英國為了達到稅制綠化的目標,特別在2007年底設置了一個集合產官學背景人員及消費者與環保組織代表組成的稅制檢討委員會-綠色財政委員會(Green Fiscal Commission, GFC)。GFC定位為獨立的組織,其任務是在未來的一年半期間,針對英國如要導入綠色稅與環境稅的稅制變革(green taxes and environmental tax reform, ETR),檢視完成其所涉及的相關議題,特別是導入困難之處何在,以期將過往對財貨“good“(例如勞動活動所產生的所得或收入)課稅的精神,規劃轉向為對環境有害的結果“bad“(如環境損害)予以課稅,GFC預計在2009年4月提出正式的報告,而報告探討的重點將會集中在以下三大部分: - 有關環境稅如何執行與操作之資訊與證據 - 有關社會大眾與利害關係人對於環境稅所持態度之資訊與證據 - 針對研究報告內容對外進行適當的溝通 英國欲進行綠色稅制改革,主要是基於歲收中和(revenue neutral)的考量,意指對財貨的租稅減免(tax cuts on ‘goods’)短缺,應透過對有害活動課稅所增加的稅收,予以平衡。英國政府希望可以藉由GFC的研究成果,成果進行綠色稅制改革,讓英國的稅收來源在2020年可以達到至少有20%是源自於綠色稅。
歐盟與17家社交網站業者達成協議,強化青少年上網安全受惠於網路的高度普及與上網費用的調降,網路已成為民眾日常生活所不可或缺的事項。由於整體網路人口中,青少年占有極高的比重,如何提供青少年一個安全的網路空間,向為各國所關注的議題。 近年來社交網站在歐洲發展迅速,根據統計,現階段歐洲約有4,170萬的網路使用者,參與各種類型的社交網站。為防止日益嚴重的網路霸凌(Cyber-Bulling)及兒童賣春等問題,歐盟於2009年2月與MySpace、Facebook等17家社交網站達成協議,相關業者承諾將於自家網站上提供一個「申告侵害」(Report Abuse)的按鍵,便利使用者快速通知業者來自於他人的不合宜接觸或行為,以防止青少年受到網路霸凌或網路援交訊息的困擾。 社交網站業者除承諾提供上述通報機制外,在此次協議中,業者亦承諾強化青少年個人隱私的保護,以避免有心人士輕易透過社交網站,取得青少人之私密資料。
歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的,歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents,下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal,簡稱EBA)決定不一致而造成爭議,EBA於2020年5月做出的新決定,對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。 在歐洲專利公約(European Patent Convention,簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利,並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成,僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利,這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致,在2015年的決定中提到,運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受,因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。 於2019年,技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題,並提到EBA討論,EBA表示,考慮到法條涵義可能因時間產生變化,需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation),實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾,而是進一步擴展為,僅通過基本生物學過程,或是由基本生物學方法界定動植物之情況,皆屬於不可授予專利之情況,而推翻之前的決定。而為維持法律安定性,本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。