德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告,就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度,並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。
報告資料指出, 在六大創新應用潛力的部分,14%的企業已投入工業4.0改造,集中於機械製造業,數量有逐步上升趨勢;物聯網應用則以服務業居多,特別是知識密集型服務提供者;33%的企業有提供智慧服務,以客戶為導向的企業,例如資通訊業、金融保險業,使用比例更為明顯;19%企業開始利用巨量資料,多集中於大企業或先進產業;11%企業有利用機器人及感測器;人工智慧則尚處於起步階段,而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示,推動數位轉型尚待加強。另外,今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題,結果顯示,約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網,而只有約四成的公司與新創公司有合作,因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。
國際數位經濟排名第六,落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳,整體創新能力也處於相對領先地位,惟電子化政務服務較為落後,有待加強。在關鍵政策需求部分,以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架,以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
論美國與歐盟半導體之保護策略 蔡立亭 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年12月 根據美國白宮於2021年9月23日的公告,COVID-19的流行衝擊產業的供應鏈;政府藉由法案的施行,積極預防晶片的短缺[1]。為保護產業的發展,與國際競爭力,不僅美國致力於晶片的自給自足;歐盟鑒於國際趨勢,亦積極強化技術能力[2]。本文擬研析於2021年,美國、歐盟促進半導體發展的策略,並聚焦於相關的法制與聯盟。 壹、事件摘要 據調查報告指出,由於近年大量外購半導體與設置境外公司,美國於全球半導體的產量占比,已明顯下降,並欠缺先進技術的能力[3]。申言之,美國於半導體生產的量與質,皆已呈現危機。基於穩定國內產業之供需,和提升半導體技術的量能,美國政府積極擬定《2021財政年國防授權法》;半導體產業並組成聯盟凝聚共識,共同維護半導體供應鏈之健全。 歐洲亦致力於推進半導體的發展,提出《歐洲晶片法案》(European Chips Act)[4],歐盟並另成立「處理器與半導體技術聯盟」(the Alliance for Processors and Semiconductor technologies)[5]。申言之,歐洲以法案與產業聯盟,共同強化歐洲整體於國際半導體之技術量能。 貳、重點說明 承上所論,為協助境內半導體產業的發展,提升研發技術能力,美國與歐盟創造適合的生態環境。由政府制定規範,挹注相關資源;產業並聚集為聯盟,協力提升半導體產能。本文以下擬分述之。 一、美國 美國《2021財政年國防授權法》的H Division其他事項第99主題(TITLE XCIX),為「創造有助於美國生產半導體的激勵措施」[6]。係資助發展安全且穩定的半導體,和半導體供應鏈;並含建立多邊半導體基金[7],以及與國外共同籌資機制(common funding mechanism)[8]。在提升半導體研究與發展的層面,則成立「國家半導體科技中心」,參與的單位為商務部、國防部、能源局與國家科學基金會[9]。該中心的任務為執行半導體的製造、設計、研究[10];並建立投資基金,與私部門合作,以支持新創公司、產學合作,提升美國的半導體生態系[11]。申言之,美國以國家主導,跨部會協作,挹注經費,整合半導體的研究資源。 美國半導體聯盟(Semiconductors in America Coalition,SIAC)係由製造與使用半導體的公司,組成跨部門聯盟,其任務為藉由提升半導體的製造與研究,強化美國的經濟、關鍵基礎設施,與國家安全[12]。另,美國半導體工業協會(Semiconductor Industry Association,SIA)自1977年成立[13],成員類型包含半導體設計與製造公司總部位於美國者(特許會員)、總部位於美國境外而對美國具有重要性者(國際半導體會員)、在半導體產業供應鏈中的公司且期待對聯盟的公共政策具有發言權者(企業會員),和非屬半導體產業的公司(企業夥伴)[14]。SIA的任務為推動政策與法規,提升國際競爭力,和維持技術領先性[15]。換言之,聯盟包含境外成員的參與,以共同推動半導體的發展。 二、歐盟 歐盟之《歐洲晶片法》則尚處於研議階段,係由歐盟委員會主席Ursula von der Leyen於2021年9月提出,並認為應連結半導體設計、製造與測試的能力[16]。歐盟委員Thierry Breton指出,該法案應包含三個構面:一為歐洲半導體研究策略,此為歐洲在全球半導體價值鏈中的優勢;次為藉由共同計畫,以提升歐洲的產出能力;三為國際合作的框架[17]。擬以法案深化歐洲半導體產業的研究、技術量能。 