談服務貿易總協定下我國服務業研發補貼措施之國民待遇問題
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Google 在2007年4月買下DoubleClick之後，競標落敗的微軟連同其他Google對手，控告Google和DoubleClick的結合，恐怕有壟斷之嫌，因此引來FTC和歐盟執委會的調查。 Google此前已經於去年12月首先取得美國聯邦貿易委員會的併購核準。歐盟執行委員會(EUropean Commission；EC)則於日前宣布通過無條件批准Google以31億美元收購線上廣告業者DoubleClick的購併案。 另據CNN Money網站報導，歐盟執委會通過雙方合併，主要基於沒有重大證據顯示，雙方的結合將會削弱微軟(Microsoft)、雅虎(Yahoo!)、美國線上(AOL)等競爭對手的生存空間；其次，Google和DoubleClick彼此並不存在競爭關係，雙方合併對線上廣告市場的競爭，不至於帶來負面的衝擊。 不過，提倡保護個人隱私的組織反對該收購交易，他們認為Google與DoubleClick合併之後，使兩家公司更容易獲取消費者個人資訊。但是歐盟執委會表示個人隱私權問題並非是否同意兩家公司合併的考量事項。 在得到歐盟方面正式核準之後，Google將會正式採取行動併購DoubleClick，將其線上廣告的經營，從文字廣告拓展至顯示廣告(display advertisement)領域。但在這塊線上廣告市場的步步進逼，勢必會刺激微軟加速買下雅虎的決心。
論數位經濟下研究報告開放近用及著作權例外國際新發展 科技產業申請租稅減免 國稅局：申報浮濫高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫，尤其是在可享高額抵減的研發項目上，爭議最多。實務上，人才培育的投資抵減減稅空間較少，頂多幾十萬元或幾百萬元，但研發投資抵減最高可達幾十億元，因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅，對企業來說效益很高，因此很多公司都先申報為研發費用，等被國稅局查到再說；另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第１點附表，研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減，而且業者須附薪資表及證明文件證明，才能減稅。但因為研發誘因優渥，企業總是先報再說，因此行政法院投資抵減的相關訴訟，十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第５條規定，公司的研發支出，在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額；支出總金額超過前二年度研發經費平均數者，超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅，當年度營所稅額不足抵減者，得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒，申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明，否則舉證不足反將被國稅局要求補稅，恐衝擊公司當年獲利。一般來說，適用投抵減稅金額愈高的公司，也愈常被選案查核，確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區，像是人才培訓支出，則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第２４、２５、２５條之１條等法令規定，經主管機關核准，否則也將遭國稅局剔除補稅。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。