加利福尼亞州(下簡稱加州)州長Jerry Brown於2018年9月30日簽署了一項新法案,規定在加州註冊成立的上市公司以及總部位於加州並在美國證交所上市的外國公司(如德拉瓦州公司),都必須在2019年底之前,於其董事會安排至少一位女性擔任董事,否則將面臨處罰;而此項新規定,亦使加州成為美國第一個要求上市公司將女性納入董事會的州。
此項規定並規定,在2021年年底前,若董事會的規模為6名以上,至少需有3名女性董事,若董事會的規模為5名成員,則至少需有2名女性董事,若董事會規模為4名以下董事,則至少需有1名女性董事。違反此項規定,將受到以下處罰:(1)首次違反處以10萬美元的罰款;(2)再度違反處以30萬美元的罰款,隨後再處以每次違反的罰款。
根據統計,日前在美國3000家最大的上市公司的董事會組成中,女性僅占其中18%,於2017年,更有624家上市公司的董事會中根本沒有女性。該法案表明,促進公司董事會性別平等不僅可以改善所有女性的職場機會,同時還能提高生產力,其依據是瑞士信貸(Credit Suisse)於2014年所作出的一項研究,該研究發現,擁有全男性董事會的公司,其平均股本回報率(Return on Equity, ROE)為10.1%,而擁有至少一名女性董事的公司,其平均股本回報率為12.2%。
根據彭博社(Bloomberg)於2019年的一項新分析,此項變革可為女性提供692個席次,並足以導致美國公司董事會整體性別平衡產生顯著的變化。此外,新紐澤西州(New Jersey)和馬薩諸塞州(Massachusetts)亦在考慮進行類似的立法,其他州也通過了不具拘束力的準則。根據統計,若其他州採用和加州相同立法,羅素3000(Russell 3000)中的公司需要在幾年內為女性開放3732個董事會席次,全國董事會的女性人數將增加近75%。
縱使該法案的反對者認為,這將增加企業改善種族和民族多樣性的難度,並質疑法案的適法性,然該法案的提出者仍認為,此一措施對於提升女性的代表權是必要的,相信當董事會組成多元化,女性的聲音能被聽到時,對整體勞動力的改善會是更好的。
繼泰國政府於六個月前針對跨國製藥公司Merck的愛滋藥品efavirenz(品牌名稱為Stocrin)實施強制授權後,巴西政府也在最近跟進,巴西總統Luiz Inácio Lula da Silva於今(2007)年5月4日針對Merck的同一藥品簽發強制授權令。 長久以來,巴西政府與Merck即持續針對愛滋藥物efavirenz的售價進行協商,不過雙方一直未有共識:efavirenz是巴西國內最常用來治療愛滋病的藥品,總計約有38%的巴西愛滋病患(巴西國內愛滋病患約20萬人)使用此一藥品。Merck提出的售價是每一錠1.59美元,以巴西國內對該藥物的需求而言,巴西政府於2007年將須為此支付將近4千3百萬美元的藥品採購價額;然而,巴西政府認為愛滋治療藥品牽涉高度的公益性,堅持Merck應該降低售價,4月底,巴西健康部向Merck發出最後通牒,最後巴西政府拒絕Merck重新提出的價格並祭出強制授權。 強制授權本即為專利制度的一環,不過必須在嚴格的條件下始得動用。由於藥品牽涉到公眾健康問題,加以製藥產業結構特殊,多數開發中國家並無製藥能力,故2005年底的WTO香港會議就公共健康領域通過了特別決議—「執行2003年8月30日大會決議第十一點之TRIPS修正條文建議~有關落實TRIPS與公共健康杜哈宣言第六點」(Implementation of Paragraph 11 of the General Council Decision of 30 August 2003 on the Implementation of Paragraph 6 of the DOHA Declaration on the TRIPS Agreement and Public Health),修正TRIPS之強制授權規定。 5月4日的專利強制授權令乃是巴西政府首次針對藥品專利實施強制授權,巴西政府認為,其強制授權決定符合上述國際條約規定。一般認為,印度學名藥廠Cipla、Ranbaxy、Aurobindo將會是巴西此一強制授權決定之受惠者。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).
中國擬透過擴大高科技設備進口之方式解決貿易順差過大問題中國近年來與美歐等國的貿易順差快速增長,此一方面彰顯中國的國際競爭力逐步提高,但也帶來人民幣升值壓力加大、貿易摩擦增多等問題。在去年底召開中央經濟工作會議,中國提出要把促進國際收支平衡作為宏觀調控的重要任務,緩解外貿順差過大所產生的問題。 近期中共商務部宣布將會同有關部門,採取五項具體措施包括:盡快頒布擴大先進技術設備進口的政策;加強從貿易順差國進口;大型展會增加進口功能;簡化手續及完善進口管理法規,規範進口市場秩序等,解決貿易順差過大的問題。其中最值的注意的是,中國擬藉由擴大先進技術設備進口之方式,解決貿易順差問題,其重點支持的高科技設備進口包括:大陸急需的半導體製造設備、高級化纖設備、高性能數控機床等先進技術設備,以及節能降耗的新設備、新工藝和新技術之進口。 為此,中國除規劃組織企業赴國外採購,擴大自美國、俄羅斯等重點國家的進口,推進節能環保領域的國際交流合作外,亦擬利用於舉辦大型展覽會之際增設進口館,鼓勵和支持各地設立機電產品進口展覽館,舉辦國外機電產品展覽。