何謂「AI創作物」？
日本智慧財產戰略本部之「次世代智財系統檢討委員會」於2016年4月18日公布的報告書針對「AI創作物」有諸多討論，截取部份內容如述。
以現行著作權法來看，自然人創作產生的創作物，受到著作權保護並無疑問。倘若係自然人利用AI做為道具產出的創作物，若具備(1)創作意圖；(2)創作貢獻，兩種要件，亦得取得權利。然而，若該創作物僅透過人類指示，過程係由AI自主生成，此時該創作物即屬於AI創作物，目前非屬著作權法保護之範圍。惟上述三種情況在外觀辨識上極為困難。換言之，人類創作物與AI創作物之界線已愈趨模糊。
AI創作物可能具備多種態樣，包括：音樂、小說等，甚至包括新技術及服務的生成。以音樂、小說為例，由於日本著作權法係以「創作保護主義」為前提，只要該創作物完成時具有原創性，即受著作權保護，AI的特性可能會造成該當著作權保護之著作物數量遽增；若AI產生的成果屬於技術或服務，以專利審查需具備新穎性、進步性等要件而言，得獲取專利權難度相對比較高。
而日本政府在討論AI創作物是否具有「保護必要性」，主要係以智財權「激勵理論」出發，該理論核心在於保護人類的投資行為應獲得合理報酬，才有續行創作的動機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
日本經產省與國交省提出「自動駕駛推動發展與制度規劃」檢討報告日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」，邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題，交換意見。 該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面，檢討會指出：關於自動駕駛所需的地圖資訊，應由各汽車製造商協調，透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。 社會接受度方面，檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者，提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面，檢討會則指出：以現狀而言，自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗，必須持續進行實證試驗。 此外，為減少交通事故與因應少子化，與汽車的ICT革命等議題，由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」（自動運転戦略本部），並於12月9日召開第一次會議。 該次會議討論的範圍包括：為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進，以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
北歐能源科技觀點報告討論建築能源效率等為達碳中和所採措施 德國「新車輛及系統技術」補助計畫第二期「新車輛及系統技術」（Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien）補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案，該計畫從2015年6月起為期4年，聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案；2018年11月，有感數位化變革所帶來的壓力，以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力，德國聯邦經濟及能源部（BMWi）決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日，並追加補助金額至每年6000萬歐元，促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發，具體鎖定的項目包含：（1）創新感測技術與傳動系統（2）高精度定位技術（3）迅速、安全、可靠的通信協作技術（4）創新資料融合及資料處理程序（5）人車互動技術（6）配套的測試程序與認證（7）電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案（8）透過輕量化提升能源效率技術（9）空氣動力學優化技術（10）創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫，協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰，全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。