英國資源與廢棄物策略

  英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」(Resources and waste strategy for England),以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策,包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出,追求在2050年達到加倍資源生產力,並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生,作為英國推動循環經濟的政策藍圖。

  這份政策文件可以區分為三大部分,第一部分為產品的生命週期,包含從製造、消費到生命週期的完結;第二部分為主要議題,聚焦在論證環境犯罪(waste crime)與食物浪費(food waste)此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期;並且在第三部分的未來展望上,提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點,包含國際領導(international leadership)、研究創新(research & innovation)與監管措施(data, monitoring and evaluation),建立起資源與產品生命週期的循環,以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。

  在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策(EU Plastic Strategy),強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引(The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025)當中,目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物,使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材,達成70%的塑膠包材可回收或分解效率,並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 英國資源與廢棄物策略, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8188&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟將擬訂關鍵促成技術(Key Enabling Technologies)促進總策略

  因為生物科技(Biotechnology)、奈米科技(Nanotechnology)、微(奈)米電子與半導體(Micro- and nanoelectronics, including semiconductor)、光電(Photonics)、及先進材料(Advanced materials)等五大科技,能夠被廣泛的應用在各種產業上,並可協助現有科技作出重大的改善,故在2009年9月歐盟委員會(European Commission)所公布的一份溝通文件(Communication)當中,被認定為是可以加強競爭力,並協助經濟永續發展的關鍵促成技術(Key Enabling Technologies, KETs)。   在該份名為「為我們的未來做準備:發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」(Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU)的文件中,歐盟委員會指出,KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果,可以同時提昇其他領域的表現,如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域,故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響,也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。   該文件指出,雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果,對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略,配合歐盟持續的在研發作出更多的投資,將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。   因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性,所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向,包括(1)將研發政策專注於KETs;(2)促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉;(3)促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案;(4)運用各會員國境內之補助政策;(5)結合KETs的應用與氣候變遷政策;(6)創造市場需求並配合公共採購;(7)與國際間高科技政策相比較並加強國際合作;(8)透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件;(9)促進歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)給予高科技產業優惠貸款;以及(10)透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。   歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體,去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖,並將於2010年年底向部長會議(Council of Ministers)報告。

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎,建構資料開放、共享和再利用的各項機制,滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求,以資料提升我國數位發展的價值,並強化民眾權利的保障,我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」,擬推動資料基礎建設,促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國,近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法,引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用,該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國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,作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍,以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍,儲存在其數位化、可搜尋的檔案中,用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型,未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為,為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構,支持合理使用抗辯(Fair Use Defense),強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用,AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍,屬於「合理使用」(Fair Use),且具「高度轉化性」(Highly Transformative),包括將購買的實體圖書數位化,但不包括使用盜版,也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)規定,合理使用需綜合考量四要素,法官於本案中認為: 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯,而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入,經由演算法解析、抽象化、向量化,最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力,屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容,而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」(transformative use)極高,與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本,簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability),非為侵犯著作權人合法權益目的而進行,亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書,有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」,將這些副本保存在其資料集中,用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意(creative)的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素,須為整體衡量,儘管作品本身具有較高的創意性,但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達,整體而言,法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料,甚至必須「全書」輸入,看似「大量使用」,但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理,最終在生成新內容時,並不會原封不動重現原作。所以,雖然訓練過程涉及全部作品,但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達,這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出,人工智慧模型(特別是原告的Claude服務)的輸出內容,通常為全新生成內容,並非原作的精確重現或實質模仿冒,而且Claude服務在大型語言模型(LLM)與用戶之間加入額外功能,以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此,此類生成內容不構成對原作的替代,不會削弱原作的銷售市場,也不會造成市場混淆,而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張,肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供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。沒有任何判決支持或要求,盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為,即使用於轉化性使用並立即丟棄,「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下,須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解,對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法,顯見將會產生關鍵性影響。而且,先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭,對合理使用之認定較為嚴格,而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察,目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理,而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是,均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料,除來自於既有資料庫,亦多來自網路搜取,如其亦不在可主張範圍,那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響,後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權,產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出,可合理使用資料於訓練AI,並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言,仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI, 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制,簡化資料查找與授權流程,讓AI訓練資料取得更具效率與合法性,才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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]相關新聞、評論資訊,可參見:Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38;Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books;Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/;Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日:2025/06/25) [2]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) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]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。

