英國上議院對於自動駕駛車運作環境及應備法制規範展開公眾諮詢
英國上議院科學及科技委員會(The House of Lords, Science and Technology Committee)於2016年9月15日對於自動駕駛車(Autonomous Vehicles)的運作環境與應備法制規範展開公眾諮詢，委員會邀請利害相關的個人和團體提交書面文件來回應此公眾諮詢。書面意見提交的最後期限是2016年10月26日。
英國政府一向對發展自動駕駛車的潛力十分積極，其在2015年建立了一個新的聯合政策單位－聯網與自動駕駛車中心（Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV），並在2015年財政預算案中提供CCAV一億英鎊的智慧行動研發基金聚焦於無人駕駛車技術。CCAV還公佈現有與車輛交通相關立法的調查報告，其結論是：「英國現有的法律架構和管制框架並不構成自動駕駛車在公路上測試的阻礙。」此外，CCAV還出版了無人駕駛汽車測試的實務守則。在2016年英國女王的演講中，政府宣布將制訂現代運輸法案(Modern Transport Bill)：「確保英國處在最新運輸科技的尖端，包括自動駕駛和電動車。」 2016年7月，CCAV舉辦了英國的聯網與自動駕駛車的測試生態系統的公眾諮詢，以及於2016年9月發佈個人和企業對於在英國使用自動駕駛車技術和先進輔助駕駛系統的公眾意見徵詢。
本次公眾諮詢將調查政府所採取的行動是否合適，是否有兼顧到經濟機會和潛在公共利益。在影響與效益方面，本次諮詢將收集自動駕駛車的市場規模與潛在用途、對用戶的益處與壞處、自動駕駛車對不同產業的潛在衝擊以及公眾對於自動駕駛車的態度等相關證據。在研究與開發的方面，自動駕駛車目前的示範計畫與規模是否足夠、政府是否有挹注足夠的研發資金、政府研發成果的績效以及目前研發環境是否對中小企業有利等面向，找尋傳統道路車輛是否有和自動駕駛車輛並存的過渡轉型方法。最後，布署自動駕駛車是否需要提升軟硬體基礎設施、政府是否有建立資料與網路安全的方法、是否需要進一步的修訂自動駕駛車相關法規、演算法及人工智慧是否有任何道德問題、教育體系是否能提供自動駕駛車相關技能、政府制訂策略的廣度；以及退出歐盟是否對英國研發自動駕駛車產業有不利之影響；而英國政府是否應在短期內做出保護該產業之相關措施，或是待Brexit條款協商完成之後再視情況決定等等。
上述議題在書面意見徵集完成之後，將於2016年11月召開公聽會再度徵集更廣泛的相關意見，科學及科技委員會希望能在2017年初做成調查報告並提交給國會，在得到政府回應之後，可能將進行辯論以決定未來英國自動駕駛車產業的發展方向。
孫承祥
法律研究員 編譯整理
Parliament UK, Driverless vehicles - where are we going?, http://www.parliament.uk/business/committees/committees-a-z/lords-select/science-and-technology-committee/news-parliament-2015/autonomous-vehicles-inquiry/ (last visited Oct. 20, 2016)
Parliament UK, Call for evidence: Autonomous Vehicles, http://www.parliament.uk/documents/lords-committees/science-technology/autonomous-vehicles/CfE-autonomous-vehicles-FINAL.pdf (last visited Oct. 20, 2016)
美國商務部（U.S. Department of Commerce）於2026年3月16日宣布，將依據第14320號總統行政命令（Executive Order 14320），進一步推動「美國AI出口計畫」（American AI Exports Program），徵集由產業界主導的「全端AI技術」（full-stack AI technology）出口提案，旨在透過對外提供整體AI解決方案維持並擴大美國在全球AI領域的領導地位，並降低國際市場對美國競爭對手AI技術依賴。 本次提案申請期間為2026年4月1日至6月30日，徵集對象主要為美國產業核心成員統籌的「預設型聯盟」（pre-set consortia），其組成無特定法律形式或人數限制，惟須具備持續對國際或特定區域市場提供全端AI技術完整方案之能力，並得於特定情況下納入外國企業。 此外，相關提案須涵蓋五大AI技術層面：經AI強化之硬體與基礎設施、資料管道與標記系統、AI模型與系統、資通安全措施，以及特定領域或功能之AI應用。其中硬體部分須具至少51%的美國本土價值。 後續提案選定將由商務部長會同國務卿、戰爭部長、能源部長及白宮科技政策辦公室主任進行評估。提案獲選後，全端AI技術方案即可列入美國政府向外國買家推廣的官方清單中。獲選之產業聯盟亦將取得美國政府的優先支持，包含政府間的優先推展、出口管制許可審查的優先處理程序，以及聯邦融資協調等，然並不保證取得出口許可或實質財務補助。
美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎，建構資料開放、共享和再利用的各項機制，滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求，以資料提升我國數位發展的價值，並強化民眾權利的保障，我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」，擬推動資料基礎建設，促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國，近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法，引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用，該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院（United States District Court for the Northern District of California），威廉·阿爾斯法官（Judge William Alsup）針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家，對Anthropic公司訓練大型語言模型（Large Language Model, LLM）時使用受其等著作權保護書籍一案，作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍，以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍，儲存在其數位化、可搜尋的檔案中，用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型，未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為，為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構，支持合理使用抗辯（Fair Use Defense），強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用，AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍，屬於「合理使用」（Fair Use），且具「高度轉化性」（Highly Transformative），包括將購買的實體圖書數位化，但不包括使用盜版，也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條（17 U.S.C. § 107）規定，合理使用需綜合考量四要素，法官於本案中認為： 