根據美國瑞生國際律師事務所(Latham & Watkins)於2024年1月發布的ESG年度報告指出,隨漂綠議題延燒,ESG報告不受信任為一課題,因此國際逐步擴大ESG監管,多國透過立法強制企業應揭露永續報告書或供應鏈資訊,比如:歐盟於2023年1月生效之《企業永續報告指令》(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD),要求企業揭露的永續資訊需增加供應鏈資訊的透明度;美國證券交易委員會(SEC)於2024年3月6日通過規則,要求上市公司及公開發行公司揭露碳排放報告等氣候風險相關資訊。
為因應ESG帶來的挑戰,報告建議企業應採取流程化管理方式,了解產品進出口涉及的其他國家對ESG揭露資訊的要求,加以規劃並建置資料控管規範、進行人員教育訓練以及確認ESG相關資料的所有權歸屬。
由於碳排放量的計算沒有一致標準,且難以確保供應鏈上下游所提供的碳排資訊真實、未經竄改等問題,外界不容易信任企業永續發展書提倡的供應鏈減碳策略。國內企業可參考資策會科法所創意智財中心發布的《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,透過流程化管理,從制度規劃及留存供應鏈二氧化碳排放量或二氧化碳減量等產品相關資料歷程來增進ESG資料透明度。
本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
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).
中國大陸知識產權局知識發展研究中心於2014年發布2013年度中國大陸全國智慧財產權發展報告知識發展研究中心於今年2014年第二次發布整體中國大陸智慧財產權的發展指標數,該單位往後將持續觀察深入研究並提供報告指標,以反應中國大陸於專利、商標、著作權等智慧財產權的發展狀況,以利引導國家智慧財產權戰略實施,進一步強化推動國家於智慧財產權事業與科技創新研發發展。 報告顯示,中國大陸知識產權局綜合發展指數在2013年有增加趨勢,不論在創造、運用、保護或環境等四項發展指數上,皆有穩定成長趨勢。報告中除地區特徵顯示出智慧財產權的發展與完備外,穩定的數據更突顯整體智慧財產權環境的完善。從世界排名第一的受理發明專利申請82.5萬件、受理通過PCT提交國際專利申請案2.2924萬件、連續12年居世界第一受理商標註冊申請共188.15萬件,以及首度突破百件著作權登記案等,顯示出中國大陸在智慧財產權的整體保護與落實推動。 另外,中國大陸知識產權局不斷在擴大智慧財產權的保護,由2012年至2013年共提升了1.79,侵害假冒偽劣案件上,執法移送與審判起訴案件皆有所成長,顯示出中國大陸對智慧財產權的保護重視與落實。尤其,在整體智慧財產權環境提升與優化上,指標顯示出由2012年至2013年明顯上升5.97,主要是專責服務機構、人員購置的逐年增加與穩定成長之因,亦使智慧財產權整體環境營造有優化、加速與強化的提升。
日本P2P軟體Winny開發者再遭起訴,並具體求刑一年日本東京地檢署以助長著作權侵害為由,於 7 月 3 日 向東京地方法院對日本知名檔案交換軟體( P2P ) Winny 的開發者金子 勇提起訴訟,並具體求處有期徒刑一年。這是繼 2004 年 5 月京都地檢署起訴金子 勇後,對同一 P2P 軟體開發者另為起訴的案件。 2002 年,東京大學資訊理工學系研究助理金子 勇開發出可供他人使用的分散式 P2P 軟體 Winny ,旋即受到廣大網友的歡迎。使用者透過 Winny ,不僅交換著未經授權的音樂、影片檔案,甚至包括了部份的警方或自衛隊官方文件。而日本各大企業,如日本雅虎、富士通及 NEC 等,也陸續傳出因公司職員使用 Winny 而導致員工及客戶個人資料外洩的事件。 針對 Winny 開發者起訴案件,目前京都地方法院尚未作出判決,而日本東京地方法院已預定於 9 月 4 日 進行公開審判。此外,因應 Winny 所肇致的資安問題,各相關企業也順勢推出可過濾 Winny 的軟硬體設備,如日本京瓷公司( KCCS )即於 7 月 10 推出企業網路管理軟體,除可偵測內部電腦是否安裝 Winny 外,亦可阻絕已安裝 Winny 的電腦連接至企業網路。
微軟控告台灣廠商侵害該公司電腦滑鼠的專利權微軟公司(Microsoft)於上月30日向美國國際貿易委員會(ITC)控訴台灣致伸科技公司(Primax Electronics)侵害微軟公司的專利權,其中包含七項與電腦滑鼠有關的硬體專利權。 根據微軟公司所公開的資訊內容,該公司在與致伸公司協商授權協議未果後,已經向ITC提出控訴,要求ITC下令禁止致伸公司涉及侵權的產品進口到美國。此外微軟公司高層Horacio Gutierrez表示,在該公司提告之前曾多次與致伸公司協商相關授權條件,但致伸公司卻無授權的意願,因此才向ITC提出控訴。 微軟公司向ITC控告致伸公司侵犯該公司七項的專利權,這些專利權的內容主要是與電腦滑鼠的技術有關。其中一項為U2技術,該技術可以讓電腦滑鼠連結USB與PS/2二種不同規格的連接埠,並自動偵測目前在使用中的是哪一種連接埠。另外還有一項技術為TiltWheel,該技術使滾輪可以左右方向的滾動,並藉由傾斜方式讓滑鼠增添更多移動的功能。 一般來說,ITC收到專利相關案件的控訴後,會視案件的複雜程度,在12-18個月內完成審理及判決,因此本案後續判決結果尚有待觀察。