美國國防部於2020年6月17日發布「國防太空戰略」(Defense Space Strategy),作為確保美國維持其太空戰略優勢的發展藍圖。國防部長Mark T. Esper指出,一個安全、穩定且開放的太空領域是美國用以支持其國家安全、繁榮科學發展的基礎,然而在各國太空技術競逐之下,太空已儼然成為新的作戰領域(warfighting domain),對此美國應針對政策、策略、任務、投資、能力與專業等面向實施全面性的改革,「國防太空戰略」擘劃出美國如何在接下來的10年內達成其確保美國太空戰略優勢的目標。
「國防太空戰略」提出三大目標:首先,國防部將支持並捍衛美國在太空中的軍事行動自由(freedom of operations),並遏止任何具有敵對意圖的使用以維持美國的太空優勢;其次,美國太空軍(U.S. Space Force)將運用其先進的國防太空技術優勢以協助美國及其盟友的太空軍事行動,並支持民間與商用太空技術產業發展;最後,美國將與盟友共同維持太空領域的穩定,防止任何侵略性的太空活動、建構國際公認的太空行為準則,並支持美國在太空交通與長期外太空活動的領導地位。
為了達成上述三大目標,「國防太空戰略」提出四個優先行動方向,分別為:(1)藉由太空軍的組織改造整合資源,以應對敵對勢力的太空軍事行動並建立全面性的太空軍事優勢。(2)提升作戰層次,整合太空軍事力量包含任務、情報、技能與人員於國家與國際聯合軍事行動當中。(3)提升國際對於太空潛在威脅的重視,推動國際太空行為準則以打造太空戰略環境。(4)透過情報共享、研發與採購(research, development, and acquisition, RD&A)與盟友、合作夥伴、產業及其他政府部門合作,提出對於國家太空政策與國際太空行為準則的建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡為全球性商務金融重鎮,影響全球金融市場甚鉅,其法制變革具有指標性意義,近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管,於2017年新加坡金管局(Monetary Authority of Singapore, MAS)發布「數位代幣發行指引」;2019年通過「支付服務法」(Payment Service Act),規定從事付款業務之單位,皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 (Financial Services and Markets Act),旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。 該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管,並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人,若其具違法情事,金管局得對其發布禁制令(Prohibition Order);對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍,相較於過去其他法案更為擴張。 在主體方面納入「數位代幣服務供應商」(Digital Token Service Providers),以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為,禁制令可視違法者之情節嚴重程度,而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外,金管局亦得於特定情形下,評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。 綜上,可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管,雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳,惟面臨如此多元且發展快速之金融市場,著實有不斷將法規進行修正,以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
什麼是瑞士「創業實驗室」(Venture Lab) ?科技與創新委員會(Commission of Technology & Innovation,以下簡稱CTI)係瑞士重要之創新推進機構,成立於1943年,2011年新修正之研究與創新促進法實施後,CTI正式從經濟部聯邦職業教育及科技局(Federal Office for Professional Education and Technology, OEPT)獨立出來,成為一個具決策權的獨立機關,直接隸屬於聯邦經濟事務部(Federal Department of Economic Affairs, FDEA)。 CTI為擴大高科技創業並創造研發成果商品化之效益推動創業家計畫。該計畫主要係由CTI出資成立的「創業實驗室」(Venture Lab)來執行。創業實驗室針對大學生及創業家推出了一系列創業推廣及訓練課程,從單日的工作坊、五日之創業實務密集課程到在大學開設的創業學期課程,每一個訓練課程都有專家評審,針對創新構想及商業模式給予參與課程者具有建設性的建議。 資料來源:Venture Lab網站 圖 Venturelab 創業課程
科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例 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).