歐洲處理器與半導體技術聯盟,係於2021年7月成立,總體目標為識別晶片生產與企業技術發展需求間的落差[18]。並轉化為兩個主要的行動,一為強化歐洲電子設計的生態系統;次為建立必要的製造能力[19]。藉由檢視晶片的供需,以協調整體生態系的發展。 參、事件評析 綜上所論,美國與歐洲輔助境內半導體的發展,可歸納為縱向層面:以立法的方式,編列預算並保護技術。以橫向層面觀察,半導體產業組成聯盟,可由產業界的視角,交流相關技術經驗,和調整規範以符合技術發展實務。 美國與歐盟積極整合相關的資源,提升境內之半導體研究與技術,競爭國際之領導地位。觀察美國《2021財政年國防授權法》對半導體產業的輔助,或可歸納為1、國際合作籌資;2、跨部會合作;與3、公私協力。歐盟之《歐洲晶片法案》並擬於2022年第2季有相關的倡議[20]。或亦將注重國際合作,以優化半導體產業。 針對半導體聯盟之設置,成員或包含國際會員,以協調相關的政策、法規,整合半導體的供給與需求。申言之,美國與歐盟槓桿國際資源,輔助境內半導體產業,提升研發技術,與半導體供應之量能。 [1] Sameera Fazili and Peter Harrell, When the Chips Are Down: Preventing and Addressing Supply Chain Disruptions, Briefing Room Blog (September 23, 2021), https://www.whitehouse.gov/briefing-room/blog/2021/09/23/when-the-chips-are-down-preventing-and-addressing-supply-chain-disruptions/#3 (last visited Oct. 13, 2021). [2] EU’s costly plan to close the semiconductor gap, Bloc would do better to focus on chip design and specialist machinery, FINANCIAL TIMES, Oct. 4, 2021, https://www.ft.com/content/a016f686-791f-4a3f-9e7a-c6389896862b (last visited Nov. 2, 2021). [3] FACT SHEET: Biden-Harris Administration Announces Supply Chain Disruptions Task Force to Address Short-Term Supply Chain Discontinuities, 100-Day Review Outlines Steps to Strengthen Critical Supply Chains, Final Report, The White House, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2021/06/08/fact-sheet-biden-harris-administration-announces-supply-chain-disruptions-task-force-to-address-short-term-supply-chain-discontinuities/ (last visited Oct. 18, 2021). [4] Ursula von der Leyen, President of the European Commission, 2021 State of the Union Address by President von der Leyen, Address at European Commission (September 15, 2021), 1, at 4, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/ov/SPEECH_21_4701 (last visited Oct. 21, 2021). [5] Digital sovereignty: Commission kick-starts alliances for Semiconductors and industrial cloud technologies, European Commission, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_21_3733 (last visited Oct. 20, 2021). [6] TITLE XCIX—CREATING HELPFUL INCENTIVES TO PRODUCE SEMICONDUCTORS FOR AMERICA, William M. (Mac) Thornberry National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2021, Authenticated U.S. Government Information GPO, One Hundred Sixteenth Congress of the United States of America at the second session, 1, at 1456, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/6395/text (last visited Oct. 22, 2021). [7] SEC. 9905. Funding for development and adoption of measurably secure semiconductors and measurably secure semiconductors supply chains (a), id., at 1467. [8] SEC. 9905. Funding for development and adoption of measurably secure semiconductors and measurably secure semiconductors supply chains (b), id., at 1468. [9] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (1), id., at 1471. [10] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (2) (A), id., at 1471. [11] SEC. 9906. Advanced microelectronics research and development (c) (2) (B), id., at 1472. [12] About, SIAC Semiconductors in America Coalition, https://www.chipsinamerica.org/about/ (last visited Oct. 20, 2021). [13] History, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/history/ (last visited Oct. 21, 2021). [14] Join SIA, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/become-a-member/ (last visited Oct. 21, 2021). [15] Mission, SIA Semiconductor Industry Association, https://www.semiconductors.org/about/mission/ (last visited Nov. 2, 2021). [16] Ursula von der Leyen, supra note 4. [17] 歐盟官方發布內容:Thierry Breton, How a European Chips Act will put Europe back in the tech race, Blog (September 15, 2021), https://ec.europa.eu/commission/commissioners/2019-2024/breton/blog/how-european-chips-act-will-put-europe-back-tech-race_en (last visited Oct. 20, 2021). Linked in發布內容:Thierry Breton, How a European Chips Act will put Europe back in the tech race, Linked in (September 15, 2021), https://www.linkedin.com/pulse/how-european-chips-act-put-europe-back-tech-race-thierry-breton/?published=t (last visited Oct. 21, 2021). [18] Alliance on Processors and Semiconductor technologies, Shaping Europe’s digital future, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/alliance-processors-and-semiconductor-technologies (last visited Oct. 20, 2021). [19] Industrial Alliance on Processors and Semiconductor Technologies, Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs, European Commission, https://ec.europa.eu/growth/industry/policy/industrial-alliance-on-processors-and-semiconductor-technologies_en (last visited Oct. 20, 2021). [20] EUROPEAN COMMISSION, Commission Work Programme 2022 Annex I: New initiatives (October 19, 2021), 1, at 2, https://ec.europa.eu/info/system/files/factsheet_cwp_2022_annex_v4.pdf (last visited Nov. 1, 2021).
