歐盟發布《再生能源指令》相關指引,協助會員國推動再生能源電力系統整合

歐盟執委會(European Commission)於2024年9月2日發布「關於《2018/2001號指令》第20a條再生電力系統整合指引(經《2023/2413號指令》修訂)」(Guidance on Article 20a on sector integration of renewable electricity of Directive (EU) 2018/2001 on the promotion of energy from renewable sources, as amended by Directive (EU) 2023/2413),協助會員國落實2023年修訂版《再生能源指令》(Renewable Energy Directive, RED)第20a條,並促進再生電力系統整合。《再生能源指令》背景係為幫助歐盟達成2030年再生能源占比達45%之目標,第20a條並規範能源系統電氣化與再生能源使用。

再生電力整合指引主要涵蓋下列重點:

(1)資料共享與透明度:要求輸配電系統運營商提供再生能源比例及供應電力溫室氣體排放資料,並確保用戶能夠即時獲取相關資料。

(2)電池資訊與智慧充電:電池和電動車製造商需提供電池管理系統(Battery Management System, BMS)基本資訊,包括電池容量、充電狀態等,並推廣雙向充電技術,提升電網靈活性。

(3)電網升級與智慧電網:鼓勵會員國透過政策和獎勵措施升級智慧電網,以增強其整合再生能源之能力。指引另強調須特別注意小型分散式能源和移動式儲能系統公平進入市場之機會。

