日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」

  日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現,目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革,而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響,公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此,經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」,以公私協力的方式共同策定未來產業願景。

該會議的具體檢討事項包括:
1. 具體變革狀況檢視:IoT、Big Data、人工智慧等技術,究竟會對產業構造、就業結構,以及經濟社會系統具體產生如何的改變。
2. 變革之影響:上述的變化可能創造機會,亦會產生風險。因此,於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰,是否有可能克服相關限制,亦為應關注的焦點。
3. 把握國際上的動向:上述的機會及風險,各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。
4. 日本政府具體之特定處方籤:於上述背景下,日本政府及民間企業,應提出個別之戰略及對應方法。

  綜上所述,公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」,最後提出2030年「新產業構造願景(新産業構造ビジョン)」,對將來經濟社會系統進行預測。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7318&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點

  由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響,七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG(Cyber Expert Group),並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」(Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector),本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅,提供金融機關高標準之因應對策,並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果,建立處置應變之基礎,加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關(private sector financial entities),或關鍵之第三方提供商(critical third party providers),因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務,但也可依要點訂定之原意,在減少自身受到勒索軟體之損害上,或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本,要點所提列之重點如下:   1.網路安全策略與框架(Cybersecurity Strategy and Framework):   將因應勒索軟體威脅之措施,列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。   2.治理(Governance):   支付贖金本身可能於法不容許,也可能違背國家政策或業界基準,金融機關須在事件發生前,檢視相關法規,並針對潛在的被制裁風險進行評估。   3.風險及控制評估(Risk and Control Assessment):   針對勒索軟體之風險,應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約,填補勒索軟體造成的損害。   4.監控(Monitoring):   針對潛在的勒索軟體,金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務,並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。   5.因應處置、回覆(Response):   遭遇勒索軟體攻擊之事件,就其處置措施,須依原訂定之計劃落實。   6.復原(Recovery):   遭遇勒索軟體攻擊之事件,將受損之機能復原,須有明確的程序並加以落實。   7.資訊共享(Information Sharing):   須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。   8.持續精進(Continuous Learning):   藉由過往之攻擊事件獲取知識,以提高應變勒索軟體之能力,建立完善的交易環境。   此要點並非強制規範,因此不具拘束力,且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」(G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document)之內容。綜上述CEG所提列重點,針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上,應如何完善資安體制,與日本後續因應勒索軟體之政策,皆值得作為借鏡與觀察。