網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月30日 壹、網路爬蟲治理議題背景 隨生成式人工智慧產業蓬勃發展,模型訓練對於巨量資料之依賴度與日俱增,促使網路爬蟲(Crawlers)技術運用愈發頻繁。傳統網路生態原係建立於網站經營者與網路爬蟲索引功能的導流互惠默契[1],網站容忍爬取以換取流量曝光。然而,當網路爬蟲大量爬取資料用於訓練,而非提供連結導流時,不僅造成流量分流與價值分配失衡,更損及內容產製者的廣告與訂閱收益[2]。 此經濟模式的轉變,讓技術訊號與法律意思表示長期脫節的矛盾浮上檯面。事實上,以自然語言呈現的服務條款與機器可讀的技術訊號(如 robots.txt)不一致之情形普遍存在。在搜尋引擎主導的時代,雙方多維持以資料換流量的默契,類矛盾尚能維持在技術管理層次,未釀成大規模法律對立。 如今,當爬取行為涉及訓練具備商業替代性的模型時,原本被掩蓋的技術脫節便陡然升級為法律風險。內容產製者因對傳統協定失去信任,轉向採行強硬的技術阻擋[3];而 AI開發者則因 robots.txt 結構過於簡單,難以精確辨識複雜的著作權授權意願。即便開發者主觀上有遵循意願,但在自動化爬取過程中,仍因技術工具無法即時解讀自然語言聲明,進而陷入侵害著作權或違反契約之困境。 這種從互惠轉向競爭的變化,促使全球必須正視法制層面對於技術訊號與法律意願對齊的緊迫性。目前國際主要有兩種治理路徑:一是以美國為代表,仰賴著作權法中合理使用(Fair Use)之彈性空間,透過司法個案衡酌商業替代性與轉化性利用;二是以歐盟為首,透過《數位單一市場著作權指令》(The Copyright in the Digital Single Market Directive, CDSM Directive)明文確立「文本及資料探勘(Text and Data Mining, TDM)」之法定例外[4],建立起事前規範。 相較於上述兩大主流路徑,我國目前既缺乏如歐盟般明確的法定例外制度作為避風港,在司法實務對於合理使用的解釋上也尚待更多AI相關案例累積心證,導致相關爭議高度仰賴司法事後認定,其不確定性使本土AI研發者往往須在法律風險與技術創新間艱難取捨,對產業生態系形成潛在的寒蟬效應。爰此,本文旨在爬梳歐美法規範趨勢與國內外司法實務案例,進而針對我國網路爬蟲治理路徑提出具體之政策建議。 貳、重點說明 一、網路爬蟲治理與國際趨勢 觀測全球AI治理趨勢,網路爬蟲管理議題漸受重視。相關討論已從純粹的技術攻防轉化為法律規範的核心。目前國際間主要以美國的合理使用彈性與歐盟的法定例外架構路徑為觀測重點,並輔以國際組織推動的技術標準自律。 (一)美國路徑:以合理使用為核心的事後審查 以美國為觀測對象,其著作權局(United States Copyright Office, USCO)於2025年的報告中揭示了關鍵立場:為AI訓練而建立資料集的重製行為,本質上已構成初步侵權(Prima Facie Infringement)[5],其合法性最終取決於合理使用抗辯是否成立。此見解釐清了技術上的公開可得(publicly available)並不等同於法律上的授權利用,即便內容於網際網路上可自由存取,其著作權保護並不因此消滅。 這法律定性與技術現狀的落差,直接衝擊了美國司法實務過往採取之默示授權(Implied License)理論。在早期判例(如 Parker v. Yahoo!案)[6]中,若網站未設置 robots.txt 阻擋爬蟲,法院常傾向認為權利人已默許搜尋引擎進行索引。然而,robots.txt 的初衷並非針對生成式 AI設計,其技術結構無法區分導流索引與模型內化這兩類本質迥異的行為,並導致內容產製者即便有意反對AI訓練利用,卻因缺乏精準的技術工具表達其授權意願,使法庭在個案審酌授權意圖或合理使用時,面臨證據判讀上的困境。 此外,針對大規模爬取行為,美國監理機關亦開始從著作權以外的視角強化監管。例如,聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)近期高度關注「普遍性擷取(Pervasive Extraction)」所涉及的隱私風險。FTC強調,即便資料經去識別化,若能透過巨量資料點反推個人敏感資訊,仍可能違反個人資料保護法規範。[7]由此可推敲,美國正透過著作權法遵與個資保護責任之雙重規範,強化對爬取行為事後責任之追究,而非單純從技術面禁止存取。 (二)歐盟路徑:以權利保留(Opt-out)為基礎的法定例外 相對於美國模式,歐盟透過《數位單一市場著作權指令》建立層次分明的TDM法定例外體系,依據利用目的之性質,區分為科學研究與一般性利用兩種目的:基於科學研究目的而進行之TDM,屬於強制性的法定例外。在此範圍內,權利人不得主張選擇退出,亦即權利人必須容忍符合公益目的之資料探勘行為;基於一般性利用目的(即科學研究目的以外),原則上允許資料爬取,但賦予權利人權利保留選擇。但權利人必須以機器可讀(Machine-readable)形式明確聲明,否則即須容忍一定程度的爬取行為。[8][9] 此制度的核心爭點在於機器可讀性與技術落實間的落差。近期歐盟實務(如荷蘭 DPG Media v. HowardsHome 案)進一步探討:若權利人僅在 robots.txt 中以自然語言註解法律聲明,該方式是否即應被認定為符合法律要求的機器可讀格式?[10]此類討論反映出歐盟司法實務正試圖釐清,在技術中立的原則下,機器可讀的判定基準是否應隨AI的辨識能力而動態調整? 亦即,若 AI 確實能辨識該聲明,則該非結構化的文字是否就已該當法律上的權利保留效力。 