美國財政部投資安全辦公室發布有關對外投資審查議題的法規預告
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年09月16日
隨著地緣政治局勢升溫,國際主要國家為強化技術保護,並防止資源持續流入國族國家敵對勢力(Nation-state adversaries),有研議新增「對外投資審查」為監管工具的趨勢,例如歐盟執委會(European Commission)於2024年1月發布「對外投資白皮書」(White Paper on Outbound Investments),以及美國總統拜登於2023年8月9日發布《第14105號行政命令》(Executive Order 14105,以下簡稱《對外投資命令》),確立美國應增設對外投資審查制度之目標。
壹、事件摘要
為了落實《對外投資命令》,美國財政部(Department of the Treasury)投資安全辦公室(Office of Investment Security)於2024年7月5日發布「有關美國於關切國家投資特定國家安全技術與產品」的法規預告(Notice of Proposed Rulemaking:Provisions Pertaining to U.S. Investments in Certain National Security Technologies and Products in Countries of Concern,以下簡稱法規預告),將半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧列為三大目標監控領域。
依據法規預告,未來「美國人」(U.S. Person)若從事涉及「特定外國人」(Covered Foreign Person)的三大「特定領域活動」(Covered Activity)投資交易,除合乎例外交易(Excepted Transactions)情形外,皆屬未來對外投資審查法規的管轄範圍。
貳、重點說明
以下簡介法規預告的重點規範內容:
一、三大特定領域活動:包含半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧三個領域。
二、美國人:指美國公民、美國法定永久居留權人、任何依照美國法律設立或受美國管轄的法人實體(Entity),及任何在美國境內的自然人。
三、關切國家:指中國大陸,並包含香港及澳門地區。
四、特定外國人:指「屬於關切國家的個人或法人實體,並從事三大特定領域活動者」,具體而言包含關切國家公民或法定永久居留權人、政府單位或人員、依關切國家法律設立的法人實體、總部位於關切國家的法人實體等。
五、雙軌制:法規預告將對外投資分為兩大交易類別,即「禁止交易」(Prohibited Transactions)及「通報交易」(Notifiable Transactions)。原則上投資若涉及三大特定領域活動且屬於法規預告指定之「先進技術項目」者,為禁止交易;未涉及先進技術項目,則屬通報交易。
六、半導體領域之禁止交易:
鑒於半導體產業對於我國影響重大,且亦為我國管制重點項目,以下簡要說明半導體領域之禁止交易:
(一)先進設計:禁止任何涉及超出美國《出口管制規則》(Export Administration Regulation, EAR)的「出口管制分類代碼」(Export Control Classification Number, ECCN)3A090.a技術參數,或可於4.5克耳文(Kelvin)以下溫度運作的半導體先進設計相關投資。ECCN 3A090.a技術參數係指半導體「總處理效能」(Total Processing Performance, TPP)為4800以上;或TPP為1600以上且「性能密度」(Performance Density, PD)為5.92以上者。
(二)先進製造:
禁止涉及以下項目的先進半導體製造相關投資:
1.使用非平面晶體管架構(non-planar transistor architecture)或16奈米、14奈米或以下製程技術的邏輯晶片。
2.具有128層以上的快閃(NOT-AND)記憶半導體。
3.使用18奈米以下半週距製程技術的動態隨機存取記憶體(dynamic random-access memory)晶片。
4.使用鎵化合物(gallium-based compound)的化合物半導體。
5.使用石墨稀電晶體(graphene transistors)或奈米碳管(carbon nanotubes)的半導體。
6.能於4.5克耳文以下溫度運行的半導體。
(三) 先進封裝:法規預告禁止任何使用先進封裝技術的半導體封裝相關投資。先進封裝係指「以2.5D及3D進行半導體封裝」,例如透過矽穿孔(through-silicon vias)、黏晶或鍵合技術(die or wafer bonding)、異質整合等先進技術進行半導體封裝。
(四) 電子設計自動化軟體(electronic design automation software,以下簡稱EDA軟體):禁止開發、生產用於先進半導體設計或先進封裝的任何EDA軟體。
七、不採取逐案審查模式:法規預告不採取逐案審查模式,而係由美國人自行判斷投資類型為禁止或通報交易。
八、通報程序:原則採取「事後通報」模式,美國人應於通報交易完成日(completion date)後的30個日曆天(calendars day)內,透過財政部對外投資安全計畫(Department of the Treasury’s Outbound Investment Security Program)網站進行通報,並應將相關需求文件提供予財政部,如投資交易雙方的交易後組織結構圖(post-transaction organizational chart)、交易總價值及其計算方式、交易對價描述、交易後對特定外國人的控制狀況等。
九、例外交易:
法規預告的例外交易主要包含兩大類別,分述如下:
(一) 技術不當外流風險較低的例外交易:某些交易類型的技術不當移轉風險較低,若實質上亦未賦予美國人超出「標準少數股東保護範圍之權限」(rights beyond standard minority shareholder protections),則此種投資即可排除於法規預告外,例如於公開交易市場的證券買賣、買斷關切國家法人實體的所有權,以及不取得管理決策權或出資金額低於100萬美元的有限合夥投資等。
(二) 基於其他外交、政治因素的例外交易:若交易發生於美國境外,且經財政部部長認為該國或地區已具備足以應對國安威脅的措施,或經財政部認定為對國家安全有利的交易,皆可排除於法規預告的管轄之外。
參、事件評析
美國財政部發布對外投資的法規預告,顯示出美國政府認為既有技術管制措施,如出口管制、營業秘密及對內投資審查等,已不足以涵蓋對外投資所生之技術外流風險,且對外投資若涉及關鍵領域的先進技術,所帶來的無形技術移轉利益,可能遠大於投資資金本身。
我國基於兩岸情勢及國安考量,自1992年以來即透過《臺灣地區與大陸地區人民關係條例》第35條,就赴中國大陸之投資進行審查。隨著地緣政治複雜化,加諸我國處於半導體等關鍵產業供應鏈的重要地位,我國應持續關注及研析美國等國家之對外投資審查制度發展,以利定期檢視相關機制的妥適性,並達到維護產業競爭力及防範先進技術遭到不當外流之目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)在近期案例法(Recent case-law)專區,選列法國馬賽地方法院(Tribunal Judiciaire de Marseille)於2025年3月20日作成民事侵權判決,該判決採認「區塊鏈時間戳記(blockchain timestamping)」於該案件為有效證據,據以認定原告AZ FACTORY享有服飾創作之著作權。 該案件起源於2022年6月底,原告AZ FACTORY發現被告VALERIA MODA對外批發販售印有原告創辦人Alber Elbaz所繪製原創圖案之「Hearts from Alber」「Love from Alber」系列服飾。在審理過程中,原告提出2021年5月5日及同年9月15日區塊鏈時間戳記(l’horodatage Blockchain)之紀錄,藉此存證說明原告已透過BlockchainyourIP技術方案,分別將該服飾創作之數位指紋(l’empreinte digitale)錨定區塊鏈(blockchain),據此主張原告享有服飾創作之著作財產權。 