek作為中國快速崛起之生成式AI服務,其使用範圍已快速在全球蔓延。然而,日本PPC發現該公司所公布之隱私政策,內容說明其所蒐集之資料將存儲於中國伺服器內,並依據中國《國家情報法》之適用範圍可能遭到中國政府調用或未經授權之存取。 日本PPC因而於2025年2月3日發布新聞稿,隨後日本數位廳於2月6日發函給各中央省廳,強調在尚未完成風險評估與資安審查之前,政府機關不應以任何形式將敏感資訊輸入DeepSeek,並建議所有業務使用應先諮詢內閣資安中心(内閣サイバーセキュリティセンター,NISC)與數位廳(デジタル庁)意見,才能判定可否導入該類工具[3]。數位大臣平將明亦在記者會中強調:「即使不是處理非機密資料,各機關也應充分考量風險,判斷是否可以使用。」(要機密情報を扱わない場合も、各省庁等でリスクを十分踏まえ、利用の可否を判断する)[4]。 本次事件成為日本對於生成式AI工具採取行政限制措施的首次案例,也引發公私部門對資料主權與跨境平台風險的新一輪討論。 貳、重點說明 一、日本對於人工智慧的治理模式 日本在人工智慧治理方面採取的是所謂的「軟法」(soft law)策略,也就是不依賴單一、強制性的法律來規範,而是以彈性、分散的方式,根據AI的實際應用場景與潛在風險,由相關機關分別負責,或透過部門之間協作因應。因此,針對DeepSeek的管理行動也不是由某一個政府部門單獨推動,而是透過跨部會協作完成的綜合性管控,例如: (一)PPC的警示性通知:PPC公開說明DeepSeek儲存架構與中國法規交錯風險,提醒政府機關與公務人員謹慎使用,避免洩漏資料。 (二)數位廳的行政指引:2025年2月6日,日本數位廳針對生成式AI的業務應用發布通知,明列三項原則:禁止涉密資料輸入、限制使用未明確審查之外部生成工具、導入前應諮詢資安機構。 (三)政策溝通與政治聲明:平將明大臣在記者會上多次強調DeepSeek雖未明列於法條中禁用,但其高風險屬性應視同「潛在危害工具」,需列入高敏感度審查項目。 二、日本的漸進式預防原則 對於DeepSeek的管制措施並未升高至法律層級,日本政府亦沒有一概禁止DeepSeek的使用,而是交由各機關獨自判斷[5]。這反映出了日本在AI治理上的「漸進式預防原則」:先以行政指引建構紅線,再視實際風險與民間回饋考慮是否立法禁用。這樣的作法既保留彈性,又讓官僚系統有所依循,避免「先開放、後收緊」所帶來的信任危機。 三、日本跟循國際趨勢 隨著生成式AI技術迅速普及,其影響已不再侷限於產業應用與商業創新,而是逐漸牽動國家資安、個資保護以及國際政治秩序。特別是生成式AI在資料存取、模型訓練來源及跨境資料流通上的高度不透明,使其成為國家安全與數位主權的新興挑戰。在這樣的背景下,各國對生成式AI工具的風險管理,也從原先聚焦於產業自律與技術規範,提升至涉及國安與外交戰略層面。 日本所採取的標準與國際趨勢相仿。例如韓國行政安全部與教育部也在同時宣布限制DeepSeek使用,歐盟、美國、澳洲等國亦有不同程度的封鎖、審查或政策勸導。日本雖然和美國皆採取「軟法」(soft law)的治理策略,然而,相較於美國以技術封鎖為主,日本因其地緣政治的考量,對於中國的生成式AI採取明確防範的態度,這一點與韓國近期禁止政府機構與學校使用中國AI工具、澳洲政府全面禁止政府設備安裝特定中國應用程式類似。 參、事件評析 這次日本政府對於DeepSeek的應對措施,反映出科技治理中的「資料主權問題」(data sovereignty):即一個國家是否有能力控制、保存與使用其管轄範圍內所生產的資料。尤其在跨境資料傳輸的背景下,一個國家是否能保障其資料不被外國企業或政府擅自使用、存取或監控,是資料主權的核心問題。 生成式AI不同於傳統AI,其運作依賴大規模訓練資料與即時伺服器連接,因此資料在輸入的瞬間可能已被收錄、轉存甚至交付第三方。日本因而對生成式AI建立「安全門檻」,要求跨境工具若未經審核,即不得進入政府資料處理流程。這樣的應對策略預示了未來國際數位政治的發展趨勢:生成式AI不只是科技商品,它已成為跨國治理與地緣競爭的核心工具。 中國通過的《國家情報法》賦予政府調閱私人企業資料的權力,使得中國境內所開發的生成式AI,儼然成為一種資訊戰略利器。若中國政府藉由DeepSeek滲透他國公部門,這將對國家安全構成潛在威脅。在此背景下,日本對公部門使用DeepSeek的管制,可被解讀為一種「數位防衛行為」,象徵著日本在數位主權議題上的前哨部署。 值得注意的是,日本在處理DeepSeek事件時,採取了「不立法限制、但公開警示」的方式來應對科技風險。此舉既避免激烈封鎖引發爭議,又對於資料的運用設下邊界。由於法令規範之制定曠日費時,為避免立法前可能產生之風險,日本先以軟性之限制與推廣手段以防止危害擴大。 台灣雖與日本同處地緣政治的敏感地帶,資料主權議題對社會影響深遠,為使我國可在尚未有立法規範之狀態下,參考日本所採之行政命令內控與公開說明外宣雙向並行之策略,對台灣或許是一種可行的借鏡模式。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]個人情報保護委員会,DeepSeekに関する情報提供,https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/250203_alert_deepseek/ (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [2]《中华人民共和国国家情报法》第7条第1项:「任何组织和公民都应当依法支持、协助和配合国家情报工作,保守所知悉的国家情报工作秘密。」 [3]デジタル社会推進会議幹事会事務局,DeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起(事務連絡),https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/d2a5bbd2-ae8f-450c-adaa-33979181d26a/e7bfeba7/20250206_councils_social-promotion-executive_outline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [4]デジタル庁,平大臣記者会見(令和7年2月7日),https://www.digital.go.jp/speech/minister-250207-01 (最後瀏覽日:2025/05/06)。 [5]Plus Web3 media,日本政府、ディープシークを一律禁止せず 「各機関が可否を判断する」,https://plus-web3.com/media/500ds/?utm_source=chatgpt.com (最後瀏覽日:2025/05/06)。