此外,為解決內容產製者與 AI 開發者間的價值分配失衡,歐盟亦提出引入法定衡平報酬權(Statutory Right to Equitable Remuneration)之構想,試圖透過著作權集體管理組織(Collective Management Organisations , CMOs)建立公平的利益補償模式,將商業性爬取行為由單純的侵權爭議,轉化為制度性的商業授權框架。[11] (三) 國際合作與技術標準:形塑自律框架 在法律規範之外,國際組織正積極透過軟法與技術標準化,試圖緩解內容產製者與 AI 開發者間的緊張關係。目前,觀察標竿組織重點如下: 1. OECD:探索產業自律與授權框架 在國際合作層面,經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)在報告中,探討透過資料爬取行為準則(Code of Conduct)與定型化契約等手段,形塑產業自律框架[12]的可能性,期望能透過標準化的授權條款降低雙方磋商成本,並為開發者提供更明確的法遵指引,以減輕司法事後判決不確定性所帶來的衝擊。 2. IETF:研議以「利用目的」為基礎之技術協定 針對現有技術訊號(如 robots.txt)無法精確承載法律意願之缺陷,網際網路工程任務組(IETF)相關工作小組正嘗試研發新一代技術協定(如 train-ai 標籤)。研究焦點在於建立以利用目的為基礎的識別機制,探討自然語言與機器語言銜接的技術路徑,使權利人未來能更精確地表達其授權意向(如:區分搜尋索引與 AI 訓練),進而試圖彌補技術訊號與法律意思表示間的落差。[13] 二、 國內外司法實務案例分析 觀測近期司法實務,各國法院對爬蟲行為邊界之判定趨向細緻化,且美、歐兩地在司法判斷標準與關注焦點上各具特色。 (一)美國實務:從默示授權轉向契約與反競爭之平衡 在美國實務方面,爭議核心從早期有關默示授權轉向近期契約效力與競爭政策間平衡發展的演進。法院雖曾於 Parker v. Yahoo! [14]等早期案件中認為,若網站未以技術手段(如 robots.txt)限制爬取,在搜尋快取情境下可能視為默示授權。然而,此見解在AI時代已難以擴張至大規模重製以訓練模型之範疇。 近期法院判斷標準更傾向於認為,單純缺乏技術設定並不等同於達成全面授權的意思合致。在此種技術訊號與授權意向脫節的現狀下,網站經營者轉而強化服務條款之規範,試圖以契約債權彌補技術控制之不足。然而,這也引發了服務條款拘束力邊界的法律論辯。具體而言,在 hiQ Labs v. LinkedIn [15]等案中,法律爭議核心在於《電腦詐欺與濫用法》(Computer Fraud and Abuse Act,CFAA)的適用邊界。針對技術上無需登入即可存取的公開資料(Public Data),平台方不得僅憑撤銷授權(如寄發停止並終止函或阻斷 IP)便主張資料爬取者構成CFAA之無權限存取。法院在裁定中展現其法律見解:若容許平台透過服務條款對未登入狀態下即可存取之公開資料建立壟斷性控制權,將損及資訊自由流通與競爭之公共利益。[16] (二) 歐盟實務:聚焦權利保留(退出權)之有效性認定 在歐盟司法實務方面,司法實務判斷的重點則由單純的存取權限轉向權利保留之有效性認定。此轉變反映司法機關試圖確認,在技術中立原則下,法律要求之機器可讀性應如何解釋。德國法院在 Kneschke v. LAION 案[17]中提出重要觀點,認為機器可讀性之判定應取決於利用行為發生時之技術發展水平。該判決傾向認定,若 AI 應用程式在技術上已能實質理解自然語言,則僅以自然語言撰寫的服務條款亦可能被視為有效的機器可讀聲明;相對地,荷蘭法院在 DPG Media v. HowardsHome案[18]中則採取較嚴格的檢視標準,認為若出版商僅以自然語言註解或針對特定機器人進行封鎖,但在技術執行上未能達成適當且明確之辨識程度,致使自動化工具無法將其識別為法律上的權利保留指令,該聲明仍可能被判定為無效。 上述案例顯示歐盟實務正處於探索期,試圖在法律規範與技術現狀間尋求對齊,以確立法定例外制度下權利人與利用人之間的權利義務邊界。 (三) 我國實務:側重對權利人財產權之保障 相較於美、歐司法實務傾向於在競爭政策或著作權例外框架下進行權衡,我國司法實務現階段對於權利人利益之保障呈現更為嚴謹的審視態度,且在法律適用上展現出獨特的刑事定性。在國內有關網路資料爬取的指標性案例(法源與七法案)[19]中,法院認定即便爬取之資料本身不具著作權(例如法規內容),但若行為人明知網站已設有禁止規範,卻仍利用自動化程式大規模爬取資訊,且該利用行為具備直接商業競爭目的、實質損及原告之潛在市場,則此種行為除可能構成著作權侵害外,亦將涉及《刑法》第359條之無故取得他人電腦電磁紀錄罪。此見解凸顯出我國實務高度側重保護內容產製者對於電磁紀錄之支配權與商業投資成果之完整性,使得網路爬蟲行為在臺灣法制環境下,不僅面臨民事侵權責任,更具備顯著的刑事責任風險。 三、 我國現況與產業環境觀察 我國目前針對網路爬蟲之治理模式主要由司法實務主導,且現行法制環境對於權利人利益之保障維持一貫保守且嚴謹的認定態度。在法律層面,由於我國尚未引進類似歐盟之TDM法定例外制度,我國 AI開發者在進行大規模語料收集時,僅能仰賴《著作權法》中關於合理使用之不確定法律概念進行個案認定。此類高度依賴司法事後認定的現狀,使研發過程籠罩在法遵風險之下,對產業創新形成明顯的寒蟬效應。 在技術與商業實務層面,robots.txt 等傳統技術協定在生成式AI 時代,已顯現出語義表達能力不足之侷限,難以在機器語言中精準區分流量引導與資料訓練內化兩類本質差異甚廣的授權意願。