(4)跨國協作與資料可互通性(interoperability):會員國需確保系統間資料的可互通性,採用標準化資料格式,促進歐盟各國電力市場一致性與跨境合作。

根據《再生能源指令》,2025年5月前各會員國須完成第20a條內國法化相關程序。

相關連結
※ 歐盟發布《再生能源指令》相關指引,協助會員國推動再生能源電力系統整合, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9261&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/30)
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戰略產業與關鍵技術保護法規修正趨勢分析 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年2月14日   戰略性高科技產業是我國重要的經濟發展基礎,在全球半導體產業鏈中,臺灣更是位居關鍵領先地位。半導體產業作為未來新興科技領域發展根基,內含許多國家核心關鍵技術,若此類技術洩漏至境外,將損及國家安全與整體經濟競爭優勢。 壹、國際產業經濟安全保障法案推動趨勢   參考國際上以產業經濟安全角度出發,且與我國同具技術保護需求之國家,以亞洲的日本及韓國為代表,正在密集推動產業競爭與供應鏈安全及技術保護相關法案。 一、日本《經濟安全保障法》   日本首相官邸於2021年11月19日召開第一次「經濟安全保障推進會議」,強調國家安全概念已迅速擴展到經濟和技術領域,在各國推進和加強支持工業基礎設施、防止敏感技術外流、提升出口管制等經濟安全相關措施下,日本內閣府應加強《經濟安全保障法》草案推動,確保戰略物資與維護重要關鍵技術[1]。   其中《經濟安全保障法》草案著重在四大工作面向:1.供應鏈:透過公私技術合作加強重要材料和原材料的供應,避免對人民生活和工業產生重大影響。2.公私技術合作:透過公共和私營部門合作共享並利用技術資訊,培育和支持尖端重要技術框架。3.核心基礎設施:確保與維護核心基礎設施功能安全性和可靠性。4.私人專利:採取補償措施以要求特定專利私有化,防止敏感發明公開外流,同時促進創新[2]。 二、韓國《國家高科技戰略產業特別法》   韓國產業通商資源部方面,於2022年1月25日舉行的第5次內閣會議上宣布,通過《國家高科技戰略產業特別法》立法議案。該特別法案旨在培育和保護韓國的高科技戰略產業,以維護國家和經濟安全,並取得高科技競爭力,其具體內容包含:1.成立由南韓總理主導的國家高科技戰略產業委員會,制定5年戰略產業培育和保護的基本計畫。2.指定國家關鍵技術,以發展戰略產業和保護國家經濟安全。3.全面支持戰略產業,包括投資、研發、人力資源等方案。4.為振興戰略產業生態系統,提供監管法規修訂和企業合作方向支援。5.對戰略技術的出口和併購採取部分緊縮的保護措施。   韓國產業通商資源部強調,全球各主要國家皆體認到,必須在高科技產業競爭環境中培育知識人才,以及保護國家戰略產業發展的重要性。《國家高科技戰略產業特別法》的制定,將由產業通商資源部採取「無縫接軌的推進措施」,並與相關產業積極溝通,以便及時協助基礎設施能力建構,並在本法案立法程序完成後落實執法[3]。 貳、我國國家核心科技修法走向   我國法務部與陸委會於110年7月公告《國家安全法》與《臺灣地區與大陸地區人民關係條例》部分條文修正草案,二者皆是以經濟安全角度出發,針對「國家核心關鍵技術」保護作法規調整,期能建構跨部會產業技術防堵外洩策略。 一、兩岸條例修正:管制受政府委託補助關鍵技術及人員赴陸   依據陸委會第27次委員會議討論通過「兩岸條例第9條、第91條修正草案」,針對「受政府機關(構)委託或補助達一定標準」,並從事涉及國家核心關鍵技術業務之個人或民間團體、法人、機構成員,進行赴陸管制。其中,因國家核心關鍵技術及一定標準的具體內容,涉及高度專業性,故兩岸條例第9條修正草案授權科技部會商有關機關訂定並進行妥適規範。另外,對於違反赴陸應經許可的特定人員,依據兩岸條例第91條,可處新台幣200萬元以上1,000萬元以下罰鍰。如係違反返台通報義務者,(原)服務機關、委託機關或補助機關得處新台幣2萬元以上10萬元以下罰鍰[4]。 二、國家安全法修正:保護半導體、農業、國防關鍵技術   法務部國安法修正草案第2之2條,明定任何人不得替外國、中港澳、境外敵對勢力或其所實質控制的各類組織,為侵害國家核心關鍵技術的營業秘密行為;且刑度較營業秘密法提高,違者可處3年以上、12年以下徒刑,併科5百萬元以上、1億元以下罰金。至於何項技術列入關鍵技術,則交由科技部檢討,並將攸關台灣經濟、國防優勢的產業列入,包括半導體先進製程、涉及國防技術、台灣關鍵品種農業科技、關鍵生技技術等[5]。 參、法規評析   台灣是全球高科技代工產業的重鎮,半導體技術尤其發達且人才集中。全球晶片短缺之際,台灣也面臨人才帶槍投靠、與關鍵技術外流,危害戰略產業發展危機。未來針對我國國家核心科技認定與管制,可以由以下幾個方向作思考: 一、參考科技部政府資助國家核心科技手冊之作法   為避免我國有太多個不同的核心科技清單,導致法規適用的複雜,未來可能參考現有科技部政府資助國家核心科技手冊之作法,由科技部邀集相關部會自行就主責類別科技項目進行認定。篩選之科技項目(包含企業關鍵技術),經主管機關核定後,提報科技小組,科技小組成立專責審議小組審議是否列入國家核心科技項目。 二、重新建立國家核心科技篩選標準   雖然產業技術保護法規強化是全球趨勢,但若是修正力度過猛或審查過嚴,也同樣可能影響產業投資、干預研發合作,甚至促使台灣關鍵產業出走,連帶失去半導體等關鍵技術研發創新動能,因此重新建立篩選管制標準是我國法規的重要課題。   首先,就製造業關鍵技術,應思考台灣在該產業技術上是否具國際領先地位作為優先考量。其次,就所篩選之產業,評估其對台灣經濟發展是否具核心關鍵性(例如產值高低,或者在全球供應鏈具關鍵地位)。最後,對於國家安全有重要影響之相關產業,應納入作為我國核心關鍵科技。   總歸而言,各國對於戰略產業與國家核心科技認定標準與方式不一,就算技術被歐美及日韓認列為新興科技管制類別,我國是否要列入國家核心科技,仍然必須綜合考量該產業技術在我國產業競爭力與國際領先定位而定。未來,可參採日韓模式,盡速建立國家層級高度的戰略產業與技術保護法規,並且制定明確清單與審查機制流程,使企業能有所預見,事先安排以降低對高科技產業的經濟發展衝擊。 [1] 経済安全保障推進会議,首相官邸,令和3年11月19日,https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202111/19keizaianpo.html (最後瀏覽日:2022/1/25)。 [2] 経済安全保障法制に関する有識者会議 提言骨子,内閣官房,令和3年11月26日,https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/keizai_anzen_hosyohousei/index.html (最後瀏覽日:2022/1/25)。 [3] Cabinet passes National High-Tech Strategic Industries Special Act, Ministry of Trade, Industry and Energy, Jan. 25, 2022, https://english.motie.go.kr/en/pc/pressreleases/bbs/bbsView.do?bbs_cd_n=2&bbs_seq_n=911(last visited 2022/02/14). [4] 為保護國家核心關鍵技術,本會第27次委員會議通過「兩岸條例第9條及第91條修正草案」,中華民國大陸委員會,110年9月29日,https://www.mac.gov.tw/News_Content.aspx?n=A0A73CF7630B1B26&sms=B69F3267D6C0F22D&s=4C0B2E06FFF6B248 (最後瀏覽日;2022/02/14)。 [5] 法務部公告「國家安全法」部分條文修正草案,法務部法檢字第11004519510號,110年7月21日,https://www.lawbank.com.tw/news/NewsContent.aspx?nid=179044.00 (最後瀏覽日;2022/02/14)。

