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。
羅育如
組長 編譯整理
Japan Academy of science, technology and policy introduced the model of production and research cooperation, 25th April, 2017, http://www.bestchinanews.com/Science-Technology/9540.html (lasted visited July 7th, 2017)
University and business collaboration agreements: Lambert Toolkit, https://www.gov.uk/guidance/university-and-business-collaboration-agreements-lambert-toolkit (lasted visited July 7th, 2017)
美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算，獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分，而且必須合於美國聯邦法規（13 CFR 121）中對於小型企業的規範，另外，美國小型企業管理局（U.S. Small Business Administration，SBA）對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準，依照不同的行業別，就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分，在美國政府採購契約發包的程序上極為重要，因為他們確保，為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準，而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫（Small Business Innovation Research ，SBIR)與小型企業技術移轉計畫（Small Business Technology Transfer ，STTR)上。 能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業，增加美國就業機會政策的一部分，計畫內容在於，給予每個小型企業最高15萬美元的補助金，只要企業的業務致力於發展創新能源技術，製造新的工作機會，以提高美國在世界的經濟競爭力，這些獲選企業在未來兩年內，可以參加第二階段的競賽，並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金，目前已有67個小型企業，總共75項創新研究計畫，包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作，這些獲選的小型企業遍佈全美各州。 美國政府認為，小型企業為其經濟體的主幹，提供全美二分之一的工作機會，並且在國內持續製造三分之二的新就業機會，重要的是，這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴，保護美國的環境，降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色， 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中，持續支持科學卓越和技術創新，以達強化國家經濟的目標。
歐洲藥物管理局(EMA)加強與歐洲毒品與毒癮監控中心(EMCDDA)於精神性影響藥物和藥物濫用上的資訊交換合作2010年藥物主動監視法規(pharmacovigilance legislation)要求EMA和EMCDDA必須加強在藥物產品濫用(包含不合法藥品)的資訊交換合作關係，是以，EMA和EMCDDA於今年九月初於葡萄牙里斯本相互簽署了修訂工作協議(amended working arrangement)，約定在新型精神性影響藥物與藥物濫用的面向上，加強相互間的資訊交流合作。 於EMA和EMCDDA所簽訂的修正工作協議中，雙方約定就下列領域深化資訊交換： 1.雙方需各自依照歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條，對於所擁有之新型精神性影響藥物與藥物濫用(包含不合法藥品)資訊進行交換合作； 2.資訊交換需透過通常基準的報告形式由EMCDDA送至EMA，並含括有關於藥物產品濫用、不合法藥物，以及新型精神性影響物質等相關資訊； 3.EMA必須通知EMCDDA有關於藥物產品濫用的有效導因(validated signals)，同時，EMA必須提供EMCDDA有關於藥物產品濫用和新型精神性影響藥品市場核准狀況的細部資訊； 4.EMA對於選定藥物產品之風險管理計畫的界定，可考量是否需先行與EMCDDA作諮詢意見交換； 5.EMA和EMCDDA在歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條所設基礎的合作模式下，必須要特別注意確保人類或動物健康照護並無惡化的情事，同時應確保科學建議之潛在衝突於前階段將會被界定與管理； 6.EMA和EMCDDA兩者間諮詢的進行，必須避免非關於新型精神性影響物質風險評估之科學建議的潛在衝突； 7.對於任何額外合作計畫的執行，必須考量EMA和EMCDDA兩者的例行性工作規劃； 8.對於特定計畫需要額外資源時，必須經由EMA和EMCDDA共同同意，並將同意文件附於現階段的工作協議中； 9.EMA和EMCDDA可就其各自舉辦的會議相互邀請對方，並邀請對該會議有興趣的其他團體參與； 10.對於EMA和EMCDDA間實際的合作面向，將在工作協議既定架構下繼續發展。 除了前述的適用範圍外，EMA和EMCDDA的修訂工作協議，亦有就相互諮詢和秘密資訊等領域作出約定，以確保資訊交換係在符合雙方需求與不侵害個人基本權利的情況下進行。有鑑於EMA和EMCDDA希冀藉由資源互補的強化約定，來彌補自身於精神性影響藥物和藥物濫用領域的資訊不足缺陷，是否我國在相關醫療、藥品管制或是藥品商業化資訊需有跨機關的整合機制，以促使我國在醫療、醫藥資訊交換與流通，在不侵害個人基本權利的情況下，能夠發揮互益效用，則是我國有關單位必須審慎思考的問題。
