美國著作權局拒絕人工智慧創作品之著作權申請
2022年2月14日，美國著作權局（US Copyright Office）所屬之著作權審查委員會（Copyright Review Board），做出一件人工智慧（AI）創作作品不得申請著作權登記之決定，並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。
本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記，Stephen將Creativity Machine列為作者，並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條（b）項的受雇著作原則（work for hire）取得前述作品之所有權，且得為此作品申請著作權登記。然而，Stephen提出的申請沒有成功，著作權局認為依著作權法及相關判例，非出自於人類所作之作品不應受著作權保障，而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後，著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定，除重申僅人類之作品得受著作權保障以外，更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約，故無受雇著作原則適用之可能。此外，著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權，並非作品是否得以受著作權保障之指標。
Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護，除上述著作權外，其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人，並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利，而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
江佳芸
副法律研究員 編譯整理
U.S. Copyright Office Review Board, Re: Second Request for Reconsideration for Refusal to Register A Recent Entrance to Paradise (Correspondence ID 1-3ZPC6C3; SR # 1-7100387071), Feb. 14, 2022, https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf (last visited Mar. 14, 2022).
Jessica Newman, Art in the Age of Mechanical Creation: U.S. Copyright Office Denies Registration for Work Created by Artificial Intelligence, Mar. 4, 2022, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=37dd7b0a-0317-4d68-bc9f-f17b264c81e0 (last visited Mar. 14, 2022).
2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則，即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.（case num. 13-720）一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時，是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題，故是否有必要放寬專利權於失效後，專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭，促進研發創新。 然而，主撰判決本文之美國卡根大法官（Justice Kagan）及贊同維持Brulotte原則之大法官認為，Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項（stare decisis），必須具有超級特別的理由（superspecial justification）才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由，並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭，但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項，而應是美國國會於智財政策之取捨。 反對維持Brulotte原則之阿利托大法官（Justice Alito）、羅伯特首席大法官（Chief Justice Roberts）及湯瑪斯大法官（Justice Thomas）提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利，所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計（optimal contract design）。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時，可以反映專利真實價值的方式，破壞契約期望（contractual expectation）。 本案作成判決後，各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則，主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處，有助於資金流通，而非用於已失效之專利。
日本《航空法》修正後之無人機最新政策發展 通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
