為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待,全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過,且將在2018年5月25日生效,該規則異於資料保護指令(Data Protection Directive,95/46/EC)之處,在於規則無待各會員內國法化,得以直接適用,然而生效前的過渡期間,歐盟各國為因應新修正規則預作準備;近期,法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中,欲修改現行關於資料保護之法律,如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978),以達歐盟資料保護水準。
法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過,參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A),要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心,同時為符合與歐盟的國際承諾會員國,並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國,而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準,並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。
然而,資料在地化條款目前仍不明確,但此規定恐對資料傳輸設下更多限制;雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍,資料傳輸至第三國並不在此列,故為加速修法程序,聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整,國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識,後續修法值得關注。
2024年9月23日起,美國加州洛杉磯高等法院於康普頓(Compton)與比佛利山莊(Beverly Hills)法院試行數位證據系統,旨於簡化小額訴訟程序,使訴訟當事人透過數位證據系統平臺進行數位證據開示,節省郵寄實體證據副本所花費的時間、人力、物力。洛杉磯高等法院為全美最大之一審法院,法院轄區人數逾1千萬人,其所推動之數位證據系統具參考價值。 以下說明數位證據系統的重點: 1.數位證據系統適用的案件範圍 適用於「小額訴訟當事人於聽證會前之證據開示程序」。 關於證據開示程序,訴訟當事人應至少於訴訟聽證會前10 日完成證據開示。證據開示程序的傳統做法為當事人將證據副本「郵寄」給對造,而數位證據系統允許訴訟兩造於聽證會前,以「電子方式」交換證據。 依加州法規定,小額訴訟指原告向被告(個人、企業或政府單位)請求給付的金額在1.25萬美元以下。 2.數位證據系統可上傳的數位證據類型 訴訟當事人輸入「案號、聽證會具體日期、個人資訊(電子信箱或手機號碼)及6位數字金鑰」以驗證身分、註冊數位證據系統帳號後,可於數位證據系統分批上傳多種文件格式,包含時戳證據(Time stamp evidence)、圖片、影片、文字檔(如Word、OpenOffice)、PDF檔案、HTML檔案、簡報檔案等。並勾選上傳資料之當事人身分(原告或被告),確認上傳證據。 當事人應於確認上傳之每筆證據的註解中,簡述(briefly)該證據資訊。 經當事人確認、成功上傳至數位證據系統的每筆證據,都會擁有其唯一的(unique)證據編號(Exhibit Number)。 該系統最終會製作出一份「涵蓋該案件所有數位證據資訊的證據清單(Exhibit List)」PDF檔案,包含:案號、數位證據編號、證據縮圖及證據之簡述資訊等資訊,以便當事人依證據清單,參考(refer to)證據編號進行證據開示。 3.數位證據系統的檔案權限控管之設定 (1)上傳、編輯、刪除權限 訴訟當事人可上傳數位證據。 於系統上傳、未確認送出數位證據的階段,當事人則可編輯、刪除數位證據。 (2)線上瀏覽權限 上傳證據之當事人、司法人員擁有線上瀏覽「所有經當事人確認上傳之數位證據」的權限。 於系統確認數位證據後,上傳證據之當事人可於系統「勾選欲共享之數位證據」後,輸入對造之姓名、電子信箱,與對造共享其指定之數位證據。 (3)下載權限 訴訟期間至結案後60日內,訴訟兩造均可於數位證據系統下載數位證據。 