行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究

刊登期別
2005年11月
 

※ 行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=750&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/18)
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中國國務院發布AI行動意見,全面推動智慧應用加速現代化建設

中國國務院發布AI行動意見,全面推動智慧應用加速現代化建設 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著人工智慧(下稱AI)技術的快速發展,全球各國政府均積極推動AI在百工百業各領域的應用,以提升國家創新力、產業競爭力與社會治理效能,中國政府亦是如此。同時,受地緣政治及經貿競爭的影響,中國政府為強化國家供應鏈安全與韌性,由政府主導加速現代化建設,以推動智慧社會新型態的發展為目標。 壹、事件摘要 中國國務院於2025年8月26日發布「關於深入實施人工智能+行動的意見」(國發[2025〕11號)(下稱行動意見)[1],旨在全面推動AI應用於各行各業,以提升國內產業生產力與創新量能,並促進人機協作的智慧社會新型態,作為推動「中國式現代化」發展之重要建設。 貳、行動意見重點內容 於該行動意見中,中國國務院提出三項階段性目標,分別為: 一、 2027年前:AI應用普及率達70%以上 推動科技、產業、消費、民生、治理與全球合作的6大核心領域全面結合AI應用,擴大AI使用普及率達70%以上,以達加速公共治理與產業創新之成效。 二、 2030年前:AI應用普及率達90%以上 強化前述6大核心領域,持續擴大AI使用普及率可達90%以上,實現研發成果共享之效益。 三、 2035年前:AI應用普及率達100% 建立全面人機協作之智慧經濟與社會新型態,作為國家現代化建設之重要基礎。 為實現前述三階段目標,中國政府針對6大核心領域提出具體行動方向,重點整理如下: 一、 AI+科學技術 為加速科研進程並推動大模型建設與應用,將強化基礎科學研究平台和重要科技基礎建設的智慧化升級,打造開放式且高品質的共享資料集,以促進AI跨領域的結合發展。同時,亦積極促進AI帶動研發模式創新與效能的提升,以加速技術研發和產品應用落地。 二、 AI+產業發展 鼓勵企業將AI導入內部策略規劃、組織架構與業務流程設計等,以建構創新的商業模式;並在技術、產品與服務體系中推動智慧化應用,強化供應鏈各環節與AI的協作,同時最佳化工業、農業及服務業的生產與服務模式,藉以帶動傳統產業轉型升級,建構新型生態體系並加速整體產能提升。 三、 AI+消費增質 透過推動AI與服務的結合,建立多元及智慧化的服務模式,加速發展智慧消費相關基礎建設;此外,推動AI應用於各類商品與設備,重點發展智慧聯網汽車、智慧機器人、智慧家居、智慧穿戴等終端商品,加速技術融合與產品創新,以提升人民生活的品質。 四、 AI+民生福祉 透過推動人機協作的模式,提供新型的工作、學習與生活型態,建立更具智慧化的社會發展模式。例如,企業雇主可藉由AI協助建立新型組織架構和管理模式,提升傳統職務執行之效率,亦或是透過AI進行技能培訓以因應勞動力短缺之情形;學校教育面向則可推動AI融入教學教材,推動更加多元與互動之學習生態;生活方面則計劃推動AI健康照護、社會服務等領域廣泛應用,全面提升公共服務與生活品質,形成具包容性的智慧化社會。 五、 AI+智慧治理 推動AI全面導入社會治理過程,以促進市政管理、政務服務及公共資源運作的智慧化轉型,並利用AI強化公共安全與網路安全治理能力,完善國家安全防護的機制;於生態層面,將運用AI推動綠色永續與人機協作,強化於環境與碳管理領域的監測、預測及治理能力,促進高效及精準的治理模式。 六、 AI+全球合作 推動AI的普及與共向,建立開放生態系、強化運算能力、資料與人才領域的國際合作,共同提升全球南方AI基礎建設,縮減全球數位落差,協助各國可平等參與智慧化發展過程,共同因應AI應用相關風險,確保技術發展安全且可信賴地發展。 參、事件評析 從上述中國國務院發布之行動意見可知,其目標在於藉由強化安全及可信賴的AI,並促進AI應用於各領域的發展,以建構可持續性的智慧化生態系,提升社會治理效率與全民生活的品質,以利國家經濟與科技的共同發展。 然而,該行動意見雖明確提出國家整體目標及治理方向,為相關領域的智慧化發展提供指引,惟對於各項目標尚未提出可操作性措施、具體政策細節,或對產官學各單位可獲得的政府資源、技術支持與協助等進行明確規範。故後續仍需持續關注相應政策措施及配套資源的發布,以評估其實際推動AI應用之成效。 [1]《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(國發[2025]11号)。