KCC提出Giga Internet計畫南韓通訊傳播委員會(Korea Communications Commission, KCC)與國家資訊社會局(National Information Society Agency, NIA) 於2009年7月24日共同宣佈「Giga網路促進計劃」的開展，預計在2012年開始提供商轉服務。Giga網路可在十秒鐘內下載一部DVD影片，較既有的光纖區域網路快上十倍。 南韓政府選定Giga網路作為國家型計畫乃係為了在「寬頻匯流網路」(BcN)計畫後，能繼續提供世界上一流的廣播通訊基礎建設。另一目的是希望藉此能有效利用高品質、大容量與匯流之資訊。 為了發展與Giga網路相關的技術、設備及服務，「Giga網路促進計劃」的參與者包括南韓的資通訊大型企業，包括一類、二類電信業者、相關軟業體、終端設備商與研究機構。藉此以全面且有體系性地逐步於未來四年內推行此計劃。該計畫預計於在2012年底，提供3D與多角度IPTV、HD家庭閉路電視(CCTV)與電視多媒體訊息服務給2,000家戶 。 KCC常委Tae-Gun Hyung預測：該計畫不將止是促進產業發展，也增加了全球資通訊匯流的科技競爭力，提供了新的市場進入領域，改變人們生活型態，並且帶給社會極大的催化效力。 南韓未來四年推動Giga網路取代BcN的成效，相當值得資通訊產業與發展型態屬性相近的台灣參考，作為我國推動數位匯流的重要借鏡。
歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議歐盟提出通用型人工智慧模型的著作權管理合規措施建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月23日 為推動以人為本且值得信賴之人工智慧（Artificial Intelligence, AI）應用，同時確保高度保護健康、安全及歐盟《基本權利憲章》所載之基本權利，包括民主、法治及環境保護，防止AI在歐盟境內造成有害影響，並依據歐盟《人工智慧法》（AI Act, AIA）第1條第1項支持創新。歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》關於通用型人工智慧的準則(The General-Purpose AI Code of Practice)[1]，以下簡稱「GPAI實踐準則」。 該準則由辦公室擬定計劃邀集通用型人工智慧(以下簡稱GPAI)模型提供商、下游提供商、公協會、權利人、專家學者、民間團體組成工作小組，進行討論與草擬。目的在協助GPAI模型的提供者符合AIA要求其應訂定模型技術文件，提供給下游提供者，並應制定著作權政策、發布訓練內容摘要的規定。預計將自 2025 年 8 月 2 日起適用。 壹、事件摘要 歐盟GPAI實踐準則包括透明度、著作權與安全維護(Transparency, Copyright, and Safety and Security)三大章節。為證明符合AIA第53條及第55條所規定義的指導文件（guiding document），並確保GPAI提供者（providers）遵守其在《人工智慧法》下之義務，於該準則於著作權章節提供適用AIA第53條第1項(c)款規定[2]的措施建議。 該準則強調採取相關措施可以證明符合前揭定之義務，但符合歐盟著作權及相關權利法規，並不以遵守該準則為要件，而且也不會影響歐盟著作權及相關權利法規的適用與執行，其權利最終歸屬法院。而著作權人依法保留的權利，以及針對文字與資料探勘（Text and Data Mining, TDM）的例外或限制 (EU 2019/790號指令第4條第1項)，仍應在合法條件下適用。 考量到一些GPAI提供者是新創企業，規模有別於一般企業，故該準則亦強調其所要求採取的是相稱措施（proportionate measures），應與提供者之規模相稱且合乎比例（commensurate and proportionate），並充分考量中小企業（SMEs），包括新創公司（startups）之利益。 貳、重點說明 該準則建議GPAI提供者，採取訂定著作權政策、合法重製、尊重權利保留、積極防止侵權、提供問責管道等五大著作權管理措施。 一、訂定、維持並實施著作權政策 為證明已符合AIA第53條第1項(c)款所負之義務，GPAI提供者針對其投放於歐盟市場之通用人工智慧模型，應制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規。該準則建議提供者應將著作權章節所列措施納入於政策中，公開發布並維持最新狀態其著作權政策摘要，且在組織內部指派負責實施和監督。 二、獲取合法可存取之受著作權保護內容 GPAI提供者進行 EU 2019/790號指令第2條第2項之文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型進行網際網路內容的重製並擷取時，例如使用網路爬蟲（web-crawlers）或授權他人使用網路爬蟲代其抓取（scrape）或以其他方式編譯資料，應防止或限制對作品及其他受保護標的物之未經授權行為，特別是應尊重訂閱模式（subscription models）或付費牆（paywalls）所施加之任何技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路爬取時，應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站。 