美國羅德島州通過《羅德島資料透明度與隱私保護法》,保護個人資料不被濫用,該法案將於2026年1月1日生效

隨著網路蓬勃發展,個人資料之蒐集、處理及利用越來越普遍,同時也造成資料洩漏和濫用的問題日益嚴重,進而對隱私和個人資料構成侵害與威脅,為保障人民隱私和增強資料透明度,羅德島州州議會於2024年通過了一項具有里程碑意義的法律—《羅德島資料透明度與隱私保護法》(Rhode Island Data Transparency and Privacy Protection Act)。其核心內容包括以下幾個方面: 一、 適用對象:於羅德島州州內經營商業之營利組織(下簡稱企業),或主要生產製造商品、提供服務予該州居民之企業,且: 1. 在前一年度控制或處理超過三萬五千筆個人資料(personally identifiable information)者,但單純為完成付款交易之資料除外。 2. 控制或處理超過一萬筆個人資料,且總營收超過百分之二十係源自於銷售個人資料者。 二、 資料蒐集企業與資料當事人權利義務: 1. 選擇同意與退出權:前開適用對象應賦予資料當事人即消費者就其個人資料之蒐集、處理,行使選擇同意權(opt in)與退出權(opt out)。 2. 資料蒐集與利用透明度:要求企業蒐集個資前,須明確告知資料當事人蒐集目的、利用範圍以及可能的資料共享對象,並取得其同意。 3. 控制權:資料當事人有權向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料,企業在接到請求後,必須即時處理該請求,並於45天之法定期限內准駁其請求;必要時得於通知當事人合理事由後,展延一次。 4. 安全維護措施:企業必須採取適當之安全維護措施來保護個人資料不受未經授權的近用、洩漏、竄改或毀損。前述措施,包括但不限於資料加密、權限管控等技術上管控措施。 5. 資料保護評估:企業須就「對消費者傷害風險較高」活動進行評估並保存文件化紀錄,包括: (1) 為精準行銷之目的(Targeted Advertising); (2) 銷售個人資料; (3) 為資料剖析之目的處理個人資料,且具合理可預見的風險將可能對消費者之財務、身體或名譽造成不公平或欺騙性的待遇,或非法的衝擊影響。 《羅德島資料透明度與隱私保護法》強化企業對資料隱私保護之責任,並督促其遵守法律要求。預計施行後將能加強對資料主體個人資料知情權、控制權、透明度及資料安全之保障。

美國通過《音樂現代化法》(Music Modernization Act, MMA)

  美國於2018年10月11日正式簽署通過《音樂現代化法》(Orrin G. Hatch-Bob Goodlatte Music Modernization Act, MMA),該法搭起時代鴻溝的橋樑。《音樂現代化法》囊括三個從2017年分別通過的子法,並成為《音樂現代化法》中的三個大標題:   第一部份:音樂授權現代化(Music Licensing Modernization)   音樂作品本身的著作權、重製權是「大權利」(Grand Right),而公開傳輸權則是「小權利」(Small Right)。前者是恢復市場機制、自由議價,愈自由愈好;後者則是愈方便、愈能夠使音樂作品被世人看見愈好。《音樂現代化法》實踐了這個理想。《音樂現代化法》成立職司音樂著作授權的非營利組織「音樂機械灌錄集體授權組織」(The Mechanical Licensing Collective, MLC)。該組織是針對「數位音樂串流業者」量身打造,進行音樂數位使用(Digital Uses)的概括式授權(Blanket License)。再者,根據舊法,授權金是法定的,但《音樂現代化法》予以音樂創作人對其作品的授權金額保有協商權(Authority to Negotiate)。同時透過音樂資料庫的建立和免費線上檢索系統,方便音樂使用人查詢與媒合。   第二部份:經典音樂法(CLASSICS Act)   溯及賦予1923年1月1日至1972年2月14日之間的音樂,就未經授權而進行「數位錄音傳輸」(Digital Audio Transmissions)之行為,使之有從首次公開發行後95年的著作權保護。這裡授權的客體所會得到的權利相近於1972年後錄音著作「非互動式數位串流服務」所得到的保護。   第三部份:音樂製作人分潤(Allocation for Music Producers)   在科技世代,一個偉大的音樂創作,並非作曲人獨力完成的,《音樂現代化法》以分潤制度,讓音樂製作人、混音師及音訊工程師首次獲得法律上的權利。

TOP