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯，而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入，經由演算法解析、抽象化、向量化，最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力，屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容，而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」（transformative use）極高，與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本，簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability)，非為侵犯著作權人合法權益目的而進行，亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書，有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」，將這些副本保存在其資料集中，用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意（creative）的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素，須為整體衡量，儘管作品本身具有較高的創意性，但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達，整體而言，法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料，甚至必須「全書」輸入，看似「大量使用」，但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理，最終在生成新內容時，並不會原封不動重現原作。所以，雖然訓練過程涉及全部作品，但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達，這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出，人工智慧模型（特別是原告的Claude服務）的輸出內容，通常為全新生成內容，並非原作的精確重現或實質模仿冒，而且Claude服務在大型語言模型（LLM）與用戶之間加入額外功能，以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此，此類生成內容不構成對原作的替代，不會削弱原作的銷售市場，也不會造成市場混淆，而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張，肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用（Fair Use）不代表資料來源的適法性（Legality of Source）獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求，盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為，即使用於轉化性使用並立即丟棄，「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下，須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解，對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法，顯見將會產生關鍵性影響。而且，先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭，對合理使用之認定較為嚴格，而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察，目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理，而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是，均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料，除來自於既有資料庫，亦多來自網路搜取，如其亦不在可主張範圍，那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響，後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權，產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出，可合理使用資料於訓練AI，並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言，仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI， 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制，簡化資料查找與授權流程，讓AI訓練資料取得更具效率與合法性，才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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]相關新聞、評論資訊，可參見：Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38；Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books；Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/；Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日：2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025)，https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日：2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀，美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。
日本智慧財產推進計畫2015分析（上）日本智慧財產推進計畫2015分析（上） 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年08月26日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日公布了最新一期的「智慧財產推進計畫2015」[1]，分析其內容，除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外，並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景，特別提出了「推動中小企業智財活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」等三項核心議題，並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向，其內容如下： 一、推動中小企業智財活用 （一）現狀與課題 日本全國目前約有385萬間中小企業，不僅對於支持日本經濟具有重要地位，同時也是產業競爭力的來源。若中小企業能發展自身的智慧財產（包括技術、品牌等），以經營策略為基礎，有效透過智財戰略的權利化、標準化、隱密化等方式，應可將智慧財產活用於商業行為中，並且成功連結地域經濟的發展。然而以2013年而言，日本中小企業之中，將所擁有之技術或知識等加以權利化，申請發明專利、新型專利或商標其中之一的企業只有約3.3萬間，不到全部中小企業總數的1％[2]，可知日本目前將智慧財產活用於商業活動的中小企業非常有限。 