新加坡國家研究基金會推出AI.SG計畫，促進人工智慧技術發展
新加坡國家研究基金會（National Research Foundation，以下簡稱NRF）於2017年5月3日宣布AI.SG倡議，並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元，整合NRF，智慧國家與數位政府辦公室（Smart Nation and Digital Government），經濟發展委會（Economic Development Board），資通訊媒體發展局（Infocomm Media Development Authority），新加坡創新機構（SGInnovate）及整合健康資訊系統（Integrated Health Information Systems）等數個政府部門，以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下：
- 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰
這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題，或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示：「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中，可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具，可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 - 投入並深化技術能力，以掌握下一波科技創新
其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence，XAI），以及相關技術，例如電腦系統架構（軟體、韌體、硬體整合）和認知科學(Cognitive Science）。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 - 擴大產業對於AI和機器學習的使用
AI.SG將與公司合作，利用AI來提高生產力，創造新產品，並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證，以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融，醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。
AI.SG計畫此項推動工作，未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題，也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活，值得我國相關機關推動政策之參考依據。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
1. National Research Foundation, AI.SG: new national programme to catalyse, synergise and boost singapore’s artificial intelligence capabilities，https://www.nrf.gov.sg/Data/PressRelease/Files/201705031442082191-Press%20Release%20(AI.SG)%20(FINAL)%20-web.pdf（最後瀏覽日期︰2017/06/14）。
2. National Research Foundation Home Page， https://www.nrf.gov.sg/home（最後瀏覽日期︰2017/06/14）。
英國能源安全暨淨零排放部（Department for Energy Security and Net Zero, DESNZ）於2026年2月4日發布「先進核能框架」（Advanced Nuclear Framework）政策文件，說明政府如何營造有利投資之政策環境，以支持民用先進核能技術之專案開發與商業化布建。 英國政府認為先進核能技術，包含「小型模組化反應爐」（Small Modular Reactors, SMRs）、「先進模組化反應爐」（Advanced Modular Reactors, AMRs）及「微型模組化反應爐」（Micro Modular Reactors, MMRs），不僅可持續供應低碳電力，且有助於維護電網穩定。 英國政府與產業利害關係人溝通而鑑別出推動民間專案所需解決之融資障礙，並提出相關因應方案，重點說明如下： （1）本框架導入「先進核能發展進程清單」（Advanced Nuclear Pipeline）及「專案就緒度評估程序」（Project Readiness Assessment），由政府協助鑑別於技術、供應鏈、資金、選址與營運方面具相當成熟度之專案，以增強投資人對專案長期前景之信心。 （2）於具成本效益之前提下，政府得考慮為民營專案提供保險、收益支持，同時「國家財富基金」（National Wealth Fund, NWF）亦將於專案開發與建設階段進行投資，而可化解投資人對於高昂開發成本、難以承保風險與缺乏明確回報之疑慮。 （3）能源安全與淨零排放部將成立「先進核能商業參與單位」（Advanced Nuclear Business Engagement Unit）以提供專門服務，負責專案推進與克服市場障礙，並協助企業與政府機構及地方政府溝通。
歐盟有機農民團體反對為新植物育種技術(NPBT)訂定新法歐洲法院(European Court of Justice, ECJ)於2018年7月作出裁定，利用新植物育種技術(New Plant Breeding Techniques , NPBT)誘變(mutagenesis)所得之作物亦屬於基因改造生物(genetically modified organism , GMO)，因此須適用歐盟的基因改造生物管制指令(GMO Directive 2001/18/EC)。 對於不涉及外源基因添加的新植物育種技術，是否應視為基因改造生物，並需獨立於添加外源基因之基因改造生物另制定框架，對此引發了強烈的討論，科學界/農民跟環保團體/有機農法之農民之間抱持著相反的態度。 科學界/農民認為，歐洲法院是以近20年前所通過的基因改造生物管制指令所做出的解釋，並未考量該技術進步所造成的差異，其認為新植物育種技術之誘變與自然產生的誘變無實質差異，而需要就新植物育種技術另外進行立法。 歐盟有機農民運動聯盟(IFOAM EU)於2019年7月24日發出聲明，認為若將新植物育種技術排除於歐盟基因改造生物管制指令之適用，將造成有機農業與傳統非基因改造生物之農民無法於農作物生產過程中排除基因改造生物之存在，最終將使得消費者、農民、食品加工者失去選擇非基因改造生物之選擇自由，故樂見歐洲法院之見解。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).
英國內閣辦公室宣布開啟「2015年開放政府夥伴英國國家行動計畫」英國內閣辦公室於2015年7月13日宣布開啟「2015年開放政府夥伴英國國家行動計畫」，認為身處於轉型於科學與技術、面臨了資訊革命的世界，資訊開放可以促使英國政府現代化作業，這也是讓英國邁向較佳未來的最好方式。現在英國社會已然是此一趨勢，而英國政府的任務就是讓其更佳發展，「開放政府夥伴國家行動計畫」（Open Government Partnership National Action Plan）就是英國政府規劃發展的藍圖，承諾將提供給民眾一更加開放及有責的政府。 而英國政府目前已就部分政策（資訊公開、反貪腐、財政透明以及公開政策形成過程）有相關發展，分述於下列七點摘要說明： 更高的有責性（accountability）：當英國政府開始公佈其政府部門相關出差數據後，英國政府發現高階官員變得更加傾向於搭乘飛機時乘坐經濟艙，以減少開銷。而溫莎-梅登黑德皇家自治市鎮議會（Windsor and Maidenhead Council）發布了公部門建築物的即時能源使用資訊，因此協助公部門減少16%的能源帳單費用。 更佳的資訊管理：英國政府發現，將訊息公開並使其可以利用，促使英國政府本身成為更佳成熟的資訊使用者。不僅英國政府會具備更高的有責性，同時也更能獲得公眾的資訊，而資訊公開則可使英國政府的決策具有實證依據。 資訊更加公開：資訊公開的優點不僅可使英國政府獲得公眾之資訊，同樣地公眾亦可得到政府的資訊，進而提升英國政府公共服務的水準。 數據經濟（data economy）：目前英國有上千家創業的新興公司正在設法取得政府創新利用的相關資訊，透過資訊的公開亦同時可幫助英國此類數據經濟的成長。 國際合作：英國政府認為於在政府透明化方面需要更多的國際合作。英國政府將以官方協助的立場公開資訊，支持採掘產業（extractive industries）財政透明的全球性標準，並承諾建立一個公司受益所有權（company beneficial ownership）的註冊中心單位，將會有關於英國各家公司最終擁有及實質管控者清楚的資訊來源，藉此打擊貪腐弊案。 地方授權：除了上述所提者，英國政府同時亦要將此規劃落實到各地，將授權予蘇格蘭、威爾斯、北愛爾蘭以及英格蘭的城市等地區。從蘇格蘭聯合政府的運作，到曼徹斯特其地方企業夥伴（Local Enterprise Partnership, LEP）公開資訊的利用，這些設置都可以作為彼此學習的借鏡，並將開放政府的原則擴散到全英國。 採取如維基（Wiki）的模式形成政策：英國政府認為應該要朝向維基百科（Wikipedia）運作的模式發展，於政策規劃方面採取與各方更高度合作的方式進行，可使資訊得以廣泛擴散。