觀察整體產業環境,內容產製者與AI開發者間的衝突核心,在於資料利用已具備高度商業替代性競爭意涵,且開發者無償利用巨量資料行為,與內容產製者要求合理對價之間產生巨大鴻溝,而非單純的技術存取議題。此外,《刑法》第359條無故取得電磁紀錄罪於網路爬蟲案件中適用邊界之不確定性,不僅加劇AI開發者對於技術行為入罪化的恐懼,更因缺乏明確的付費授權路徑或法定例外,成為我國AI生態系發展中難以跨越的法律屏障。 參、事件評析 綜觀國際趨勢,網路爬蟲治理的爭議已跨越單純的技術存取爭議,演進為在AI時代下治理路徑的策略選擇。 美國雖以合理使用作為事後裁決標準,但觀察其司法實務發展,實質上已有仰賴私法契約與其他多重法規構築防護網之傾向;相對於此,歐盟則採法定例外搭配權利保留(退出權),將治理重心提前至事前規範。兩種路徑雖規範密度有別,但均試圖在著作權人與利用人之間建構可資依循的權利義務框架。 歸結而言,我國現行網路爬蟲治理困境,似並非單純的法規空白問題,更涉及技術訊號與法律表述之結構性落差。首先,我國未引進類似歐盟法定例外制度,僅能仰賴具高度不確定性之合理使用概念;其次,即便欲從私法契約角度建立事前約束,仍面臨傳統技術協定因語義表達之侷限性,難以精確傳達權利人對於導流索引與AI訓練利用之差異化授權意願,其結果往往導致技術訊號與法律服務條款內容產生落差。 面對此困境,我國未來治理路徑首要之務,或可思考建構足以縮短技術訊號與法律意思表示落差的緩衝空間,調和當前導流互惠轉向替代競爭所引發的價值分配矛盾。 [1] Yichen Zhang, Kneschke v LAION: Are Text and Data Mining Exceptions a “Get-Out-of-Jail-Free Card” for AI Training?(2025),15, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5439454 (last visited Nov. 22, 2025). [2] Inbar Cohen, From Headlines to Al: Narrowing the Bargaining Gaps between News and AI Companies(2024), 9, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4878254 (last visited Nov. 22, 2025). [3] UK Dep’t for Sci., Innovation & Tech., International AI Safety Report 2025 (2025), 2.3.6. Risks of copyright infringement, https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025/international-ai-safety-report-2025 (last visited Sept. 29, 2025). [4] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 32-33,https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [5] United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version(2025) , 26-31,https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf (last visited Nov. 24, 2025). [6] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [7] Federal Trade Commission, “FTC Cracks Down on Mass Data Collectors: A Closer Look at Avast x-Mode,” Technology Blog, Mar. 15, 2024, https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2024/03/ftc-cracks-down-mass-data-collectors-closer-look-avast-x-mode-inmarket (last visited Nov. 24, 2025). [8] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 35-36, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [9] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 120, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [10] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [11] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 