2010年9月歐洲議會通過第2010/63/EU號指令(DIRECTIVE 2010/63/EU)修正文本,新的指令將修正第86/609/EEC 指令(Directive 86/609/EEC)原有規定,以加強對科學實驗用動物的保護。
2010年5月世界動物健康組織(the World Organisation for Animal Health, OIE)第78屆 大會中通過了第一個國際動物福祉標準,該標準納入OIE陸棲動物健康法典規範(OIE Terrestrial Animal Health Code)做為研究與教育用動物保護的準則,歐盟作為主要的提案者於是加速規範修正作業以回應OIE之承諾。新指令將規定歐盟各國主管機關必須在同意研究採用動物實驗前,評估其他研究方式的可能性並進行倫理評估,如需採用動物實驗應儘可能減少被試驗動物之痛楚,此外新指令也確保被實驗動物享有應有的生存環境,如適當大小的籠子等的要求。
新指令適用範圍將包括教育、訓練與基礎研究用的動物,其包含所有人類以外的活體脊椎動物以及某些可能感受痛楚的物種。靈長類動物如人猿的實驗也被禁止,除非為了該物種本身之生存所需,或者其他可能造成人類生存威脅或疾病之避免所必要方得於各國政府同意下進行之。新的指令將擴大禁止使用人猿、黑猩猩、彌猴等靈長類動物的實驗,除非有證據顯示其他物種的實驗無以達成靈長類動物實驗所能達成之目的,但也有成員國表示擴大靈長類動物實驗的限制將對於神經退化性疾病如阿茲海默症等的研究造成阻礙。
動物實驗的3R原則—取代、減量與改善(replacing, reducing, and refining)在第2010/63/EU號指令修正文本都已有相關規範,歐盟執委會表示歐盟將繼續致力於強化實驗用動物的福祉,同時為了確保新法的貫徹,新指令將授權設立歐盟層級的示範實驗室(Reference Laboratory at European Union level)協調各國採取替代動物實驗的方式。歐盟執委會表示新的指令將會在今年秋天公布。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2018年3月21日,歐盟執行委員會(European Commission)發布數位經濟公平課稅(Fair Taxation of the Digital Economy)指令草案,指出在數位經濟模式中,由於創造利益的用戶資料地並不受限於營業處所,因此銷售貨物與提供勞務之增值發生地,與納稅主體之納稅地點分離,而無法為現行來源地原則所評價,嚴重侵蝕歐盟境內稅基。對此,該草案分別提出了數位稅(Digital Tax)與顯著數位化存在(Significant Digital Presence)兩份提案,用以針對特定數位服務利潤制定共同性數位稅制,以確保數位服務業者與傳統的實體公司立於平等的市場競爭地位。 值得關注的是,該草案之長遠解決提案以「顯著數位化存在」(Significant Digital Presence)修正國際間課稅權歸屬之重要人事(Significant People function)功能判斷,並認為建立利潤分配原則時,應參考經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)稅基侵蝕與利潤移轉(BEPS,Base Erosion and Profit Shifting)行動計劃中DEMPE模式(Development Enhancement Maintenance Protection Exploitation function),決定獲利之分配,作為未來增值利益的認定。 然而不少持反對意見的國家認為,數位經濟只是傳統公司面對數位化,利用無形資產的商業模式改變而已,而此種新興模式並不足以作為開徵數位稅收新稅種。縱使數位經濟下無形資產產生之價值必須重新界定,現行稅收歸屬與國際間租稅協定本身並無不妥,而應強調各國稅捐機關之租稅資訊之合作。愛爾蘭已與捷克共和國、芬蘭、瑞典發表反對聲明,表示數位經濟課稅的方案不應背離BEPS行動計畫之期中報告,並應考慮到國際間因租稅引起的貿易戰爭,以及避免對數位經濟的扼殺。 目前,法國政府為了回應黃背心運動(Mouvement des gilets jaunes)對於稅制改革的要求,已先行針對數位服務提出了稅收草案,並於2019年4月9日經國民議會(Assemblée Nationale)批准。該法案將針對全球營收超過7.5億歐元之數位服務業者,以境內網路社群利潤,推估大型數位企業之應稅所得,課徵百分之三的數位服務稅。該法案將在2019年5月21日在法國上議院進行審議。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
在西班牙下載音樂無罪?!本週西班牙法官判決,認為行為人為私人用途而下載音樂,其行為並非藉以從中獲利,應認其為無罪。 即便,檢察官辦公室及音樂工會呼籲應對此下載音樂並且在郵件及聊天室提供音樂之被告,處以兩年有期徒刑,然而,在此案當中,卻無直接證據證明被告於銷售音樂之過程中獲利。 此判決震驚了音樂工會,如此一來,西班牙一千六百萬的網路使用者將可透過網路交換音樂而不會受到處罰。西班牙唱片工會聯盟 Promusicae 表示,他將對此項判決提起上訴。 由於歐洲不同的法律規定,關於分享檔案的訴訟也會因不同國家而有極大的差異。然而,大多數的歐洲國家傾向對此處以較高的刑罰。就同為歐盟成員的芬蘭而言,上週便有 22 人因為非法分享電影、音樂遊戲及軟體而被處以 427,000 歐元。 至於西班牙此項為個人用途而下載音樂之行為,據其司法院院長指出,則有待立法修正解決。
德國車輛及其系統新技術研發計畫德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告,補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。 在自動駕駛研究中,著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速,安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注,該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎,特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。 在汽車創新技術的研究發展上,著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放,包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外,也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料,例如在於操作和駕駛策略的設計,維護和修理,或車輛於交通中相互影響作用。 本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫,同時展望未來研究領域,以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰,因此,資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術,將會是未來交通領域研究的重點。