日本首相安倍晉三於2017年4月11日出席「第一次再生能源及氫(水素)燃料內閣會議」,在會議中進行加速引進再生能源及落實氫燃料社會等議題探討,並公布「推展氫(水素)燃料基本方針」,以達成2020年具有4萬台電動汽車之目標,並推展相關氫燃料之相關規範及準備,謹對於相關重點政策綜述如下:
一、為擴大再生能源之使用,5年內中央及各級政府共同展望12項計畫:
二、邁向氫燃料社會之無碳排放目標:
首先,擴大電動車燃料電池、家用燃料電池等相通之氫燃料之利用,中長期於2020年以氫發電及大規模國內外氫原料之供應鏈,最終希望建立無碳排放之氫燃料電力供應系統目標。
在有擴大引進再生能源,並兼顧國民負擔之目標下,日本於2016年5月修正電氣事業再生能源電氣(FIT法)相關特別措施,且於2017年4月開始引進相關新的事業計畫及措施。
美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件(FACT SHEET: The American Jobs Plan),針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題,預計在未來八年內每年投資約GDP的1%,共投入約2兆美元(約合新台幣56兆元)於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出,雖然美國為世界上最富裕的國家,但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜,部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋,而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失,更威脅到國家經濟安全。除此之外,美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手,顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資,以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分,包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑,並升級港口、機場及運輸系統,並改善飲水、電力與網路布建,提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務;除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性,也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時,將採用符合永續性及創新性的建築材料,並優先使用在美國製造與販售的零組件,以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分,相對於中國大陸正大力投資於研發,其研發支出為世界第二,美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降,為了支持研發團隊克服高度創新(high-innovation)技術的障礙,有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會(NSF)投資500億美元設立技術局(technology directorate),用於整合國家研究資源,投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發,並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外,白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案,包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法,並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學(HBCUs)、弱勢族群教育機構(MSIs)的科技研發以避免種族與性別落差,投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金,向國家標準技術協會(NIST)投資140億美元推動產官學合作研發,以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金,特別是地區型的小型孵化器及創新聚落,以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
WHO發布《2019‑nCoV戰略準備和應對方案》呼籲全球加速研發創新以對抗疫情2020年2月3日,世界衛生組織(World Health Organization, WHO)發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》(2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan),呼籲全球合作以加速研發創新,對抗新型冠狀病毒(2019 novel coronavirus, 2019-nCoV)。WHO提出的戰略目標包含六大項:限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標,可以透過以下方式實現:(1)加速建立國際協調方案,透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。(2)擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案,包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療;在可行的情況下發現並追蹤感染者;強化醫療機構中的感染預防及控制;實施旅行者的健康管理措施;提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。(3)加速對2019‑nCoV的研究及創新,優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法,確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立,促進並匯集學界合作的研究成果。 另外,WHO在本戰略中明列出八大衡量指標,用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效,以便WHO能與政府合作,共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為:流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。
既有建築改善翻新措施─德國政策參考既有建築改善翻新措施─德國政策參考 科技法律研究所 2013年07月11日 壹、事件摘要 內政部於6月20日公布資訊指出,我國為達成環境永續發展之目標,於1999年開始推行綠建築標章評估系統,迄今已有3,943件新建或既有建築,取得綠建築標章或候選綠建築證書,每年皆可有效節水與節電;同時,自2003年起,針對既有中央辦公廳舍及國立大專院校所辦理的改善翻新,亦具有顯著的節能減碳成果。 貳、重點說明 為因應全球暖化與氣候變遷問題,我國針對建築部門推動許多兼顧節能減碳與生態保護的綠建築政策。首先,內政部在1999年針對新建建築之規劃設計,訂定綠建築標章評估系統。行政院另於2001年3月核定「綠建築推動方案」,率先實施對公部門新建及既有建築之綠化工作,內政部並依據該方案實施方針第7條,推動「綠廳舍暨學校改善補助計畫」。接著,為了強化民間產業投入綠建築,行政院再於2008年1月核定「生態城市綠建築推動方案」,依據該方案實施方針第11條「辦理綠建築更新診斷與改造計畫」,繼續推動既有中央辦公廳舍及國立大專院校建築物之改善翻新。此外,為鼓勵民間既有建築參與綠建築改善,並於100年1月訂定內政部獎勵民間綠建築示範作業要點。 由上述政策發展可以看出,我國既有建築之改善翻新,乃循公部門先帶頭示範,再輔以對民間建築給予獎勵補助,與歐美等先進國家政策推動模式一致。 參、事件評析 根據統計,我國既有建築約佔全國建築總量97%,這些早期建造的建築物,於設計規劃之初皆未納入綠建築之概念。因此,雖然許多既有建築仍舊堪用,但建築本身卻普遍存在著高耗能問題。這使得推動既有建築進行改善翻新,提升其能源效率,成為一重要議題。而依內政部公布之資訊,公部門既有建築改善翻新獲得卓越之成效,確實令人欣喜。然而,公部門既有建築畢竟仍屬少數,故如何推動民間既有建築進行改善翻新,會是我國落實綠建築政策的關鍵。在此,本文將介紹德國政府之相關政策,希望能供我國作參考。 在既有建築改善翻新政策中,德國政府同樣先要求公部門建築必須進行改善翻新,以逐年降低其能源消耗量。與此同時,德國政府也認知到有超過75%的既有建築,至今仍未進行改善翻新。因此德國交通、建築暨都市發展部(Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, BMVBS,簡稱交通部)推出了降低二氧化碳排放的建築改善翻新方案,不僅給予補助,更與德國復興信貸銀行(Kreditanstalt für Wiederaufbau, KfW)合作,提供改善翻新的低利率貸款。 今年6月1日,為了促進民眾積極採取「具體的」改善翻新行動,交通部與德國聯邦經濟暨技術部(Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi,簡稱經濟部)共同推出建築節能改善翻新的線上評估服務。讓民眾即使在家中,也可以進行節能與節省成本的行動。 該線上評估服務分為三大步驟,首先,必須輸入建築物的狀態。接著,便可以選擇欲改善翻新的項目及措施。最後,系統會產生整體改善翻新的結果,包括改善翻新前後的能源需求狀態、二氧化碳排放量,以及改善翻新所需經費,並提供聯邦、邦政府財政補助及KfW貸款方案的連結。 德國政府希望藉此向民眾傳達改善翻新的好處,在於節能、節省長期的能源成本,並增加建築物之價值。儘管德國政府在此線上評估服務網站上表明,評估結果僅供參考,並無法取代專業能源顧問的具體評估建議。然而,事先透過簡單、便利的線上評估,不僅增加民眾對於既有建築改善翻新的瞭解及興趣,更是進一步驅動民眾尋求專業評估的動力。 由此可知,節能減碳若要具體落實,全面性的規劃絕對是必要的。我國若能以德國的政策為借鏡,給予民眾更多關於既有建築改善翻新的協助,提供更多資訊。相信可以鼓勵更多民眾自主投入既有建築節能之行列,使我國綠建築政策獲得全面性的落實。
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。