而於2015年度的智財推進計畫中，日本依據對智財的掌握度將中小企業區分為「智財活用挑戰型」和「智財活動發展型」二類，前者是指能將自身所擁有的智慧財產和構想加以權利化後，將之活用於產品的開發、生產乃至於拓展海外市場等挑戰性活動之中小企業，後者則是指尚未擁有足以權利化之智慧財產（尤其是技術），對智財的意識尚屬薄弱，生產產品的通路和交易對象偏向固定，多半處於承攬者地位之中小企業。 關於強化中小企業智財戰略的作法，就「智財活用挑戰型」之中小企業而言，有鑑於對於非都會區之中小企業，能從智慧財產和商業經營兩個不同角度提供建言的機能，在現行體制下仍有所不足，故有必要針對如何策略性取得並活用智財，以助於事業經營之經營意識進行強化，特別是思維上應不侷限於申請並取得專利權，而是針對關於權利化、標準化、隱密化進全面性強化輔導的專門體系實為重點；另就「智財活動發展型」之中小企業而言，則將重點置於利用各種可能機會，協助喚起其對智財的認知及意識，特別是對金融機構等中小企業的相關事業人員進行智財啟發。 另一方面，關於對非都會區十分重要的農林水產領域，隨著近年來全球化和資訊化的高度發展，日本認為除需要對於仿冒品和技術外流提出對應作法外，也有必要活用2015年6月開始採用的「地理標示保護制度」[3]，以提高品牌價值、強化產業國際競爭力並活化地方經濟。 （二）今後施政方向 日本根據上述的現狀與課題，為強化中小企業等的智財戰略，同時促進大企業、大學和地方中小企業合作活用其智財，指示各主管部會應著手推動下列的施政方向： 1.強化地方中小企業智財戰略： 強化在各個都道府縣的支援據點數量，並且進行諮商體制及支援資源的強化，經由與中小企業的商業活動相關諮詢，發掘中小企業中與智慧財產相關的潛在需求，並且進一步透過智財綜合支援窗口，促進地域性中小企業活用自身之智慧財產，例如將其設計、品牌與活化產業或地域資源連結加以活用，提高中小企業所具有之無形資產之「能見度」，創造高附加價值的產品。 2.強化地方中小企業、大企業以及大學之智慧財產互助： 充實開放專利資料庫，使企業、大學、研究機關等之開放專利可直接透過網路進行整體性檢索，並在各地方行政機關配置支援人力，協助大企業將其所保有但未能有效利用之智慧財產（例如所謂之「休眠專利」），透過相對缺乏外部知識和技術等經營資源，但有意願接受技術移轉之中小企業進行事業化，以達成智財的有效活用；另針對大學與企業間共同研發情形進行調查，了解包括共同研發的專利申請型態、運用狀況和契約實務，以檢討共同研發之專利申請和契約內容的處理方式妥適性，進而從促進大學智財活用目標，以及兼顧中小企業、大企業、大學等個別需求和立場觀點下，設計具有彈性、可有效應用於在大學和企業間的契約內容。 3.推動農林水產領域智財戰略： 為推進農林水產領域的品牌化，在對於新導入的「地理標示保護制度」進行徹底宣導時，也應一併針對與地域品牌戰略有關的「地域團體商標制度」[4]間的選擇/搭配進行介紹，促進兩項制度的實際運用；對於海外市場，則透過與已導入地理表示保 護制度國家間的合作，使正牌日本特產能為當地市場所熟悉，整頓日本各地農林水產品向外輸出的環境。 （三）小結 與日本類似，我國的產業結構亦以中小企業為主，依經濟部中小企業處之統計，2013年我國中小企業有133萬1182家，占全體企業97.64%，就業人數858萬8000人，亦占全國就業人口78.3%[5]，足見中小企業不僅是我國經濟之命脈，更是支撐就業及分配所得的基石。 經濟部中小企業處於2013年至2014年6月間，為協助企業經營體質創新發展、創新中小企業智財價值，協助具技術創新之中小企業，進行智慧財產經濟價值及多元智財運用之評估，並輔導企業強化重視智財權及協助導入智財管理制度，以縮短研發時程及節省相關研發投入成本，已完成67家中小企業智財權之短期診斷服務、完成4家中小企業專案輔導、完成2家中小企業產品安規及檢測服務、輔導6家中小企業導入智財管理制度、為企業節省研發先期投入成本650萬元/年、帶動後續投資金額及流通運用衛生收入金額達3085萬元/年等[6]，已見相當成效。 我國後續或可參考前述日本作法，除持續加強中小企業智財戰略思維外，對於中小企業與大學或大企業間之智財互助，以及製造業以外之農林水產領域智財品牌化工作投注心力，以進一步實現中小企業之智財活用目標。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf（最後瀏覽日：2015/08/14） [2] 〈中小企業・地域知財支援研究会 参考資料〉，特許庁， https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_shien/betten.pdf（最後瀏覽日：2015/08/13） [3] 〈地理的表示保護制度(GI)〉，農林水産省，http://www.maff.go.jp/j/shokusan/gi_act/（最後瀏覽日：2015/09/02） [4] 〈地域団体商標制度〉，特許庁，https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/t_dantai_syouhyou.htm（最後瀏覽日：2015/09/02） [5] 〈2014中小企業白皮書〉，經濟部，頁2（2014），http://book.moeasmea.gov.tw/book/doc_detail.jsp?pub_SerialNo=2014A01203&click=2014A01203#（最後瀏覽日：2015/08/26） [6] 同前註，頁252。
在美國競業禁止修法趨勢下，雇主可採取的配套措施——–不可避免揭露原則？美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月提出一項提案，將使所有競業禁止條款無效，惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護，但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套，其中「不可避免揭露原則」（the “inevitable disclosure” doctrine）或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職，將不可避免地使用前公司之營業秘密時，可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素，以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟，包括： 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手； 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同，以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下，能履行其新的工作職責； 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法，得適用不可避免揭露原則，但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA）援引該原則仍未達成共識。儘管如此，部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密，僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊，並隨後於競爭公司擔任類似職位，不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述，不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅，但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確，僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求，故其是否能成為競業禁止協議的替代方案，仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。