論我國廣播電視與電信事業跨業經營相關規範
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。
因應韓美自由貿易協定，韓國實施新修正之專利及商標制度韓國特許廳於2011年11月22日送交韓國國會批准之韓美自由貿易協定(Free Trade Agreement，簡稱FTA)，於2012年3月15日正式生效。為因應韓美FTA的簽定，韓國專利及商標制度均須進行一定幅度的修正，例如專利權存續期間延長、聲音及氣味得註冊為商標等新制度。 首先，專利法修正重點如下： 專利權存續期間延長：指針對因審查過程緩慢，導致專利登記遲延者，遲延期間得視為專利權之存續期間。 專利申請優惠期延長：專利申請人將其發明公開發表在學術期刊時，將申請之優惠期從公開後6個月延長至12個月，亦即12個月內提出申請仍可取得專利。 廢止專利權撤銷制度：將發明專利在韓國國內一定期間(最少5年)不實施之撤銷專利權事由，予以廢止。 其次，商標法修正重點如下： 增訂新型態商標及證明標章制度：聲音、氣味得註冊為商標；新增證明標章之保護態樣，以證明「品質」、「原產地」、「生產方法」等特性。 廢止商標之專用使用權登記制度：修法前之韓國商標法第56條第1項第2款規定，商標專用使用權之設定、移轉(一般繼承之情形除外)、變更、消滅(權利混同之情形除外)或處分之限制等事項，非經登記，不生效力。 新增法定損害賠償制度：商標權人除可依照實際侵害情況請求損害賠償，商標法亦新增權利人得請求法定5千萬韓圜範圍內的損害賠償金額，且須經法院判決同意該損害賠償額度。 此外，針對專利法、新型專利法、設計保護法、商標法、不正競爭防止及營業秘密保護法等法規，也一併新增「保密命令制度」，亦即透過訴訟程序，對於營業秘密有被公開之虞之情形時，法院可對雙方當事人作出不得公開之保密命令。韓國期透過此次專利法及商標法等相關法規之修正，讓專利權人於權利行使期間得以獲得實質保障，同時亦擴大企業商標選擇之範圍。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）