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美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎,建構資料開放、共享和再利用的各項機制,滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求,以資料提升我國數位發展的價值,並強化民眾權利的保障,我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」,擬推動資料基礎建設,促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國,近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法,引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用,該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院(United States District Court for the Northern District of California),威廉·阿爾斯法官(Judge William Alsup)針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家,對Anthropic公司訓練大型語言模型(Large Language Model, LLM)時使用受其等著作權保護書籍一案,作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍,以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍,儲存在其數位化、可搜尋的檔案中,用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型,未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為,為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構,支持合理使用抗辯(Fair Use Defense),強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用,AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍,屬於「合理使用」(Fair Use),且具「高度轉化性」(Highly Transformative),包括將購買的實體圖書數位化,但不包括使用盜版,也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)規定,合理使用需綜合考量四要素,法官於本案中認為: 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯,而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入,經由演算法解析、抽象化、向量化,最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力,屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容,而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」(transformative use)極高,與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本,簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability),非為侵犯著作權人合法權益目的而進行,亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書,有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」,將這些副本保存在其資料集中,用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意(creative)的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素,須為整體衡量,儘管作品本身具有較高的創意性,但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達,整體而言,法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料,甚至必須「全書」輸入,看似「大量使用」,但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理,最終在生成新內容時,並不會原封不動重現原作。所以,雖然訓練過程涉及全部作品,但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達,這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出,人工智慧模型(特別是原告的Claude服務)的輸出內容,通常為全新生成內容,並非原作的精確重現或實質模仿冒,而且Claude服務在大型語言模型(LLM)與用戶之間加入額外功能,以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此,此類生成內容不構成對原作的替代,不會削弱原作的銷售市場,也不會造成市場混淆,而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張,肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用(Fair Use)不代表資料來源的適法性(Legality of Source)獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求,盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為,即使用於轉化性使用並立即丟棄,「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下,須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解,對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法,顯見將會產生關鍵性影響。而且,先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭,對合理使用之認定較為嚴格,而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察,目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理,而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是,均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料,除來自於既有資料庫,亦多來自網路搜取,如其亦不在可主張範圍,那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響,後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權,產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出,可合理使用資料於訓練AI,並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言,仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI, 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制,簡化資料查找與授權流程,讓AI訓練資料取得更具效率與合法性,才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 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]相關新聞、評論資訊,可參見:Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38;Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books;Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/;Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日:2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025),https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日:2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀,美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。

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