全球CBPR論壇成立一週年：英國成為準會員、公布部分制度文件、資策會開始受理驗證全球CBPR論壇成立一週年：英國成為準會員、公布部分制度文件、資策會開始受理驗證 資訊工業策進會科技法律研究所 112年08月01日 「全球跨境隱私規則論壇」（Global Cross-Border Privacy Rules Forum，簡稱全球CBPR論壇）自去（2022）年成立迄今已有1年，論壇於今（2023）年7月6日宣布英國已經完成審核，成為全球CBPR的「準會員」（Associate）。除歡迎新的成員加入外，全球CBPR論壇亦陸續公布其制度文件、領導團隊名單及年度工作計畫。 全球CBPR論壇成立的目的在於建立全球性的跨境隱私驗證機制，並促進全球的資料保護與隱私執法合作[1]。此一論壇於去年4月份時，由我國、美國、日本、韓國、新加坡、加拿大與菲律賓等七個「亞太經濟合作」（Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC）「跨境隱私規則體系」（Cross-Border Privacy Rules, CBPR）會員共同以宣言形式宣布推動成立[2]，嗣後APEC CBPR剩餘的兩個會員澳洲[3]及墨西哥[4]亦陸續宣布加入。 一、公布制度文件及領導團隊 全球CBPR論壇首先於今年4月13日，該論壇宣佈成立滿1年之際，公告論壇隱私標準指導文件的「全球CBPR綱領」（Global CBPR Framework）以及規範論壇架構與會員資格的「職權文件」（Terms of Reference）等2份論壇運作的基礎文件；同時並公布其首批領導團隊名單[5]。此後，全球CBPR論壇再於6月30日時公告2023/2024年度的工作計畫[6]。 (一)全球CBPR綱領 全球CBPR綱領的制訂目的主要係為了在會員不同的管制間尋求「求同存易」的隱私方法論：期待能在尋求相同原則的管制同時，亦能尊重不同成員不同的社經背景差異[7]。 在實質內容上，全球CBPR綱領的主要內容係基於創始成員皆有參與的「APEC隱私綱領」（APEC Privacy Framework）調整，並使其內容得以與「經濟合作暨發展組織」（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）的「隱私保護及個人資料跨境傳輸指引」（Guidelines on the Protection of Privacy and Trans-Border Flows of Personal Data）所涵蓋核心原則相符[8]。 全球CBPR綱領揭櫫了「全球CBPR隱私原則」（Global CBPR Privacy Principles），其內涵包含預防損害、告知、限制蒐集、個人資料利用、當事人自主選擇、個人資料完整性、安全維護、近用與更正以及責任等9個項目[9]。此些原則的內容與精神，皆與APEC CBPR隱私原則相通。此外，全球CBPR隱私綱領亦針對在各會員內部及國際間落實全球CBPR隱私原則擬定執行指南[10]，作為後續全球CBPR論壇運作的指引。 (二)職權文件 職權文件主要係規定全球CBPR論壇的運作架構，包含論壇的組織架構、程序、領導團隊選任方式、工作語言的內容，同時亦會員及準會員的資格與申請、採認的程序等。 在組織架構上，全球CBPR論壇設立由所有會員組成之「全球論壇大會」（Global Forum Assembly, GFA）[11]，作為論壇的最高決策機構，以共識決為基礎[12]負責論壇政策戰略之擬訂、審議年度工作計畫、設立委員會、採認各委員會提出之建議並負責領導團隊之任命[13]。全球論壇大會置主席、副主席各1人負責領導工作，主席及副主席任期均為2年，並應由不同會員之代表擔任[14]。在全球論壇大會下，為便利各項工作之推行，全球CBPR論壇設「會員委員會」（Membership Committee）、「溝通協調委員會」（Communications and Stakeholder Engagement Committee, Comms Committee）及「當責機構監督及參與委員會」（Accountability Agent Oversight and Engagement Committee, AA committee）[15]等三個委員會，各置主席1人，負責主持委員會會務，並每半年向全球論壇大會主席遞交委員會工作報告[16]。各委員會需至少有3個不同會員之參與[17]。 其中，會員委員會負責審查會員及副會員之申請，並做成審查結論及建議以遞交予大會採認，同時亦負責促進各「司法管轄區」（jurisdiction）對CBPR之認識與參與[18]。溝通協調委員會擇負責提高利害關係人對論壇之認識、維護論壇網站、文件與記錄資料庫，並針對論壇品牌之發展、維護向大會提出建議[19]。當責機構監督及參與委員會則負責與當責機構有關之任務，包含對其申請進行審查，以向大會提出准駁建議、處理針對當責機構的申訴，以及負責與當責機構溝通合作等[20]。 在會員資格部分，任何司法管轄區符合以下條件者，可申請為會員：該司法管轄區之法律體系規範符合全球CBPR綱領及全球CBPR宣言（全球CBPR論壇宣佈成立之文件）[21]所規定之原則，且至少有一隱私執法機構參與「全球隱私執法合作機制」（Global Cooperation Arrangement for Privacy Enforcement, Global CAPE）[22]；同時其必須滿足以下任一條件：（1）有意採用至少一個當責機構以落實全球CBPR規範，或是（2）證明其法律體系採認全球CBPR論壇之驗證體系為有效的跨境資料傳輸機制[23]。 除會員外，職權文件另創設「副會員」資格，其可參與全球CBPR論壇之各項活動[24]、參與除會員限定會議外之論壇大會[25]，並可在各委員會主席邀請的情況下，參與各委員會活動[26]。副會員需表達其支持全球CBPR綱領及全球CBPR宣言所揭示之原則、目標，該司法管轄區需有有效的保護個人資料之法律規範，且至少有一政府機構負責該法律規範之監督與執行[27]。 (三)全球CBPR論壇首批領導團隊名單 全球CBPR論壇在公布前述論壇文件時，亦公開其首批領導團隊名單。其中，全球論壇大會的主席有美國商務部的Shannon Coe 擔任，副主席由新加坡資通訊媒體發展局的Evelyn Goh 擔任[28]。Shannon Coe 曾經擔任APEC 電子商務指導小組（Electronic Commerce Steering Group）[29]、資料隱私次級小組（Data Privacy Subgroup, DPS）[30]主席，同時現在也是APEC CBPR 聯合監督小組（Joint Oversight Panel, JOP）主席[31]。Evelyn Goh亦曾為APEC CBPR 聯合監督小組成員[32]。在委員會部分，會員委員會主席由日本經產省之Makiko Tsuda擔任；溝通協調委員會主席則為菲律賓國家隱私委員會的Ivy Grace T. Villasoto；至於當責機構監督及參與委員會的主席則尚未選出[33]。 (四)年度工作計畫 全球CBPR論壇於6月30日時公布至2024年4月的年度工作計畫，其主要包含以下三個戰略目標：第一，於2023年底開始全球CBPR驗證及全球PRP（Privacy Recognition for Processors, PRP）驗證計畫；第二，擴大全球CBPR論壇之參與，包含完成會員加入所需之程序、利害關係人參與機制等，並計畫於今年秋季及2024年春季舉辦研討會（workshops）；第三，持續強化論壇之運作，包含各委員會於年底前提交半年工作計畫等[34]。 二、英國成為準會員 全球CBPR論壇於7月6日發表新聞，宣布英國已經獲得接納成為論壇的準會員[35]。這是全球CBPR論壇成立後第一個申請加入的準會員，也是首個來自非原APEC CBPR會員的論壇參與者。 英國是在論壇於4月公布職權文件後，隨即於同日宣布申請加入為論壇的準會員[36]。其後歷經月餘審查，於5月份通過論壇會員委員會審查，並於6月時獲全球論壇大採認獲得準會員資格[37]。 三、資策會公告CBPR驗證文件，開始受理驗證 資策會為我國在CBPR體系驗證的唯一一個當責機構，目前亦在維運的臺灣個人資料保護與管理制度（Taiwan Personal Information Protection and Administration System, TPIPAS）網站公告CBPR驗證的標準及申請文件[38]。有意申請CBPR國際個人資料保護驗證的企業，可以前往該網站的CBPR專區，查閱驗證標準、評量問卷、驗證須知以及其他申請文件。資策會科技法律研究所期待透過以國內個人資料保護法為基礎轉化的TPIPAS以及我國正式參與的國際組織制訂的CBPR兩項個資管理驗證制度，協助提昇國內企業個資管理能力，建立受信賴的個資應用環境。 [1]About the Global CBPR Forum, Global Cross-Border Privacy Rules Forum [Global CBPR Forum], https://www.globalcbpr.org/about/ (last visited Aug. 3, 2023). [2]國家發展委員會綜合規劃處，〈我國以創始會員身分加入新設立之「全球跨境隱私規則論壇」〉，國家發展委員會，2022/04/21 17:00，https://wwwcdn.ndc.gov.tw/nc_27_35773 （最後瀏覽日：2023/08/03）。 [3]Mark Dreyfus, Australia joins the Global Cross-Border Privacy Rules Forum, The Attorney-General's Department of Australia (Aug. 17, 2022), https://ministers.ag.gov.au/media-centre/australia-joins-global-cross-border-privacy-rules-forum-17-08-2022 (last visited Aug. 3, 2023). [4]Members of the Global CBPR Forum, Global CBPR Forum, https://www.globalcbpr.org/membership/ (last visited Aug. 3, 2023). [5]Global Cross-Border Privacy Rules (CBPR) Forum Welcomes Participation by Interested Jurisdictions , Global CBPR Forum (Apr. 13, 2023), https://www.globalcbpr.org/global-cross-border-privacy-rules-cbpr-forum-welcomes-participation-by-interested-jurisdictions/ (last visited Aug. 3, 2023). [6]The Forum Releases its Annual Work Program for 2023/2024, Global CBPR Forum (June 30, 2023), https://www.globalcbpr.org/the-forum-releases-its-annual-work-program-for-2023-2024/ (last visited Aug. 3, 2023). [7]Global CBPR Forum, Global Cross-Border Privacy Rules (CBPR) Framework (2023), at 2 (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Framework-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [8]國家發展委員會法制協調處，〈全球CBPR論壇正式啟動，英國申請加入準會員 我國與各會員攜手歡迎新會員加入〉，國家發展委員會，2023/04/21 10:10，https://wwwcdn.ndc.gov.tw/nc_27_36833 （最後瀏覽日：2023/06/17）。 [9]Global CBPR Forum, Global Cross-Border Privacy Rules (CBPR) Framework (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Framework-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [10]Id. [11]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.1.i. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [12]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.1.iii. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [13]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.1.ii. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [14]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 4.1. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [15]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.i. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [16]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 6.1. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [17]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.ii. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [18]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.v. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [19]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.vii. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [20]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.vi. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [21]Global CBPR Forum, Global Cross-Border Privacy Rules (CBPR) Declaration (Apr. 21, 2022), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Declaration-2022.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [22]由隱私執法機構組成的組織，負責在隱私執法、跨境資料保護等議題進行合作，其組織規範尚待擬訂，可參見：Organisational Structure, Global CBPR Forum, https://www.globalcbpr.org/about/organisational-structure/ (last visited Aug. 3, 2023). [23]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), Annex A 3. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [24]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 2.2. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [25]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.1.iv. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [26]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), 3.2.iii. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [27]Global CBPR Forum, Global CBPR Forum Terms of Reference (2023), Annex A 4. (2023), available at https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/Global-CBPR-Forum-Terms-of-Reference-2023.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [28]Global Forum Assembly Leadership, Global CBPR Forum, https://www.globalcbpr.org/about/leadership/ (last visited Aug. 3, 2023). [29]國發會綜合規劃處，〈我國申請加入 APEC 「跨境隱私保護規則」 （CBPR）體系成功通過 第一階段審查〉，《台灣經濟論衡》，第16卷第2期，頁124。 [30]張惠娟、趙文志、李葳農、林淑英、林宸均、邱映曦、王宗彥、欒中丕、賴玲玲、桂尚卿、熊力恆、劉大瑋、盧淑芫、林冠宇、王德瀛、周芷瑄、邱達生，〈出席2022年2月亞太經濟合作（APEC）數位經濟指導小組（DESG）第1次視訊會議暨相關視訊會議報告〉，行政院所屬各機關因公出國報告書，頁1（2022）。 [31]國發會綜合規劃處，前揭註29；張惠娟等，同前註，頁6。 [32]張惠娟等，前揭註30，頁6。 [33]Supra note 28. [34]Global CBPR Forum, Global Forum Assembly Annual Work Program, though April 2024 (June 30, 2023), https://www.globalcbpr.org/wp-content/uploads/GlobalCBPRForum-Annual-Work-Program-2023-2024.pdf (last visited Aug. 3, 2023). [35]The Forum Welcomes the UK as an Associate, Global CBPR Forum, https://www.globalcbpr.org/the-forum-welcomes-the-uk-as-an-associate/ (last visited Aug. 3, 2023). [36]Department for Science, Innovation and Technology(@SciTechgovuk), The UK has applied to become an Associate of the Global Cross Border Privacy Rules (CBPR) Forum, Twitter (Apr. 18 12: AM), https://twitter.com/SciTechgovuk/status/1648007670002069505 (last visited Aug. 3, 2023). [37]Supra note 35. [38]CBPR簡介，臺灣個人資料保護與管理制度，https://www.tpipas.org.tw/model.aspx?no=310 （最後瀏覽日：2023/08/03）。