人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。
德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。
解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的,以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人,日本至今共成立了兩百多個研究組合,主要透過專法創設之特殊性質法人制度,並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上,賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能,技術研究組合得以分割或轉換為公司,將研究成果直接轉化為產業化應用,技術組合之特色有以下幾點: 1.研究組合須至少二人以上之組合員發起:除企業公司外,日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ,凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學,皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動,並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動 2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行:未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時,大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份,增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用:技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割,就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果,則可以透過變更為公司型態,迅速將其研發成果予以產業化,亦可透過變更組織型態,而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
歐盟監察官日前指出,ISP業者的流量管理可能違反資料保護及隱私法歐盟資料隱私保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)Peter Hustinx呼籲歐盟,儘速建立專家小組,制定指導原則,將資料保護以及隱私原則納入網路中立原則中(Network Neutrality)。 網路中立原則原係要求對於網路服務提供者之間不應有所歧視,應平等對待所有資料。但是,在符合歐盟法規下,ISP業者亦得針對網路內容提供者或終端使用者,以不同收費方式管制網路流量。判斷的準據,則以使用者在網路上傳遞的個人訊息為主。調查官Hustinx在其意見書中指出,調查使用者傳遞的訊息可能會背離歐盟資料與隱私保護相關法律。 根據歐盟的隱私及電子通訊指令(Privacy and Electronic Communication Directive),ISP業者在某些條件下,得以促進通訊傳輸為目的,處理個人資料,但是必須取得使用人同意。這項指令亦要求ISP業者必須採取適當的技術、組織措施以確保資料的安全。承此,Hustinx就網路中立性所提出的意見,即為前述指令之例外,亦即ISP業者在確保網路順暢及監督是否有干擾時,其監控行為無須使用者同意。但若為限制某些服務,例如檔案交換,而進行的監控行為,則不在此限。再者,該同意必須免費的、明確的並且使用者得了解的。Hustinx提出的指導原則強調確保網路使用者被適當的告知,進而了解該項個人資料監控的意義而做出同意與否的決定。同時,ISP業者在進行調查時,亦應謹慎為之,不違反比例性原則。
歐洲議會通過「關於著作權與生成式人工智慧-機會與挑戰」決議,向執委會提出政策建議歐洲議會於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。
日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】日本文部科學省於2002年提出產學合作契約範本,實行以來發現內容缺乏彈性,對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此,2017年3月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Lambert toolkit等文件,提出11項合約範本,稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化,提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式,並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本,盡可能在產學合作契約簽訂前,事先考量研究成果的商業化策略,從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議,在進行模型選擇時需考慮以下因素: 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬(大學擁有、企業擁有、雙方共有)。 雙方是否同意智財權共有。 此外,為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用,在參考適用範本時,皆應考量研發成果商業化的靈活性,無論智財權歸屬於大學或企業方,都必須滿足以下的條件: 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展,提供了更細緻化的指引,或許可為我國推行相關政策之參考,值得持續關注其內涵與成效。