三、識別並遵守權利人的權利保留 GPAI提供者文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型，其網路爬蟲應識別並遵守EU 2019/790號指第4條第3項的機器可讀（machine-readable）權利保留[3]，讀取並遵循機器人排除協議（Robot Exclusion Protocol, robots.txt）。 該協議包括任何經網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force，IETF)證明技術上可行且可由AI提供者和內容提供者（包括權利人）實施之版本，或經國際或歐洲標準化組織採納透過基於資產（asset-based）或基於位置（location-based）之詮釋資料（metadata）等其他方式的機器可讀協議。亦包括通常係透過在歐盟層級經由權利人、AI提供者及其他相關利害關係人參與討論所達成共識的識別方案。 GPAI提供者亦應透過公開該等資訊並提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施，使受影響之權利人能夠取得相關資訊，包括所用的網路爬蟲、所採識別並遵守權利保留之措施。 四、降低著作權侵權輸出之風險 為降低整合GPAI模型的下游人工智慧系統（downstream AI system），生成可能侵害著作權或相關權利的作品或其他標的物GPAI提供者應實施適當且合乎比例之技術保障措施，防止其模型生成以侵權方式重製受歐盟著作權及相關權利法規保護之訓練內容。;同時，在使用政策、條款與條件或其他類似文件中禁止模型用於著作權侵權目的。對於以自由及開源授權（free and open source licenses）發布之GPAI模型，應在隨附文件中請使用者注意禁止模型用於著作權侵權用途。無論是將模型整合至其自身的人工智慧系統，或係依據契約關係提供給他人。 五、提供聯繫受理管道 GPAI提供者應提供與受影響權利人進行連繫的管道與資訊，讓受影響之權利人及其代理人（包括集體管理組織（collective management organizations））以電子方式進行投訴。同時，勤勉、非任意地並在合理時間內處理投訴，除非投訴明顯無根據，或已對同一權利人提出之相同投訴作出回應。 參、事件評析 美國先前於2025年6月23日曾由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AI訓練行為可主張合理使用的簡易裁決(summary judgment)[4]。但法官仍然指出提供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，並不支持盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。 這次歐盟的準則更明確指出，GPAI提供者進行文字與資料探勘及訓練其通用人工智慧模型，以網路爬蟲（web-crawlers）進行網際網路內容的擷取，應尊重訂閱模式（subscription models）或付費牆（paywalls）所採取的技術性拒絕或限制存取。而且在進行網路內容爬取時，應排除歐盟認定為持續且重複大規模商業侵犯著作權及相關權利之網站，即訓練資料的取得必須是合法。而且必須積極使用可識別並遵守機器人排除協議（Robot Exclusion Protocol, robots.txt）的技術，更應透過公開該等資訊、提供受影響權利人可在該等資訊更新時自動獲得通知的適當措施，使受影響之權利人能夠及時知悉所用網路爬蟲、所採尊重權利保留之措施。 雖然前揭美國法院案件正在進行審理，但顯然與歐盟的GPAI實踐準則及美國著作權局的合理使用立場[5]一樣，均不認同迴避權利保護施、自盜版網站取得的資料之情況。我國日前發生七法與法源公司之間的著作權訴訟，七法以網路爬蟲爬取法源公司於使用條款限制存取的資料，並非技術創新撞上不合時宜的舊有法律框架，而是創新應用仍應在合理保護權利的前提下進行。 歐盟GPAI實踐準則所揭示的政策制訂、尊重權利保留、積極防止侵權、提供有效且給予合理回應的問責管道等AIA合規要求，已提示GPAI的開發、服務提供，應如何透過公開、揭露措施來配套降低科技創新應用過程對既有權利的影響，也指引其應建立的內部管理與外部溝通重點。對於開發、運用GPAI對外提供服務的企業而言，在爭執訓練資料應有合法空間的同時，或許應該思考是否應先採取歐盟GPAI實踐準則所建議的措施，以尊重既有權利的態度，積極降低權利人的疑慮，始有助於形成互利的合法利用空間。 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]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai。(最後閱覽日：2025/07/21) [2]該條款要求將通用人工智慧模型投放於歐盟市場（Union market）之提供者，必須制定政策以遵守歐盟著作權及相關權利法規，特別是透過最先進之技術，識別並遵守權利人依據《第2019/790號指令》（Directive (EU) 2019/790）第4條第3項所表達之權利保留。 [3]指不接受其著作被用於文字與資料探勘目的之利用。 [4]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) [5]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。