日本經產省公布AI、資料利用契約指引
伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1.〈「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定しました〉，経済産業省，http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
2.〈 AI・データの利用に関する契約ガイドライン〉，経済産業省， http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-1.pdf（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
陽明交通大學於2025年7月11日，透過律師向美國商標審判及上訴委員會（The Trademark Trial and Appeal Board，簡稱TTAB）提出答辯主張，主張其商標（縮寫為NYCU）並未和紐約大學的商標（縮寫為NYU）有混淆誤認之虞，以下將以此案為例，說明實務上如何運用DuPont Factors（又稱杜邦分析要件）判斷混淆誤認，品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案，用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形，是美國審查實務，或者相關商標爭議判斷，最常引用的判斷標準，並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括：NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項)；NYU提供美國正式教育學位課程，而NYCU僅限於台灣課程，未提供美國正式學位，雙方提供不同之教育服務(第2項)；NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生，通路未重疊，且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項)；無任何實際混淆的證據(第7項)；NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中，未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項)；NYCU合法註冊校名之縮寫，具有使用與排他性權利，無混淆意圖亦未仿冒(第11項)；雙方市場截然不同，混淆風險極低(第12項)，以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限，牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段，甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷，不可忽視商標之混淆誤認風險，將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等，耗費人力、時間或經費。因此，務必完善品牌商標管理機制，確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核，以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形，進而鞏固品牌價值。 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）
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」，為提升國民健康、提高平均壽命，以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中，在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下： (1)醫療等領域中導入ID制度 日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会)，並於次月公布相關研究報告書，其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」，上述制度預計自2018年開始階段性運用，並於2020年正式實施，因此，本年度工作目標設定為，著手勾勒具體之應用系統機制，並針對實務面相關議題進行討論，自明年開始落實系統開發，整體而言，日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用，增進相關領域之創新 「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」，意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。 此外，在現行法規範下，為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標，應成立「代理機關（暫稱）」，以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料，並妥善管理與去識別化，日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目，期望透過協議會對相關制度之討論，能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用 日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料，並鼓勵民間依此開發新市場，但在此之前，政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先，為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」，保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等，得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊，該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動，由地區中小企業開始。 為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上，政府機關應訂定一些獎勵措施，鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。 此外，今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目，即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord，簡稱PHR)，讓相關醫療資料得以流通運用。同時，日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」，並普及到全國各地，這麼做的目的在於，過往因為醫療資訊不流通，以及重症照護上的斷層，使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境，新政策希望讓這些患者無論遷居何處，在全國各地皆能安心接受醫療服務，而不受限於地區限制。
歐盟執委會公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》第二版草案，簡化第一版以促進AI生成內容之透明度歐盟執委會於2026年3月5日公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》(Code of Practice on Marking and Labelling of AI-generated content)第二版草案，主要分為兩大部分，針對不同對象設定規範： 一、AI提供者(Provider)的標示義務 要求AI輸出內容須以「可被機器辨識」的方式標示，包含： (1)應滿足四大要件：標示應滿足有效性、互操作性、穩健性與可靠性四要件，若無法透過單一技術完成標示，則應採取多重標示的方式為之。 (2)偵測機制：建立部署者與終端用戶偵測標示的機制。 (3)技術提升：訂定規範確保標示技術達標，並鼓勵合作開發。 (4)法遵：產品於市場推出後，AI提供者應於實際環境下對標示結果持續進行測試，並適時更新測試方法，以確保產品符合法遵要求。 (5)培訓：並對工作人員進行教育訓練。 二、AI部署者(Deployer)的標籤義務 部署者應將其透過AI生成內容中加以標籤，此義務聚焦使用深偽內容(Deepfake)於涉及公共利益之內容： (1)標籤要求：標籤須包含「AI」字樣、維持特定比例並放置於清楚位置，鼓勵使用歐盟統一標籤。 (2)藝術創意類作品仍應適時揭露：藝術創作倘若包含深偽內容，部署者仍應於適當處完成標籤，揭露其作品中包含深偽內容（對應《歐盟人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)第50條第4項後段）。 (3)審查與問責：針對已公開作品，應記錄相關人工審查之作業；未公開作品則應說明何人具備編輯控制權，以利後續問責。 相較於第一版，歐盟執委會已將此版本內容大幅刪減，以提升規範落實之彈性。