日本印章制度與電子署名法修正
日本國會於2021年2月9日正式提出「數位社會形成基本法草案」（デジタル社会形成基本法案），立法目的為提升國家競爭力、國民生活便利性，以建置一個「數位社會」，基本原則為降低數位落差，而降低數位落差之重要手段即包括日本印章制度之改革。
日本政府對印章制度之改革，可分為「取消蓋章制度」及「增加電子簽章使用率」二條路線。由於新冠疫情（COVID-19）影響全球工作型態，日本政府為推動電子化服務，考慮取消印章使用，因為其徒增商業活動成本，亦可能提升染疫風險。日本行政改革大臣河野太郎在2020年11月13日內閣會議後之記者會上即表示，約1萬5000種需要使用印章的行政服務中，絕大多數將取消蓋章制度。「數位社會形成基本法草案」亦預告將修改48部要求使用印章之法律，本草案及相關修法將於2021年9月正式通過施行。
電子簽章使用方面，日本在野黨聯盟於2020年6月提出「電子署名及認證業務法一部修正草案」（電子署名及び認証業務に関する法律の一部を改正する法律案）。依照現行規定，電子簽章須本人以一定方式簽署始可推定為真正，推定真正之條件過度嚴苛，便利性未優於實體蓋章，致使電子簽章使用普及度低落。本草案則降低推定門檻，僅須以特定電子方式簽署即有推定真正效力，使電子簽章簽署人身分驗證更為容易。目前法案仍在眾議院提案階段，尚未經國會表決通過，後續發展值得關注。
劉徑綸
法律研究員 編譯整理
デジタル社会形成基本法案（第204回閣法第24号）https://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_gian.nsf/html/gian/honbun/g20409026.htm（最後瀏覽日：2021/03/25）。
電子署名及び認証業務に関する法律の一部を改正する法律案（第201回眾法第27号）https://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_gian.nsf/html/gian/honbun/g20105027.htm （最後瀏覽日：2021/03/25）。
蕭郁溏，〈從比較法評析我國電子簽章法〉，《科技法律透析》，31卷第6期，頁32 - 38（2019）。
李姿瑩，〈歐盟 eIDAS 對國內電子簽章和身分認證規範之可能借鏡〉， 《科技法律透析》，31卷第11期，頁25 - 32（2019）。
數位創作藉由區塊鏈轉化為具獨特性之加密貨幣─非同質化代幣（non-fungible token，後稱NFT），仿佛數位創作者對創作成品簽名落款或標示出處來源，NFT也因此解決數位創作成品之來源與真偽驗證等問題，使其有如傳統的藝術作品更具收藏價值也更有利於在市場中交易，然而在此數位創作成為新型態數位收藏標的之同時，潛藏的智慧財產議題也衍生而出。 儘管NFT解決數位創作之產出來源等驗證問題，卻無法確保該NFT交易標的是否抄襲其他擁有著作權保護之創作。當收藏者轉售購入之數位創作時，便有可能構成販售侵權作品，根據美國著作權法第504條（c）項所列之賠償金額在750美元以上至3萬美元以下，甚至故意侵權賠償15萬美元。因此，如同一般傳統藝術交易，在NFT投資或收藏交易前，建議先對創作者或藝術家進行相關調查，甚至可諮詢法律顧問以確保交易標的智財狀況；此外，當交易標的屬戲謔創作時，則建議評估相對應之投資風險。 而數位創作之形式相當多元，除了數位影像、數位相片外，也含括社群媒體產出之網路迷因（meme）、虛擬圖片影像等，過去因為易於大量複製流傳而無法追溯原始創作者，如今在區塊鏈技術轉化下使前述類型之數位創作產出皆可能成為NFT交易標的。例如，今（2021）年三月美國數位藝術家Beeple於佳士得拍賣透過NFT將其作品〈每天：最初的五千天〉（Everydays: The First 5000 Days）以超過6,900萬美元的價格售出；Twitter共同創辦人Jack Dorsey以290萬美元透過NFT售出其第一則推文；此外，2011年在Youtube爆紅的像素影片〈彩虹貓〉（Nyan Cat）與2007年的英國小兄弟生活紀錄〈查理咬我的手指〉（Charlie Bit My Finger）等也透過NFT分別以超過50萬美元與超過76萬美元的金額售出。此外，根據比特幣交易所CoinDesk統計，NFT銷售額在今年上半年達到24.7億美元，反觀去年同期的1,370萬美元，NFT成了難以忽視的活絡產業。
美國競爭法主管機關發布反托拉斯執法與智慧財產權報告美國司法部（Department of Justice, DOJ)及聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC)於今（2007）年4月中旬，公布了眾所矚目的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」（Antitrust Enforcement and Intellectual Property Rights, Antitrust-IP Report）。本報告綜整歸納DOJ與FTC於2002年所舉行的一系列名為「知識經濟時代之競爭與智慧財產權法制政策」（Competition and Intellectual Property Law and Policy in the Knowledge-Based Economy）公聽會重點，以及來自於不同利益團體與產業代表之看法。 DOJ與FTC於1995年曾公布「智慧財產授權之反托拉斯指導原則」（Antitrust Guidelines for the Licensing of Intellectual Property，以下簡稱1995年指導原則），基本上，甫公布的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」的內容，重申DOJ與FTC過去依1995年指導原則的執法實務與政策，報告也特別針對幾種經常引起疑義的智慧財產運用態樣，諸如搭售（tying）：專屬交易（exclusive dealing）、特殊授權條款、專利聯盟（patent pools）、交互授權（cross-licenses），肯認其亦有加強競爭並有利於消費者的效果，故DOJ與FTC將會依合理原則（rule of reason）評估個別契約的合法性，而不會逕認其係本質違法（per se unlawful）。所謂合理原則，係指由法院及競爭法主管機關，就特定協議之有利於競爭效果與反競爭效果間進行權衡，以判斷其對整體市場競爭與消費者福祉所產生之影響。 此外，DOJ與FTC也針對個別的行為，如單方拒絕授權（unilateral Refusals to License）、標準制定（standard setting）、交互授權（cross-licenses）、專利聯盟（patent pools）、使專利期間延長於法定保護期間之外（extending patent rights beyond the statutory term）等，於報告中揭示其所持的一般管理政策。
「歐盟網實整合藍圖與政策」歐盟在歐盟執委會的支持之下，致力於網實整合的發展，2015年6月歐盟提出以五項關鍵領域作為發展方向，包含交通、能源、健康、生產、以及基礎設施等。其中在智慧製造部分，主要為從大量生產到彈性、個別客製化生產，以及在生產以及產線自動化之下，增加市場競爭力。但針對此等發展，歐盟也提出未來將面臨幾點挑戰: 1.科學:網實整合系統應特別考量社會技術層面、使不同學科整合、結合相關系統理論，以及建構複式領域模型等 2.技術:由於不同的技術方法，因此應建立互通性平台系統、使自動化設計與執行更加成熟、減少資料隱私問題、整合安全性、建立系統方式處理無法確定之資訊等。 3.經濟:透過網實整合，從產品到服務，可建立新的商業模式。 4.教育:網實整合之應用需具備充分的條件，因此，可透過教育及訓練體制來增加對相關應用的認識。 5.法律:減少網實整合系統建立產生的障礙，消除法規解釋不清楚之部分，並且改善以確認整合系統應用正確性。 6.社會:網實整合應用對公共、產業以及政治等層面產生之改變與風險管理。 網實整合在生產力4.0的發展當中，屬於最為核心之部分，目前歐盟所舉出可能產生的面向與問題，值得作為未來政策法制方向之參考。
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).