世界經濟論壇2020年十大新興科技報告，與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」（Top 10 Emerging Technologies 2020），報告中提出10個近年出現，且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技，並說明除了關注這些科技帶來的改變外，也應關注其引發的風險。
2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷，也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關，包含：（1）無痛注射與測試用的微針技術（Microneedles）；（2）太陽能化學（Sun-Powered Chemistry）利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料，可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料；（3）虛擬患者（Virtual Patients），替代人類做人體臨床試驗，比一般試驗更快更安全；（4）空間計算（Spatial Computing）以強化虛擬生活和現實的連結；（5）數位醫療（Digital Medicine）應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病；（6）電動飛航（Electric Aviation）裝置，例如電動推進器可以清除直接碳排放（direct carbon emissions），減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染，降低整體航空旅程環境污染並提高效率；（7）低碳水泥（Lower-Carbon Cement）的發展作為氣候變遷下的新興建築材料；（8）量子感測（Quantum Sensing）做為高精準度計算方式，將於未來三到五年進入市場，並首重用於醫療和國防應用產業上；（9）新興零碳能源如綠氫（Green Hydrogen），可補充風力和太陽能；（10）全基因合成（Whole-Genome Synthesis）作為下一代細胞工程（cell engineering）尖端科技，使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。
報告中指出，雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力，但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用（Good is not guaranteed）。首先，這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點（price point），才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技，決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略，例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此，政策與產業如何協作，使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等，是面對是類新興科技應積極考量的方向。
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
范晏儒，〈美國專利商標局發布「發明AI」分析報告，由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8566&no=64（最後瀏覽日：2021/1/4）。
范晏儒，〈顛覆性創新與共創研發之科研法制建構－以DARPA模式為例〉，《科技法律透析》，第31卷第10期（2019）。
歐盟資料保護工作小組修正通過「個人資料侵害通報指引」 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 李哲明 2018年3月31日 壹、事件摘要 因應歐盟「通用資料保護規則」（The General Data Protection Regulation，或有譯為一般資料保護規則，下簡稱GDPR）執法即將上路，針對個人資料侵害之通報義務，歐盟資料保護工作小組（Article 29 Data Protection Working Party, WP29）特於本（2018）年2月6日修正通過「個人資料侵害通報指引」（Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679），其中就GDPR所規範個資侵害之定義、對監管機關之通報、與個資當事人之溝通、風險及高風險評估、當責與紀錄保存及其他法律文件所規定之通報義務等，均設有詳盡說明與事例。 貳、重點說明 一、何謂個資侵害？個資侵害區分為哪些種類？ 依據GDPR第4條（12）之定義，個資侵害係指：「個人資料因安全性之侵害所導致意外或非法之毀損、喪失、修改、未經授權之揭露、存取、個資傳輸、儲存或其他處理。」舉例來說，個人資料之喪失包括含有控制者（controller）顧客資料庫的備份設備之遺失或遭竊取。另一例子則為整份個資的唯一檔案遭勒索軟體加密，或經控制者加密，但其金鑰已滅失。依據資訊安全三原則，個資侵害之種類區分為： 機密性侵害（Confidentiality breach）：未經授權、意外揭露或獲取個人資料。 完整性侵害（Integrity breach）：未經授權或意外竄改個人資料。 可用性侵害（Availability breach）：在意外或未經授權之情況下，遺失個人資料存取權限或資料遭銷燬。 二、何時應為通知？ 按GDPR第33條（1）之規定，當個資侵害發生時，在如果可行之情況下，控制者應即時（不得無故拖延）於知悉侵害時起72小時內，依第55條之規定，將個資侵害情事通報監管機關。但個資侵害不會對自然人之權利和自由造成風險者，不在此限。倘未能於72小時內通報監管機關者，應敘明遲延之事由。 三、控制者「知悉」時點之判斷標準為何？ 歐盟資料保護工作小組認為，當控制者對發生導致個人資料侵害的安全事件達「合理確信的程度」（reasonable degree of certainty）時，即應視為其已知悉。以具體事例而言，下列情況均屬所謂「知悉」： 在未加密個人資料的情況下遺失USB密鑰（USB Key），通常無法確定是否有未經授權者將獲致存取資料權限。即使控制者可能無法確定是否發生機密性侵害情事，惟仍應為通知，因發生可用性侵害之情事，且已達合理確信的程度。 故應以控制者意識到該密鑰遺失時起為其「知悉」時點。 第三人通知控制者其意外地收到控制者的客戶個人資料，並提供該揭露係未經授權之證據。當侵害保密性之明確證據提交控制者時，即為其「知悉」時點。如：誤寄之電子郵件，經非原定收件人通知寄件者之情形。 當控制者檢測到其網路恐遭入侵，並針對其系統進行檢測以確認個人資料是否遭洩漏，嗣後復經證實情況屬實，此際即屬「知悉」。 網路犯罪者在駭入系統後，聯繫控制者以索要贖金。在這種情況下，控制者經檢測系統並確認受攻擊後，亦屬「知悉」。 值得注意的是，在經個人、媒體組織、其他來源或控制者自我檢測後，控制者或將進行短暫調查，以確定是否發生侵害之事實。於此調查期間內所發現之最新侵害情況，控制者將不會被視為「知悉」。然而，控制者應儘速展開初步調查，以形成是否發生侵害事故之合理確信，隨後可另進行更詳盡之調查。 四、共同（聯合）控制者之義務及其責任分配原則 GDPR第26條針對共同控制者及其如何確定各自之法遵義務，設有相關規定，包括決定由哪一方負責遵循第33條（對主管機關通報）與第34條（對當事人通知）之義務。