瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告
瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告（IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results）。此份報告共評比 63 個經濟體，全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港；其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。
2020世界競爭力評比以有「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government efficiency）「企業效能」（Government Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大評比指標，旗下再細分為340個子標，例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中，可以看出小型經濟體（如新加坡、香港、丹麥等）因容易凝聚社會共識，表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國，乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現（美國從2019年第3掉至今年第10，中國自14掉至20）。香港亦從2019年的第2排到第5，其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。
我國在此次評比中表現優異，綜合排名第11名，較2019年上升 5 名；且我國在亞太地區中高居第 3名，僅次於新加坡和香港，為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步，其中政府效能排名全球第9，首次進入世界前10名。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
世界智慧財產權組織發布「2019年全球創新指數報告」，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8334&no=67（最後瀏覽日：2020/08/04）。
美國環境保護署（Environmental Protection Agency，以下簡稱EPA）於2010年9月17日聯邦政府公報中，依據毒性物質管制法（Toxic Substances Control Act，以下簡稱TSCA）section 5(a)(2)授權，發布了顯著新種使用規則（Significant New Use Rules，以下簡稱SNURs）的最終規則（final rule）。此項規則於2010年10月18日生效，任何想要製造、輸入以及加工單壁奈米碳管（single-walled carbon nanotubes，以下簡稱SWCNTs）及多壁奈米碳管（multi-wall carbon nanotubes，以下簡稱MWCNTs）兩項化學物質者，必須依照TSCA section 5(a)(1)要求，在進行上述利用活動的至少90天前，報經EPA核准，否則不得使用。 事實上，EPA曾於前（2009）年6月24日發布上述SNURs的直接最終規則（direct final rule），徵詢公眾意見，並在同年8月21日撤回該規則。在重新提案的規則中，主要是新增SWCNTs、MWCNTs釋放於水中的顯著新種使用態樣，並將已完全反應、結合或嵌入已完全反應之聚合物基（polymer matrix）以及嵌入不再進行機械加工外其他處理之永久硬性聚合物形式（permanent solid polymer form）之SWCNTs、MWCNTs物質，排除在新SNURs適用範圍之外。 目前，依照TSCA section 5(e)之規定，若系爭之化學物質已列名於TSCA section 8(b)所建立之現存(existing)化學物質目錄(INVENTORY)中，其他化學物質生產者欲生產該種化學物質時，並不需再向EFA進行通報程序。然而，若EFA對該列名之化學物質曾發出TSCA section 5(e)下之具風險性命令(risk-based order)，則相關之化學物質生產者須於生產前依據TSCA section 5(a)(2)規範中之SNURs規定通報EFA，使得EFA於生產前仍有再次檢驗該系爭化學物質的機會。 這一次，EPA以制訂SNURs之方式，要求所有製造、輸入、加工該項化學物質者，有義務通報任何與原同意命令所定條款不同的使用活動。這樣的規範變動，預計將對奈米材料的製造及運用活動造成不小的影響。
OECD發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》、《資料治理政策制定之數位化指南》報告2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
澳洲發布「健康隱私指引」以降低健康資料之隱私風險澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)於2019年9月發布「健康隱私指引」（Guide to health privacy）協助健康服務提供者了解及實踐相關規範所制定之隱私義務以確保個人資料安全。依據1988年澳洲隱私法（Privacy Act 1988）規定，健康服務指所有評估、維持、改善或管理個人健康狀況；或是診斷、治療或紀錄個人疾病或健康狀況之行為。而健康服務提供者除了醫院及醫療人員，更包含其他專業人員例如健身房及減肥診所、私立學校及托兒所、遠端醫療服務等所有涉及健康資料並提供健康服務之單位及人員。由於澳洲隱私法要求服務提供者必須積極建立、實施及維護隱私合法處理程序，為了協助所有健康服務提供者確實遵守法定義務，以減少健康資料之隱私風險問題，OAIC制定「健康隱私指引」提出八大步驟要求健康服務提供者確保遵守義務並保障所持有之個人資料： 制定並實施隱私管理計畫，確保遵守澳洲隱私原則（Australian Privacy Principles, APPs）。 制定明確的責任制以進行隱私管理，並及時提供員工幫助與指導。 建立個人資料檔案紀錄，以確認持有之個人資料。 了解法律規範之隱私義務並實施法定流程以履行義務。 定期舉辦員工隱私培訓課程以強化團隊基礎知識。 建立隱私權政策並於網頁上呈現或是提供手冊說明相關內容。 保護所持有之資料不被濫用、遺失或未經授權的修改及揭露等。 制定資料外洩因應措施，針對資料外洩進行危機處理。
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。