台灣每人二氧化碳排放量逐年增加 全球第二十二名

  台灣自一九九○年至二○○四年止,平均每人排放量自五‧五七公噸大幅增加至十一‧五九公噸,以國際能源總署 (IEA )截至2002年統計,全球排放量前三名為美國、中國及俄羅斯,台灣則排名全球第22名。   主計處表示,依 IEA 統計資料庫顯示,二○○二年全球二氧化碳排放量前六名為美國(57.1億噸,占全球23.3﹪)、中國(34.7億噸,占14.2﹪)、俄羅斯(15.2億噸,占6.2 ﹪)、日本(11.8億噸,占4.8 ﹪)、印度(10.5億噸,占4.3﹪)及德國(8.5億噸,占3.5 ﹪)。台灣則排第 22 名(1990年為第28名),排放量占全球總量約1﹪,而經濟發展程度與我國相近的南韓、新加坡排名分別為第9名(4.7億噸,占1.9﹪)及52名(5500萬噸,占0.2﹪)。    行政院主計處據工研院能源與資源研究所統計,公佈最新「我國燃料燃燒排放二氧化碳」概況,台灣溫室氣體排放以二氧化碳為最大宗,佔八成以上,至二○○四年為 2.6億噸。   主計處指出,為抑制人為溫室氣體排放導致全球氣候變遷加劇現象,聯合國在一九九二年通過「聯合國氣候變化綱要公約」,且為落實排放管制工作,具有約束效力的「京都議定書」,已在今年二月十六日正式生效,期使在二○○八至二○一二年間,六種溫室氣體排放量平均應削減至比一九九○年低五‧二 %水準。在全球持續增溫、海平面上升及氣候變遷加劇下,台灣雖非京都議定書締約國,但政府相關部會順應國際永續發展潮流,正積極落實檢討溫室氣體排放減量政策。

