FAA公告禁止無人機於美國主要旅遊景點內飛行
根據美國國家安全執法機構（US national security and law enforcement agencies）之要求，美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administration，以下簡稱FAA）於2017年9月28日，依照聯邦法規（Code of Federal Regulations）第99.7條規定，發布無人機飛行規則，禁止任何人於多個旅遊地點邊界範圍400英尺內飛行無人機。美國聯邦調查局（FBI）局長Christopher Wray表示，「擔心恐怖分子會使用無人機進行攻擊。」
從FAA的公告中，禁止無人機飛行之限航區係由FAA和內政部（Department of the Interior，以下簡稱DOI）共同指定，包括：紐約自由女神像（Statue of Liberty National Monument）、波士頓國家歷史公園（Boston National Historical Park）、費城獨立國家歷史公園（Independence National Historical Park）、加州福爾索姆水壩（Folsom Dam）、亞利桑那州格倫峽谷大壩（Glen Canyon Dam）、華盛頓州大古力大壩（Grand Coulee Dam）、內華達州胡佛水壩（Hoover Dam）、密蘇里州傑弗遜國家擴張紀念公園（Jefferson National Expansion Memorial）、南達科他州拉什莫爾山國家紀念公園（Mount Rushmore National Memorial）、加州沙斯塔壩（Shasta Dam）。以上具體位置皆屬DOI管轄地區，也是FAA第一次將無人機之空域限制規定於DOI地標上，目前FAA仍對軍事基地進行類似空域限制。
限制無人機飛行之規則將於2017年10月5日生效，違反空域限制者，將採取法律行動，包含民事處罰和刑事追訴。只有少數例外情形，允許無人機在限制區內飛行，且必須和個別場所或FAA進行協調。FAA表示，正依聯邦法規第99.7條配合考慮其他聯邦機構對於無人機之其他限制要求。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
FAA Restricts Drones over Statue of Liberty, Other Landmarks, Federal Aviation Administration, https://www.faa.gov/news/updates/?newsId=88811&omniRss=news_updatesAoc&cid=101_N_U (last visited October 2, 2017)
FAA Bans Drones At Landmarks, Avweb, https://www.avweb.com/avwebflash/news/FAA-Bans-Drones-At-Landmarks-229696-1.html (last visited October 2, 2017)
Flying drones is now banned at major US tourist attractions, QUARTZ, https://qz.com/1090286/the-faa-has-banned-flying-drones-at-major-us-tourist-attractions/ (last visited October 2, 2017)
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。
美國5G科技加速方案（5G FAST Plan）美國5G科技加速方案（Facilitate America’s Superiority in 5G Technology，簡稱5G FAST Plan）是美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，簡稱FCC）為激勵5G投資創新、強化美國5G技術優勢，於2018年9月28日所提出的方案，著重在5G三大發展面向包括：投入更多頻譜進入市場、基礎建設及政策升級、更新監管法規等。其中，美國5G科技加速方案（5G FAST Plan）針對過時法令的現代化，共提出五點更新方向，促進美國人的數位機遇與挑戰。 一、 恢復網路自由：為鼓勵投資和創新，確保網路的開放自由。FCC通過《恢復網路自由命令》，廢除網路中立性。 二、 One Touch Make Ready： FCC更新網路設備安裝到公用電線桿的規則，降低成本並加快5G傳輸部署。 三、 加速智慧財產權轉型：FCC修訂規則促進企業投資5G網路與服務。 四、 商業數據服務：為激勵對現代光纖網路建設的投資，FCC更新高速專用服務規則並提高費率。 五、 供應鏈完整性：禁止購買會威脅美國5G通訊網路及通訊供應鏈完整性的設備與服務。 另一方面，2019年4月12日，FCC主席Ajit Pai前往白宮與總統會談時，再次強調美國必須贏得第五代行動通訊技術競賽，主要有兩個關鍵原因：首先是提升國家競爭力，透過開發並部署5G技術等高薪工作，提升美國經濟水平，進而超越其他競爭國家；再者，發展5G將徹底改變人類的生活方式，從精準農業、智慧交通再到遠端醫療網路，包含農村在內的所有美國民眾，都將受益於這場5G數位革命。 FCC擬定的美國5G科技加速方案（5G FAST Plan），未來發展重點聚焦如下： 一、 釋出5G頻譜以供商業使用：FCC已在2019年1月完成第一次的5G頻譜拍賣，並進行第二次及2019年12月10日第三次的5G頻譜拍賣，開放競標3400兆赫茲，將會是美國歷史上最大的頻譜競標。 二、 簡化5G無線基礎建設審查：5G運作必須依靠小型基地台（Small Cell），FCC透過更新無線通訊基礎設施政策，簡化聯邦與地方對於小型基地台部署審查，加速推動5G無線網路服務覆蓋範圍。 三、 積極鼓勵光纖部署：5G不僅是無線技術，要將5G應用在無人機飛行，還需要更強大的光纖網路傳輸流量。FCC近來致力於鬆綁嚴厲的監管規定，希能逐步增加更多的光纖部署地點。 此外，為鞏固美國在國際的5G競爭實力、部署國家未來的5G基礎建設，FCC預計建立一規模達204億美元的農村數位機會基金，將高速頻寬拓展至美國農村地區多達400萬戶家庭及中小企業，5G技術將為美國帶來更多的經濟機會。FCC表示，從國際條約談判到急需的監管改革，美國政府將以多種方式推展5G願景，提升國家經濟及產業競爭力，改善人民生活並尋求全新的生活模式，為此美國必須贏得第五代行動通訊技術競賽。
日本經濟產業省公布創業支援計畫「J-Startup」最新獲選為新創企業之名單日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業，產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援，例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等，預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段，第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量，推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後，確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構（JETRO）、新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）共同創立營運，目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」（2018年6月）選拔出92間企業，第2屆（2019年6月）選拔出49間企業，再加上今年度所選拔出之50間企業，目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中，有3間企業已解散或被併購)。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。