發展階段支出可列為資產

  過去高科技企業或生化公司的研發專案,公司經常認為專案已成熟,可認列為無形資產,以分成幾年攤銷,不致影響損益;但會計師卻可能認為,其無技術可行性或者無使用和出售可能,仍主張認列為費用。


  第三十七號會計公報
「無形資產的會計處理」 新近出爐,就無形資產清楚給予定義,並解釋如何進行會計處理與鑑價。其中最特別的是,第三十七號公報首次區分「研究」和「發展」階段的不同,發展階段有可能資本化。資本化最大的影響是,支出可以列為資產,不會影響損益,研究型企業的資產負債、損益表也將更為精準。


  舉例來說,生化、製藥業者因研究期很長,所有研發期間的投入,過去都須列為費用,導致獲利被明顯稀釋;未來根據三十七號公報,企業專案計畫接近商品化的發展階段,就可以資本化,此時的損益表上費用項目,就不會那麼高,
因此,「發展」階段可列為資產,有助鼓勵科技業者增加研究發展經費的投入。


  至於企業併購所產生的購買價格和被併公司淨值之間的溢價,過去通常以商譽處理,不過在
37 號公報上路後,會計師建議不應再把溢價直接當作商譽來處理,此乃因第 37 號公報所稱的無形資產,並不包含商譽,且必須具有「個別可辨認性」。因此,併購溢價應該區分為商譽和無形資產兩者,其後續評價對企業也較為有利。


  此外會計業者也表示,促產條例中對研發投抵的認列,有可能受到三十七號公報的影響,需要做調整,這部分有待財政部進ㄧ步規範清楚。

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※ 發展階段支出可列為資產, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=509&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/11)
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因應人工智慧發展,日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月,日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1](人工知能基本計畫,下稱AI基本計畫),旨在因應代理型AI(AI agent)之崛起,並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布,為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律,下稱日本AI法)第18條所定之國家級計畫。該條規定,日本政府應針對該法基本措施,制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫,且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心,旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調,該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月,距離2025年版本發布僅半年,意識到AI之快速發展,尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起,且於國際上各領域應用與管制,日本政府進而著手修訂AI基本計畫,並於7月通過公布。相較於前次基本計畫,2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發,強調中小企業及區域之AI轉型(AIAIトランスフォーメーション, AX)。同時明確提出AI主權概念,透過技術及基礎建設之強化,提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 (一)強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及,代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統,提升組織運作及決策之效率,而將代理型AI實際應用於社會中,將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要,包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策,以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 (二)釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題,基本計畫強調應積極推動AI轉型(AI Transformation, AX),利用AI解決社會結構性問題,並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢,著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」(バーティカルAI),以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」(フィジカルAI)。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料,結合實體AI之機器人與自動化設備,將以代理型AI為首之先進AI技術,深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業,解決日本之社會結構性問題,創造日本獨有之價值[6]。 (三)建立AI主權,推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念,強化技術、供應鏈及基礎建設,提高日本於AI之自主性以及談判能力,避免過度依賴特定國家或企業,建立日本之AI生態系,防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上,面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險,日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進,亦須提升組織管理應對能力,促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念,AI基本計畫提出政府應採取之具體措施,建立推動社會AI轉型之體制,檢視跨部會之制度及運作。 (一)打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用,包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力,推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI,透過AI之使用解決特定領域內之社會問題(如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等)。而為能有效推動全民AI,基本計畫強調應由政府開始做起,中央政府內部之AI「源內」(げんない)將擴大應用於地方政府,推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整,確保AI之信任及透明度。 (二)強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求,日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施,進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系,以落實可信任AI之政策。在戰略上,確立開放之AI主權,採取多模型調度機制,以避免過度依賴特定外國企業;同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料,積極引進國內外優秀人才,提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠,吸引民間資金投入基礎建設,最終開發出能解決日本自身社會問題(如人口老化、人力短缺)之AI,並將其化為能解決世界問題之工具,以強化日本之戰略不可替代性。 (三)AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險,日本政府推動敏捷治理,整合制度檢討、技術評估以及組織管理,同時強化AI安全研究所(AISI)對包含代理型AI及高性能AI(如國家安全相關)之安全評估,推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作,並與理念相近之全球南方合作,承襲「廣島AI進程」,主導國際規則之標準制定,成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面,將推動跨領域之AI轉型,透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外,雖鼓勵AI之使用,AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心,防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見;尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康,以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出,面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題,日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢,將AI定位為能解決社會問題之工具,同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面,日本政府結合垂直AI與實體AI,將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域,使AI作為社會基礎並實際運用,成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言,則是強調國家AI主權之建構,包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設,以提升日本之自主及談判能力,並防止對他國企業之依賴,建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施,防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊;亦延續廣島AI進程之國際合作精神,強化與全球南方國家之連結,希冀能持續主導國際AI規則之制定,提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正,透過社會轉型之核心概念,將技術創新、產業應用及國際規則主導結合,建構其本土AI主權及生態系,同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構,或可考慮參考日本之政策轉型,強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分,搭配推動產業AI轉型,減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面,我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會,並制定《國家人工智慧發展綱領》[13],推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中,同樣重視AI主權及相關基礎建設;於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上,我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議,並審議《國家人工智慧發展綱領》,與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似,皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布,未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 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/) [1]人工知能基本計画 ~日本AX、より強く、より豊かに~,令和8年7月14日,https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律(令和7年法律第53号)。 [3]同前註,第18條。 [4]前註1,頁2。 [5]同前註1,頁2。 [6]同前註,頁3。 [7]同前註,頁4。 [8]同前註,頁7-8。 [9]同前註,頁10。 [10]同前註,頁14-15。 [11]同前註,頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作,加強因應AI技術之措施,https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日:2026/7/29)。 [13],行政院網站,https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日:2026/08/03)。

日本雅虎公布個資刪除標準

  自從歐洲法院判決谷歌(Google)應該尊重當事人的「被遺忘權」,從搜尋結果移除敏感、不當或過時的資訊聯結後,日本雅虎(Yahoo!)於2014年11月組成了專家小組,針對民眾請求刪除網路搜尋結果時,搜尋引擎應該在何種程度上及如何給予回應等議題進行討論,並於2015年3月30日公布了個資刪除標準,隔日起生效。   日本雅虎表示,當搜尋某人的姓名,出現其病歷、過去曾經犯下的輕罪等敏感性資訊或明顯侵害個人權益的資訊(如非公眾人物的地址、電話號碼等)時,當事人可以請求刪除搜尋結果,但在決定是否准許當事人請求前,雅虎將先行檢查當事人係屬成年人、弱勢族群或公眾人物(包括國會議員、公司高階主管及影視圈名人等)。至於那些被強烈懷疑為非法的性愛照片,如兒童色情或報復性色情(未經本人同意而散播的親密照片)等,將主動予以封鎖而無法瀏覽。   由於線上文字及圖片相當容易複製,不願意公開的資訊被公開在網路上而無法移除時,往往造成當事人心理上極大的痛苦,於搜尋階段便設法封鎖有問題的資訊,能夠有效地防止因資訊傳播而帶來的傷害。但從言論自由及知的權利的角度出發,某些資訊的揭露本身即具有公益色彩,應該適度限制當事人移除資訊的請求。日本雅虎率先公布個資刪除標準,預料將帶動亞洲入口網站對於隱私保護的重視。

歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引

歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。

Apple 對於Psystar案件之判決

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