128-129, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [12] Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data. OECD Artificial Intelligence Papers No. 33, February 2025, 10, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/02/intellectual-property-issues-in-artificial-intelligence-trained-on-scraped-data_a07f010b/d5241a23-en.pdf (last visited Nov. 19, 2025). [13] IETF, Progress on AI Preferences(2025), https://www.ietf.org/blog/ai-pref-progress/ (last visited Nov. 26, 2025). [14] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [15] hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., 31 F.4th 1180 (9th Cir. 2022). [16] Meta Platforms, Inc. v. Bright Data Ltd., 661 F. Supp. 3d 1086 (N.D. Cal. 2023). [17] Kneschke v. LAION, e.V., Case No. 310 O 227/23, Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Sept. 27 2024. Available at: https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/2381 (last visited Oct. 7, 2025). [18] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [19] 臺灣新北地方法院 114 年 6 月 24 日 111 年度智訴字第 8 號刑事判決。
諾基亞採用蘋果開放軟體手機大廠諾基亞( Nokia )將在下一代智慧手機的瀏覽器中,採用蘋果電腦的開放原始碼軟體。其預定在今年六月推出 Series 60 智慧手機軟體包,其中的瀏覽器將整合數個同於蘋果 Safari 網路瀏覽器的開放原始碼科技– WebCore 和 JavaScriptCore 。 Safari 是以開放原始碼 K Desk Environment 之 Konquerer 瀏覽器的 KHTML 與 KJS 為基礎。 諾基亞表示,採用開放碼軟體後,將更方便開發商修改定作其新瀏覽器,並將提供新的使用者功能。諾基亞並且表示,未來仍將與蘋果電腦合作開放原始碼軟體,並積極投入開放原始碼社群。諾基亞對開放原始碼的興趣,在瀏覽器部門特別明顯。兩年前,該公司投資 Mozilla 基金會的 Minimo 計劃,創造一種根據 Mozilla Gecko 翻譯引擎的電話瀏覽器。 Minimo 團隊準備在今夏推出針對微軟 Windows CE 作業系統的 0.1 版瀏覽器。
綠色經濟草案(Green New Deal Resolution)簡介一、立法背景 由於美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration,縮寫NOAA)於2018年間發布關於氣候變遷將導致經濟發展受到影響之相關報告,同時間,美國最高法院拒絕駁回2015年由21位民眾及美國Our Children’s Trust(非政府組織)對聯邦政府所提起之訴訟,主張美國政府並未循正當法律程序,即鼓勵對環境保護傷害甚鉅之石化能源開發。因此聯合國人權暨環境特別報告(UN Special Rapporteur on human rights and the environment)呼籲各國盡快針對環境變遷採取相關行動,美國國會議員Ed Markey及Alexandria Ocasio-Cortez遂基於上述情事於2019年2月7偕同提出綠色經濟草案(下稱本草案)。 二、草案簡介 所謂綠色經濟,是因應全球經濟危機、氣候變遷、石油資源枯竭而提出,其內容包括金融及租稅政策的重建以及再生能源的運用,初始概念於2007年由一位記者刊載於時代雜誌與紐約時報,後相關倡議人士遂依此成立非政府組織The Green New Deal Group,並於2008年廣泛發行相關刊物。 三、草案內容 本草案賦予政府五大義務:溫室氣體零排放、創造百萬高薪工作機會、投資基礎設施及工業、永續環境(諸如確保空氣、水質、氣候、食品之安全、韌性社區之推動)、反壓迫等,且內容上更將前開義務再行細分為14項目標計畫,並訂定10年執行期間。 上揭14項目標計畫的內容大致可分為五類,分別為:提升基礎設施以因應各種氣候變遷所造成之災害、將政府所需能源全數轉換為零碳排放、提升電力及能源效率、消除製造業與農業所造成之汙染與溫室氣體的排放,另外亦全面將大眾運輸設施改建為高速及零碳排放系統。 為達成前述14項目標,本草案一共訂定15項須政府配合之細項,方向上包括:給予社區、組織、機關、地方政府及各法人相關協助、提供適切之訓練課程及高等教育、針對新興科技之研究與開發進行投資、提高家庭所得及保障各級勞工組織工會之權利、提供全民高品質之健康照護。