美國參議員Carl Levin最近提出一項名為「終止公司股票選擇權租稅優惠法」(Ending Corporate Tax Favors for Stock Options Act, S. 2116,以下簡稱:股票選擇權租稅優惠終止法)的草案,主要目的是希望改變公司對於股票選擇權費用化的租稅處理(tax treatment of corporate stock option deductions)。
就租稅意義而言,公司發給員工(包括高階經理人及一般員工)的股票選擇權為薪資的一種,而根據美國內地稅法規定,目前公司在申報股票選擇權的薪資支出(compensation expense)減項時,可以申報的費用比公司帳簿上所登載的更高。由於此一稅法上獨厚股票選擇權的處理,使得近年來許多美國企業支付給主要高階經理人的薪資,有一大部分是股票選擇權,此現象在科技產業亦甚為顯著,其結果造成公司高階經理人與一般員工的薪資差距越益擴大。
「股票選擇權租稅優惠終止法」要求公司於薪資支出項下申報的股票選擇權費用,必須與公司帳簿所記載的數目一致,同時,股票選擇權也應與其他類別的公司薪資費用一樣,同樣受到1百萬美元的費用上限之申報限制,至於股票選擇權申報費用的時點,則不須要等到選擇權行使(exercise)的年度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
智慧財產權議題涉及專利、著作權和商業機密,近年來因開放原始碼軟體而備受矚目。開放原始碼軟體可共享、修改和重新發布,和傳統專屬軟體的保密性和發布限制迥然不同。 許多開放原始碼與自由軟體倡議人士都痛批軟體專利,相形之下,惠普以擁有大量的專利為傲。2004年惠普一共獲頒1,775項美國專利,在美國排名第四。 惠普Linux負責人表示,開放原始碼程式設計師或許厭惡軟體專利的概念,但最好還是試著自我調適,因為軟體專利是不會消失的。且開放原始碼軟體是在著作權法的基礎上發展而成的,而專利比較麻煩,是因為程式設計師把專利視為削弱他們的自由。另一方面,企業則把專利看待成自家珍貴創意的保護傘。 惠普Linux副總裁Martin Fink批評開放原始碼促進會(Open Source Initiative;OSI)核准開放原始碼授權證書的作法太草率。去年8月,Fink曾指出,開放原始碼授權證書多達52種,實在太多了。現在數目變得更多,因為他抱怨OSI核准任何符合開放原始碼定義的申請案,卻不試著加以整併以強化開放原始碼業的基礎。只基於符合規格就核准授權證書,而未顧及進一步鞏固開放原始碼經營模式的能力,這會構成明顯而迫切的危險。 一家銷售智財權法律免責保險的公司說,調查顯示,Linux作業系統的核心(kernel)可能涉及283項專利侵權。惠普2002年也提醒眾人,微軟可能醞釀對開放原始碼軟體提出專利訴訟。但目前為止這些威脅尚未發生,而紅帽公司(Red Hat)和Novell揚言運用自家專利反制那類威脅,IBM和昇陽也表明不會針對開放原始碼侵犯的數百項專利提出告訴。
FTC對廣告不實的孩童增高藥片開鍘為人父母最怕自己的小孩比不上別人,尤其是發育較慢、身高較矮等,許多廠商看準這點,大量推出營養補給品或健康食品,滿足父母親想使小孩長得又高又壯的願望。這樣的現象不僅在台灣發生,日前美國一家佛羅里達的廠商,製造並銷售聲稱可以為孩童和年輕人增加身高的藥片,不過這些藥品經證實都不具所聲稱的療效。廠商必須為其不實的廣告內容支付37萬5千美元的和解金,並且必須花費190萬美金刊登更正廣告,內容除說明他們廣告內容欺騙消費者外,還要說明任何一種營養補給品、食品或藥物的廣告內容,必須是真實且非屬於使人誤導的內容。FTC起訴被告的原因是被告的產品HeightMax無法提出確實證據,證明該公司商品能如所陳述的廣告內容,快速地使孩童和年輕人的身高增加。 HeightMax以英語和西班牙語在網際網路和收音機等方式播送廣告,並捏造一位名為William Thomson的生化博士,宣稱HeightMax在其臨床試驗與長期的研究後,可以在6個月內令使用者增加2至3英吋的身高等。FTC指出被告製作虛偽不實的廣告內容且無確實證據可供支持該公司的論述,經佛羅里達州法院宣判,被告Sunny Health Nutrition公司將支付37萬5千美元的和解金與190萬美金的廣告費用,來賠償消費者並為更正的內容。
英國「數位紅利」頻譜管理政策簡介 FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。