判決指出,法院綜合區塊鏈時間戳記紀錄、商標註冊及Youtube發布等證據,判定(Dit)原告AZ FACTORY為服飾創作「Hearts from Alber」「Love from Alber」之著作權人;被告VALERIA MODA所販售之服飾,構成侵害著作權之行為,需支付損害賠償11,900歐元;同時,命令(Ordonne)被告VALERIA MODA停止製造、重製、展示或銷售任何再現「Hearts from Alber」與「Love from Alber」原創特徵之服飾。 我國著作權法採「創作保護主義」,著作人於完成著作時享有著作權,無須另為登記或註冊才受保護。據此,若發生著作權侵害之爭議時,著作人想證明自己在時序上是創作在先的著作權人,需要提出具證明力的證據,向法院說明創作歷程和完成時點。建議從事創作設計的個人或企業,可參考我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、法務部調查局及內政部警政署共同推動之「b-JADE司法聯盟鏈證明標章」,將作品的創作歷程、完成時點及最終版本等以區塊鏈、時間戳記進行存證,留存完整軌跡,有助於降低未來潛在訴訟上舉證與說明成本。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
「數位藥丸(digital pill)」新運用英國航空公司(British Airways)近來對數位藥丸申請了專利,並且調查乘客是否願意吞食數位藥丸,使空服員得對其提供更好的服務。 該數位藥丸以主要是一個可食用的偵測系統,藉此航空公司得以知悉乘客的身理狀況,包含偵測乘客的心跳、體溫、或是否處於睡眠等生理反應,航空公司便可據此調整基上的的燈光、用餐時間以及機上娛樂設施等等。這一整套「為了提升乘客旅遊品質」的系統現在被寫成專利申請書,並於2016年提出英國航空公司表示利用不同的資料可以幫助機員了解乘客是醒或睡、是否緊張、冷熱或感到不舒適,並通知機員。依據其專利申請書,英國航空希望創造一個App,協助乘客改善整體旅遊品質,不僅是在機上,而是乘客從踏出家門開始到旅程結束,均能享受此科技之便利。
英國科學辦公室發布分佈式分類帳技術報告,提出八大建議2016年1月, 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills,BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術:區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology:beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成,主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域,並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用,並避免可能帶來的傷害。 該份研究報告認為,分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構,包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統,分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊,而且由於每個参與者都有一份帳簿副本,如果有惡意竄改的狀況,也可以輕易被發現,但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。 數位五國(Digital 5,D5)之一的愛沙尼亞,已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure,KSI)」,KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性,並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確,因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務,減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。 除此之外,分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分,從礦產、切割到銷售,可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。 簡而言之,分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架,並透過資訊分享、公開透明以及信任,具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性,報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」,可增加信任度並提高效率。據此,本報告針對政府部門提出八大建議: (1) 應成立專責部門,並與產業、學界緊密合作,並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。 (2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。 (3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者,匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。 (4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。 (5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。 (6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用,這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。 (7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗,以評估該項技術在公領域的可行性。 (8) 建議成立跨部門的利益群體,結合分析以及政策群體,以生成並發展潛在使用案例,並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。 除了八大建議,管理與法制上,本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範:法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範,法律規範可能會被違反,緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範,假如違反技術規範,「錯誤(error)」產生無法運作,因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說,技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面,分佈式分類帳技術為去中心化技術,如果要以法制管理,也只能在参與者身上施加法律義務,例如Bitcoin,只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此,基於去中心化的特性,報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定,並且配合技術標準制定相關法律,法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。
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).