歐盟資料保護工作小組建議透過共同控制者間之契約協議，約明哪一方係居主要地位者，或須負責盡到個資侵害時，GDPR所定之通知義務，並載於契約條款中。 五、通報監管機關與提供資訊義務 當控制者通報監管機關個資侵害情事時，至少應包括下列事項 （GDPR第33條（3）參照）： 敘述個人資料侵害之性質，包括但不限於所涉之相關個資當事人、個資紀錄及其類別、數量。 傳達資料保護長（DPO）或其他聯絡人之姓名與聯絡方式，俾利獲得進一步資訊。 說明個資侵害可能之後果。 描述控制者為解決個資侵害業已採取或擬採行之措施，在適當情況下，酌情採取措施以減輕可能產生之不利影響。 以上乃GDPR要求通報監管機關之最基本事項，在必要時，控制者仍應盡力提供其他細節。舉例而言，控制者如認為其處理者係個資侵害事件之根因（root cause），此時通報並指明對象即可警示委託同一處理者之其他控制者。 六、分階段通知 鑒於個資事故之性質不一，控制者通常需進一步調查始能確定全部相關事實，GDPR第33條（4）爰設有得分階段通知（notification in phases）之規定。凡於通報時，無法同時提供之資訊，得分階段提供之。但不得有不必要之遲延。同理，在首次通報後之後續調查中，如發現該事件業已受到控制且並未實際發生個資侵害情事，控制者可向監管機關為更新。 七、免通報事由 依據GDPR第33（1）條規定，個資侵害不會對自然人之權利和自由造成風險者，毋庸向監管機關通報。如：該遭洩露之個人資料業經公開使用，故並未對個人資料當事人構成可能的風險。 必須強調的是，在某些情形下，未為通報亦可能代表既有安全維護措施之缺乏或不足。此時監管機關將可能同時針對未為通報（監管機關）或通知（當事人），以及安全維護措施之缺乏或不足，以違反第33條或（及）34條與第32條等獨立義務規定為由，而依第83條4（a）之規定，併予裁罰。 參、事件評析 一、我國企業於歐盟設有分支機構或據點者，宜指派專人負責法遵事宜 揆諸GDPR前揭規定，當個資侵害發生時，控制者應即時且不得無故拖延於知悉時起72小時內，將個資侵害情事通報監管機關。未能履踐義務者，將面臨最高達該企業前一會計年度全球營業額之2%或1千萬歐元，取其較高者之裁罰。我國無論金融業、航運業、航空運輸業、電子製造業及進出口貿易業者等，均或有於歐盟成員國境內或歐洲經濟區（European Economic Area）當地設立子公司或營業據點。因此，在GDPR法遵衝擊的倒數時刻，指派具瞭解GDPR規定、當地個資隱私法遵規範、擅長與隱私執法機構溝通及充要語言能力者專責法遵業務實刻不容緩。蓋此舉可避免我國企業母公司鞭長莫及，未能及時處置而致罹法典之憾。 二、全面檢視個資業務流程，完備個資盤點與風險評鑑作業，掌握企業法遵現況 企業應全面檢視業務流程，先自重要核心業務中析出個資作業流，搭配全面個資盤點，並利用盤點結果進行風險評鑑，再針對其結果就不同等級之風險採行相對應之管控措施。此外，於全業務流程中，亦宜採行最小化蒐集原則，避免蒐集過多不必要之個人資料，尤其是GDPR所定義之敏感個資（如：種族、民族血統、政治觀點、宗教信仰、哲學信仰、工會會員資格等個人資料，及遺傳資料的處理，用於識別特定自然人之生物識別資料、健康資料、性生活、性取向等）或犯罪前科資料，俾降低個人資料蒐集、處理、利用、檔案保存及銷燬之全生命週期流程中的風險。此舉亦契合我國個人資料保護法第5條所揭櫫之原則。 三、立法要求一定規模以上之企業須通過個資隱私法遵第三方認（驗）證，並建置認證資訊公開平台 鑒於國際法遵衝擊以及隱私保護要求之標準線日漸提升，我國企業除自主導入、建置並維運相關個資保護與管理制度以資因應，更有賴政府透過法令（如：修正個人資料保護法）強制要求一定規模以上之企業通過第三方專業驗證，俾消弭風險於日常準備之中。蓋我國具一定規模以上企業，無論其係屬何種業別，一旦違反國際法遵要求，遭致鉅額裁罰，其影響結果將不僅止於單一企業，更將嚴重衝擊該產業乃至於國家整體經貿發展。職是，採法律強制要求企業定期接受獨立、公正及專業第三方認（驗）證，咸有其實益性與必要性。
日本立憲民主黨提出SDGs基本法案，以達成2030永續發展目標日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」（持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案），旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標（SDGs）」。 去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案，但未審議就被廢止，此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題，惟未對每個目標和達成度進行評估，僅是羅列先前政策，故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標，重新向眾議院提出SDGs基本法案，希冀透過制定基本方針及必要事項，課予政府實施相關政策，法案主要內容摘要如下： 一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體，都能參與實現永續發展目標之機會，並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權，使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。 二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯，政府應確保國際合作，使目標一體化。 三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外，亦要求地方公共團體、企業，在開展各項目活動時，應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。 四、 為實現目標，要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施，政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性，且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。 五、 設置「永續發展目標推進本部」（持続可能な開発目標達成推進本部），並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」（持続可能な開発目標達成推進会議），一同評估基本方針政策及其達成狀況。 六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止，關於2031年以後之政策，政府應考量社會措施、國際動向等，依評估結果再採取必要之措施。 針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中，是否通過該法案仍待後續觀測，但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國，惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌，並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」，力求實現永續發展目標；然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮，可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者，攜手合作共同實現SDGs。
從間諜軟體談起 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).