部落格及其法律問題之初探
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
現行促進產業升級條例第１９條之１規定，為鼓勵員工參與公司經營，並分享營運成果，公司員工以其紅利轉作服務產業增資，而取得新發行記名股票，採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第１２條第１項第５款規定，對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分，另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定，使不少高科技產業上市櫃公司，利用促產條例優惠，壓低員工本薪，以分紅配股吸引人才，造成營業成本低列，將薪資費用轉嫁給股東，扭曲財報，使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少，造成政府稅收短缺，因而提出修改案，改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例，將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅，上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準，未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準，此規定 引發高科技業者反彈，並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審，但提交下次院會討論前，須經朝野協商。經濟部表示，此案初審後尚需經過立法院政黨協商，再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變，應要有配套才合宜（例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構），若在配套未完成前就做決定，是比較不好的決策。
德國聯邦內閣政府決議通過「電信終端設備連接與自由選擇法草案 （Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten）」為防止網路服務企業，在提供網路服務上替客戶連接寬頻網路（Breitbandanschluss）時，僅准許使用自家公司提供之路由器（Router），進而導致路由器或數據機（Modem）市場之壟斷狀況，違反市場自由競爭，德國聯邦內閣政府於2015年8月12日決議通過德國聯邦經濟暨能源部（Bundesministerium für Wirtschaft und Energie）於2015年2月25日所提出之「電信終端設備連接與自由選擇法草案」（Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten）。 透過該草案，德國廣播電台與電信發射設施法（Gesetz über Funkanlagen und Telekommunikationsendeeinrichtungen）新增條文，以確保所有的終端設備（Endgeräten）列為市場自由化之對象。透過法定市場自由化的規範亦達成歐盟貨物公開及自由流通（free movement of goods）之原則。 該草案亦修定德國電信法（Telekommunikationsgesetz），「客戶之網際網路接取」現被定義為「被動式網絡終端點（passiver Netzabschlusspunkt）」。亦即，網路的架構設定與規劃，以往通常為電信業者所指定及管理，並包括路由器在其中，然而透過新法之修訂，已將路由器排除在被動式網絡終端點外，反而明確定義為積極終端設備（aktives Endgerät）。電信業者的管轄管理權限，以草案之修訂在路由器端前就會被設限。因此，讓網際網路使用者自己可使用自己裝置的路由器來定義自身的積極連接點（aktives Zugangspunkt）。 然而，網路營運者仍然可以提供其客戶終端設備，像是路由器或網路數據機，但透過該草案，客戶現可擁有終端產品的選擇權，而不致被迫使用被指定之網路終端設備。
標準必要專利法制發展及對應策略 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。