日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策

  日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」,為提升國民健康、提高平均壽命,以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中,在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下: (1)醫療等領域中導入ID制度   日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会),並於次月公布相關研究報告書,其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」,上述制度預計自2018年開始階段性運用,並於2020年正式實施,因此,本年度工作目標設定為,著手勾勒具體之應用系統機制,並針對實務面相關議題進行討論,自明年開始落實系統開發,整體而言,日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用,增進相關領域之創新   「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」,意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。   此外,在現行法規範下,為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標,應成立「代理機關(暫稱)」,以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料,並妥善管理與去識別化,日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目,期望透過協議會對相關制度之討論,能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用   日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料,並鼓勵民間依此開發新市場,但在此之前,政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先,為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」,保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等,得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊,該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動,由地區中小企業開始。   為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上,政府機關應訂定一些獎勵措施,鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。   此外,今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目,即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord,簡稱PHR),讓相關醫療資料得以流通運用。同時,日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」,並普及到全國各地,這麼做的目的在於,過往因為醫療資訊不流通,以及重症照護上的斷層,使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境,新政策希望讓這些患者無論遷居何處,在全國各地皆能安心接受醫療服務,而不受限於地區限制。

印度政府公告個人資料保護法草案

  2018年7月27日印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)公告個人資料保護法草案(Protection of Personal Data Bill),若施行將成為印度首部個人資料保護專法。   其立法背景主要可追溯2017年8月24日印度最高法院之判決,由於印度政府立法規範名為Aadhaar之全國性身分辨識系統,能夠依法強制蒐集國民之指紋及虹膜等生物辨識,國民在進行退稅、社會補助、使用福利措施等行為時都必須提供其個人生物辨識資料,因此遭到人權團體控訴侵害隱私權。最高法院最後以隱私權為印度憲法第21條「個人享有決定生活與自由權利」之保護內涵,進而認為國民有資料自主權,能決定個人資料應如何被蒐集、處理與利用而不被他人任意侵害,因此認定Aadhaar專法與相關法律違憲,政府應有義務提出個人資料專法以保護國民之個人資料。此判決結果迫使印度政府成立由前最高法院BN Srikrishna法官所領導之專家委員會,研擬個人資料保護法草案。   草案全文共112條,分為15章節。主要重點架構說明如下: 設立個資保護專責機構(Data Protection Authority of India, DPAI):規範於草案第49至68條,隸屬於中央政府並由16名委員所組成之委員會性質,具有獨立調查權以及行政檢查權力。 對於敏感個人資料(Sensitive personal data)[1]之特別保護:草案在第4章與第5章兩章節,規範個人與兒童之敏感個人資料保護。其中草案第18條規定蒐集、處理與利用敏感個人資料前,必須獲得資料主體者(Data principal)之明確同意(Explicit consent)。而明確同意是指,取得資料主體者同意前,應具體且明確告知使用其敏感個人資料之目的、範圍、操作與處理方式,以及可能對資料主體者產生之影響。 明確資料主體者之權利:規範於草案第24至28條,原則上資料主體者擁有確認與近用權(Right to confirmation and access)、更正權(Right to correction)、資料可攜權(Right to data portability)及被遺忘權(Right to be forgotten)等權利。 導入隱私保護設計(Privacy by design)概念:規範於草案第29條,資料保有者(Data fiduciary)應採取措施,確保處理個人資料所用之技術符合商業認可或認證標準,從蒐集到刪除資料過程皆應透明並保護隱私,同時所有組織管理、業務執行與設備技術等設計皆是可預測,以避免對資料主體者造成損害等。 指派(Appoint)資料保護專員(Data protection officer):散見於草案第36條等,處理個人資料為主之機構、組織皆須指派資料保護專員,負責進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),洩漏通知以及監控資料處理等作業。 資料保存之限制(Data storage limitation):規範於草案第10條與第40條等,資料保有者只能在合理期間內保存個人資料,同時應確保個人資料只能保存於本國內,即資料在地化限制。 違反草案規定處高額罰金與刑罰:規範於草案第69條以下,資料保有者若違反相關規定,依情節會處以5億至15億盧比(INR)或是上一年度全球營業總額2%-4%罰金以及依據相關刑事法處罰。 [1]對於敏感個人資料之定義,草案第3-35條規定,包含財務資料、密碼、身分證號碼、性生活、性取向、生物辨識資料、遺傳資料、跨性別身分(transgender status)、雙性人身分(intersex status)、種族、宗教或政治信仰,以及與資料主體者現在、過去或未來相連結之身體或精神健康狀態的健康資料(health data)。

TOP