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歐洲議會於2026年3月10日通過「關於著作權與生成式人工智慧-機會與挑戰」決議(European Parliament resolution on copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges)。有鑑於生成式 AI 經常發生未經授權在網路上抓取作品、無視權利保留或使用非法來源作品等侵權行為,歐洲議會特別通過本決議,闡明其就生成式 AI 相關著作權議題之立場,並就歐盟未來在此領域之政策方向與法制建構,向執委會提出具體作法建議。其重點摘要如下: 一、保障權利人對 AI 作品利用之完整掌控權 權利人對其作品用於 AI 訓練或後續應用(如推論與 RAG)應擁有完全控制權。執委會應建立保障機制,並針對新聞媒體遭大規模抓取利用之困境,研擬專門的保護措施。 二、推動自願性集體授權協議,衡平權益保障與資料需求 為兼顧權利人獲得公平報酬與 AI 業者取得高品質訓練資料之需求,執委會應推動自願性集體授權協議,平衡雙方利益。 三、落實退出權(opt-out) 執委會應評估可行的技術方案,以識別並尊重權利人拒絕其作品被用於AI訓練的權利保留聲明,並指定歐盟智慧財產局(EUIPO)擔任受信任之中介機構(trusted intermediary),負責管理相關opt-out事項。 四、完善透明度架構,並導入「可推翻推定」機制強化執行 執委會應建立全面的透明度架構,在溯源管理方面,要求通用 AI 模型和系統業者提供受保護作品清單及來源證明,以及網路爬蟲紀錄,且網路爬蟲需具備可識別性;在內容識別方面,執委會應制定AI生成內容標註行為準則,落實AI生成內容之偵測與告知義務,強化對提供創意內容之平台履行透明度義務狀況之監督。執委會應建立「可推翻推定」(Rebuttable Presumption)機制,相關業者如未遵守上述透明度義務,即推定其已使用受保護作品,權利人於訴訟中勝訴時,訴訟費用將由AI業者承擔。 五、落實著作權授權報酬制度,強化自主授權 歐洲議會反對以「總額支付」(Flat-rate)方式進行全球授權;權利人對授權條件與報酬應擁有自主決定權。執委會應建立相關框架,鼓勵業者尋求合法授權並支付合理報酬;同時,應針對業者「過去」利用受著作權保護作品之行為,研究具體補償方案。 六、完善補充性法律框架以強化監管 歐盟現行著作權法規已不足以應對生成式AI之挑戰,尤其《數位單一市場著作權指令》(CDSM 指令)針對 AI 訓練之規範仍存在模糊地帶,執委會應建立補充性法律框架(Supplementary Legal Framework),明確生成式AI相關著作權授權規則,以有效遏阻AI開發者違規行為。 歐洲議會之決議案並不具法律約束力,然依歐盟立法程序,執委會所提出之立法草案,須經歐洲議會與理事會共同審議通過始能生效,本決議暨已揭示歐洲議會於相關議題上之政策立場與建議,執委會於後續研擬立法草案時,勢必將其納入重要考量,以利後續立法程序之推進。是以,本決議內容實具重要之實務參考價值。

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美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。

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