日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見
2021年7月中旬，日本經濟產業省（下稱經產省）發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）（データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮））》之綱要草案（下稱資料管理框架草案），並公開對外徵求意見。
近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下，人、機器與科技的跨界連接，將創造出全新附加價值的產業社會，然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確，正確資料的自由交換，方能用於創造新資料以提供附加價值，因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此，經產省提出資料管理框架草案，透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險，以確保資料在各實體間流動的安全性，從而確保其可信性。
該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期，管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」，由「事件（資料的產生／取得、加工／利用、轉移／提供、儲存和處置）」、「場域（例如：各國家／地區法規、組織內規、組織間的契約）」和「屬性」（例如：類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人）三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況，讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上，能個別確保適當的資料管理，達成確保資料正確之目的。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
劉書妤
副法律研究員 編譯整理
Invitation for Public Comments on the Outline of “New Data Management Methods and Framework to Promote Value Creation through Data (Tentative)” (Draft), METI, Jul.15, 2021, https://www.meti.go.jp/english/press/2021/0715_002.html (last visited Sep.8, 2021).
開放政府資料（Open Government Data）從2009年美國發起開放政府倡議開始，在全球颳起一陣的旋風，主張公民享有政府資料的權利。這開放資料的浪潮，在2013年由G8工業國簽署開放政府資料憲章（Open Data Charter），約定將以開放為預設（open by default）推動開放政府資料，承諾致力於開放公部門資料、以不收取費用，並採用可再利用格式提供。隨後，G20工業經濟體於2014年跟進，以推動開放政府資料做為反貪腐的利器；聯合國也同時認知，現時亟需資料革命（Data Revolution）以做為實現全球發展的目標。 然而，依據網際網路基金會（World Wide Web Foundation）繼2013年所發布的Open Data Barometer（第一版），於2015年1月再度發布Open Data Barometer（第二版），以開放政府資料的整備、落實、與影響程度三大要素，來檢視與評估86個國家於2014年間對於開政府資料推動的狀況，結果發現仍有90%的資料還是閉鎖在政府機關。 從在資料內容方面來看，僅8%的國家採用開放格式與開放授權釋出核心資料，例如政府預算支出、公共服務執行資料集等，大部分國家仍未真正釋出多數核心資料集，不然就是雖已釋出但卻很難使用；更不用提用得以打擊貪腐和促進公平競爭的資料，如公司註冊、政府契約、土地所有權資料等。在法制與政策規範面，僅17%的國家具有公民對於資料主張權利（the right to information）的相關法制，大多數國家尚未以法律或政策做為課與機關主動積極（proactive）釋出資料的義務（mandated）、實現公民對於資料主張權利的依據，而且多數國家在開放政府資料的規範與程序上，對於個資隱私的保護仍然不足，或仍處於非常不確定的狀態。 為確保資料革命達成通透度和政府的性能，Open Data Barometer研究報告提出下列關鍵步驟，提供各國政府參採： ‧由政府高層承諾將主動積極釋出公部門資料，尤其是得促進問責（accountability）的關鍵資料 ‧持續投入支援與提供培訓，使多數公民社會與企業理解與有效率地使用資料 ‧因應各國需求開發開放資料的工具和方法，例如於在識字率較低的國家，採用視覺化方式呈現資料 ‧支持地方層級開放資料的倡議，以補強國家層級開放政府資料的方案 ‧進行法規調適，以確保公民對於資料主張權利，並於開放資料倡議中加強對於個資隱私保護的基礎 網路發明者與網路基金會創始人Sir Tim Berners-Lee依Open Data Barometer的調查結果，批評政府仍持續迴避開放可用於增強問責與信任的資料，並強調開放資料的強大力量，在於資訊的權利還給公民。 備註： Open Data Barometer群組排名如下： 已開發國家 新興市場國家 開發中國家 1）英國 21）巴西 36）印尼 2）美國 22）墨西哥 39）印度 3）瑞典 33）匈牙利 46）迦納 4）紐西蘭 33）秘魯 46）盧安達 4）法國 36）阿根廷 49）肯亞
英國競爭與市場管理局發布人才競爭指引英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority，簡稱CMA)於2025年9月9日發布人才競爭指引(Competing for Talent)，說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為，分別是： (1)禁止挖角(no poach)：指企業同意不向其他企業招募現職員工，或同意在未經他企業許可前，接觸或招募該公司的現職員工，此一行為可能違反競爭法；惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異，禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴，禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing)：此為CMA近期的執法重點，指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議，包含薪資調漲幅度、設定薪資上限，或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information)：係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊，包含定價方式、商業策略等等，即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施，提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要，企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之，且皆可能違反競爭法，違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視，除了英國，美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件，或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述，企業於勞動市場中限制競爭之行為，究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇，仍有待相關部會進一步討論，相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
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).
簡介美國700MHz頻段之使用規劃