4.證據於數位證據系統的保存期限 於小額訴訟結案後60日內,系統將自動刪除該案上傳之數位證據。 美國加州推動數位證據平臺,使當事人於平臺驗證身分、上傳時戳等數位證據,由平臺產出涵蓋案號、證據編號及證據資訊之證據清單,透過系統之權限控管加強證據管理,以數位證據開示減輕傳統證據開示程序之負擔。關於司法資料交換,參照我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局於2024年4月正式啟用之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,以「b-JADE證明標章」作為數位資料管理之標準,透過數位資料歷程管理與資料存證機制,鞏固證物保管機制。 上述之國內外趨勢之資料管理之作法可被資策會科法所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(下稱EDGS)》所涵蓋,美國加州數位證據系統,透過管理證據生命週期之各階段,首先由當事人上傳、確認證物資訊及建置清單;其次設有不同程度的檔案使用權限;並訂有證據資料之保存期限,以便進行證據管理、加速司法訴訟之證據開示程序。而為方便資料管理者控管數位資料,EDGS同樣強調資料之生命週期管理,由「檔案標題或檔案的相關資訊,需要能對應特定的數位資料」,輔以建立「資料清單」有助於盤點多筆資料。並透過「控管資料權限」等保護措施,搭配「評估資料的維護期限」,以達到管理資料歷程的目標。建議企業將EDGS納入資料管理規劃,確保資料管控有方。 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)
新德國包裝法簡介為有效降低包裝廢棄物對環境造成的汙染及不利影響,使製造商履行其B2C(business to customer)產品責任,德國以新的包裝法(Packaging Act, VerpackG)取代現行的規範(Packaging Ordinance,VerpackV),並已於2019年1月1日生效。 新包裝法VerpackG不同於VerpackV之處,在於除要求業者須加入原有的回收系統外,另授權Zentrale Stelle(Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister,ZSVR)基金會作為新包裝法強制登記制度的執行單位,規範欲在德國銷售產品包裝之所有實體或網路製造商及零售商,有義務於ZSVR的數據資料庫”LUCID”註冊,才能在德國地區進行銷售,並且為全面提升透明度,乃規範於LUCID註冊之商家資訊皆屬可供大眾公開查詢。 依VerpackG規定,於2019年1月1日起未為註冊的商家,其包裝商品不能在德國上市,否則恐將臨100,000歐元之罰款;另未加入回收系統之商家,恐面臨200,000歐元之罰款。而除須註冊與回收系統的加入外,製造商及零售商尚須將以下之包裝相關資訊提供給ZSVR做比對: (一)註冊號碼(商家於資料庫註冊時,由ZSVR所提供之註冊號碼) (二)包裝材料及容積 (三)製造商履行生產者延伸責任(Extended Producer Responsibility)簽訂的包裝方案名稱 (四)與回收公司或回收系統間簽訂之契約期限 資料來源:自行繪製 圖 德國包裝法實施步驟
iPhone5 推出後產生之法律爭議當蘋果的員工應該是在慶祝iPhone5的發表時,其實該公司的法務團隊為另一個商標侵權的爭議而緊張。 SBB(Swiss Federal Railways)是瑞士的國家鐵路公司,可能控告蘋果在iOS6中,一個新的以時鐘作為特色的使用。該公司聲稱蘋果侵害這個於1944年所創造出的設計。 SBB先前曾經同意鐘錶製造廠在簽署授權同意書後使用該設計,也期待與蘋果進行商討,以盡快解決此一爭議問題。SBB發言人表示:「金錢並非是最優先考量的利益,對於蘋果使用我們的設計我們是感到驕傲的,若是於兩個優質品牌之間可以有合作關係,將會是雙贏的局面。」 而蘋果的發言人回應:「此一有爭議的設計僅出現在iPad没有在iPhone」,並無其他評論。 這似乎是第一個商標爭議,蘋果可以快速且溫和地解決;因為蘋果與Samsung及其他科技大廠在全世界的爭議似乎是永無止境,在中國就得面對不少的法律問題。 的確,再幾周後SBB與蘋果已達成協議,SBB車站時鐘的設計可使用於蘋果的某些產品設備,如:iPad、iPhone,雙方已經過討論並在授權同意書中達成協議,該協議已同意一定金額的授權金,而進一步的授權細節則是維持機密。
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).