日本國土交通省公布「無人機載運貨物指引2.0」，加快物流無人機應用
日本國土交通省（国土交通省）於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0）。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0（法令編）」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0（法令編））係針對涉及之相關法令進行彙整，而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。
本指引首先於第一編指出，在引進物流無人機前，業者應先盤點該地區存在的課題，並確認無人機是否能有效解決該問題，接著嘗試提出具體解決方案，如拉長無人機飛行距離、增加使用次數，或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後，業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾，並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者，著手建立相關服務之運作模式。此外，為順利推動物流無人機服務，還需提高民眾對物流無人機之社會接受度，以獲得當地居民的理解及支持。最後，為確保飛航安全，業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外，亦應制定安全飛行操作手冊，審慎評估起降地點之安全性，並建立一套安全管理系統。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳依屏
研究助理 編譯整理
〈「ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0」を公表〉，國土交通省，https://www.mlit.go.jp/report/press/tokatsu01_hh_000563.html（最後瀏覽日：2021/07/02）。
〈ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0〉，國土交通省， https://www.mlit.go.jp/common/001410995.pdf（最後瀏覽日：2021/07/02）。
蕭仁豪，〈日本國土交通省航空局公布日本無人機飛行安全指引〉，2017/11，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=0&d=7898，（最後瀏覽日︰2021/07/02）。
新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
美國擬投入110億美元扶持半導體研發，並成立國家半導體技術中心美國白宮於2024年2月9日宣布從《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）撥款110億美元執行「CHIPS研發計畫」（CHIPS Research and Development (R&D) programs），並將設立投資基金，協助美國新興半導體公司技術商業化發展。 CHIPS研發計畫源係於美國國會於2022年8月通過《晶片與科學法》，提供527億美元的經費支持美國半導體產業，其中390億美元用於補助半導體生產，110億美元用於半導體研發。此次CHIPS研發計畫的具體作法如下： （1）建置國家半導體技術中心（National Semiconductor Technology Center，簡稱NSTC）：為CHIPS研發計畫的核心項目，將投資50億美元建置NSTC，協助美國先進半導體研發與設計，確保美國於半導體領域的領先地位。NSTC將向公眾共享設施與專業知識，幫助創新者取得相關專業知識與能力。此外NSTC亦將推動利益團體（Community of Interest），將開放所有利益相關者就NSTC的規劃提供意見。 （2）投資半導體人才（Investing in the Semiconductor Workforce）：創建人才勞動卓越中心（Workforce Center of Excellence），以培育、訓練美國半導體產業所需人才，並促進產業界與學術界的合作。 （3）投資其他關鍵領域研發之需求（Investing in Other Key R&D Needs）：向美國晶片製造研究所（CHIPS Manufacturing USA Institute）投資至少2億美元，以創建美國首座半導體製造數位孿生研究所（Semiconductor Manufacturing Digital Twin Institute），以降低晶片研發製造的成本，加速創新技術商業化之週期；以及投資3億美元於先進封裝產業，以提升半導體系統之效能。以外亦投資1億美元資助「CHIPS量測計畫」（CHIPS Metrology Program）的29個項目，幫助研發新型測量設備與方法，以滿足為電子產業的技術需求。
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).
歐盟理事會通過爭議不斷的歐盟數位單一市場著作權指令為了使歐洲的著作權法規更符合數位時代及單一市場所需，歐盟執委會（European Commission）於2016年9月所提出的「數位單一市場著作權指令」（The Directive on Copyright in the Digital Single Market）提案，於今年2月13日由歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the EU）、歐盟執委會達成最終協議，歐洲議會與歐盟理事會並分別於3月26日及4月15日通過提案，歐盟理事會於4月17日簽署正式指令。新指令的重點內容包含： 文字與資料探勘（Text and data mining）：第3條規定，研究組織為了科學研究而需對文字與資料探勘時，得例外對著作進行重製、擷取（extraction）。 強化著作人和表演者在數位環境中的地位：第14條規定，當著作人和表演者將著作權讓與或授權給出版商後，出版商必須定期向著作人和表演者告知這些著作的利用情形。另外，第15條規定，如果著作人和表演者覺得先前約定的報酬太低時，可以要求與出版商重新磋商更公平且適當的報酬。 賦予新聞內容重製權及向公眾傳播權：規定於第11條，使用新聞的內容（尤其網路新聞）時，須向新聞出版者取得重製權及向公眾傳播權的授權。另外，本次通過的正式指令，已無之前提案中具有爭議的「須得到新聞出版者同意才能使用新聞頁面超連結」條文內容，而無先前的超連結稅（Link Tax）爭議。 網路服務提供者義務：第13條規定，網路服務提供者如Instagram、YouTube等，有義務透過有效的機制，迅速刪除未經著作權人授權許可的內容，並防止這些未經授權的內容重新上架，以保護著作權人的利益。 不過，從歐盟執委會提案之後，第13條就引起了德國民眾的強烈反彈，從今年2月最後一個禮拜開始，德國各大城市展開了一連串名為「反對歐盟著作權改革法案」（gegen EU-Urheberrechtsreform）的抗議活動，包含線上連署及上街遊行，並已擴散至其他歐盟會員國。抗議訴求認為，使用所謂的「上傳過濾器」（Upload-Filter）會對網路的言論自由和多樣性產生巨大影響，由於在實際操作上，網路服務提供者只會依據著作權人所提供的著作授權清單，利用上傳過濾器自動過濾未得到授權的內容，因此經合法使用其他著作後所創作的新著作（例如文章內含有合法引用的內容），可能會成為被過濾、刪除的對象，因為上傳過濾器可能無法判別法定例外的合法使用。所以上傳過濾器被認為是有爭議的審查手段。 雖屢有爭議，但本次通過數位單一市場著作權指令，使歐盟的著作權法規更能適應當今數位世界，在音樂串流服務、影音點播平台、新聞彙整平台、以及各種社群平台已成為人們接觸著作和新聞的主要門戶時，加強網路使用者享有的自由和權利，創作者也將獲得更好的保護和報酬，以創造更繁榮的網路經濟。