歐盟執委會提出「2050低碳經濟策略規劃藍圖」

  為邁向低碳經濟時代,建立歐洲成為具競爭力之低碳經濟體,歐盟執委會(European Commission)於2011年3月8日向歐洲議會(European Parliament)提出「2050低碳經濟策略規劃(A Roadmap for Moving to a Competitive Low-Carbon Economy in 2050)」,並設定2050年低碳總目標,宣示將透過加強低碳技術研究發展、推動能源效率使用等方式,降低對石化燃料依賴,並提昇區域內更多就業機會。   隨著近期中東與北非地區石油危機,原油價格節節高升,已嚴重影響歐洲國家每年能源支出經費,並降低未來各國經濟成長率。歐盟執委會認為,必須積極促進歐洲國家,經由投入科技研發、提昇能源效率,有效抑制不斷提昇的能源成本,推動歐盟邁向低碳經濟社會;並且,所設定目標及推動措施,倘若有所遲緩或推延,越晚投入將導致日後所需投入經費成本更為昂貴,悔不當初。「2050低碳經濟策略規劃」所設定之目標為,規劃透過各種符合成本效率(Cost-Efficient)措施及方法,推動歐盟區域內溫室氣體排放量至2030年降低40%、至2040年降低60%、至2050年降低80%(以1990年排放量為基準),達成低碳經濟願景目標。     歐盟執委會表示,未來應強化推動低碳技術之研究發展,促進未來更廣泛運用,並強調應更全面加強推動策略性能源科技研究計畫(Strategic Energy Technology Plan , SET-Plan),未來10年內歐盟將再額外增加50 billion歐元投資,加強推動能源科技相關研發工作,及未來可供運用之工具措施。   「2050低碳經濟策略規劃」中,詳細規劃推動步驟,並區分各大領域分別施行。以電力部門(Power Sector)領域為例,運用低碳技術、潔淨技術設備所產製電力,至2020年將達到降低45%--60%比例之排放量,到2050年,所有發電技術之溫室氣體排放量更將降低至可接近於0;而對於「工業部門」所設定目標,2050年達成降低80%之目標,對於「家庭及辦公建築」部份,設定2050年可降低90%之目標,而「運輸部門」則設定於2050年達成降低60%之目標。此外,歐盟執委會更指出投資「智慧電網(Smart Grid)」的重要性,將可促使「需求端(Demand-Side)」更具效率性,更廣泛且分散之電力調配中心,以及啟動運輸系統電力化之時代。   低碳經濟社會所帶來福祉,並可降低歐盟每年能源支出,及對於石化燃料進口依賴程度,也促成轉變改以低碳技術產製電力能源,作為可行的替代因應方案;以及,低碳經濟社會型塑推動,除了投入經費研發技術外,相關運用更須透過教育、訓練、推廣,廣泛使大眾接受且樂於使用新興技術,如此未來將可衍生種類與數量均會更多之就業機會,也有助益於經濟成長;此外,推動低碳經濟亦可改善生活品質及健康生活,未來實際效應可改善公共健康、減少醫療費用支出、及降低對生態環境消耗破壞,均屬良善效益。   然而,歐盟執委會這些推動措施,亦傳出有反對聲音。「歐洲商業(Business Europe)」團體就對外表示,他們反對「2050低碳經濟策略規劃」所設定的這些超高標準,他們認為相關推動措施,未來將會嚴重傷害歐盟境內企業發展,因為主要競爭者如中國、日本及美國,相較而言,均未設定這麼高的推動目標。未來歐盟執委會這些規劃藍圖是否落實達成,值得後續觀察。

歐盟執委會發表數位政府有助於因應COVID-19疫情之說明

  歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年3月24日發表新聞稿,說明在COVID-19疫情期間,各國政府要求人民保持社交距離甚或自我隔離;人民無法會面互動下,數位政府政策成為維持正常生活的解套方式。歐盟於新聞稿中重申先前建構「歐盟內部市場電子交易之電子身分認證與信賴服務規則」(REGULATION EU No 910/2014 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 23 July 2014 on electronic identification and trust services for electronic transactions in the internal market and repealing Directive 1999/93/EC,以下簡稱 eIDAS)、電子識別(electronic identification, eID)以及發展信任服務(trust services)的必要性,例如電子戳記(eTimestamps)、電子圖章(eSeals)、電子簽章(eSignatures)、網站認證(Website authentication)等均屬之。歐盟公民無須離開住宅,即可和公部門互動。   除了公部門,信任服務可以支援歐盟企業(特別是疫情嚴重地區的中小型企業)遠端執行業務,維持業務連續性。例如金融服務對交易、認證、安全性及防洗錢等領域發展數位化:eID識別客戶身分、整合同一客戶的海外金融帳戶服務、遠端驗證防洗錢要求;電子簽章可與客戶遠端簽署金融服務契約;電子註冊交付服務(electronic registered delivery service)則作為安全交換重要文件或契約之機制。   在零售業而言,安全的電子交易對於線上業務尤為重要。例如eID可對購買酒類等管制商品或藝術品等高價商品之消費者進行更嚴格的身分檢查;電子簽章和電子戳記則強化文件及流程追蹤機制,降低追蹤成本。 在運輸部門,以汽車共享服務為例,eID可用於證明客戶的身份,提供安全登錄,並允許客戶進行遠端車輛解鎖。而貨運及物流產業,若在不同營運商運送之間遇有延遲,則電子戳記可使責任歸屬更加明確。另外,對重要文件使用電子圖章,可證明文件完整性、有效性並減少對紙本文件的依賴,並降低疫情期間會面之風險。

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。

TOP