根據歐盟隱私暨通訊保護指令(Privacy and Electronic Communications Directive)之規定,網站使用cookies時,應取得當事人之同意。英國於2011年5月,修正其隱私暨電子通訊規則(Privacy and Electronic Communication Regulations,PECR)將歐盟指令納入法律,並給予網站營運者一年之寬限期,更改網站設定以符合新規範。前述寬限期已於2012年5月26日屆至,目前已有320個網站,透過英國資訊委員會(ICO)的線上申報工具,向委員會提出報告,但尚未有任一網站受到稽查。
英國資訊委員會(ICO)指出,目前專案團隊已組成,最快將於9月份開始進行調查。專案團隊未來除針對網站使用cookies是否取得同意進行調查外,亦會針對隱私暨電子通訊規則(Privacy and Electronic Communication Regulations,PECR)規範之電子行銷以及垃圾郵件規範進行稽查。一旦網站經調查不符合法律要求,資訊委員會可處以最高500,000英鎊之罰款。歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年07月12日 歐盟理事會於2024年5月22日正式批准《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA)[1],該法於2024年7月12日公告於歐盟的官方公報上,將自8月1日起生效,成為全球首部全面性監管AI的法律框架。 壹、事件摘要 人工智慧技術的應用廣泛,隨著使用情境增加,潛在的風險也逐一浮現。歐盟於2018年就提出「可信任的人工智慧」(Trustworthy AI)的概念[2],認為透過妥善的制度管理人工智慧的研發與使用,即使人工智慧具有多種風險,也可以使民眾享受人工智慧帶來的福祉。因此,歐盟執委會提出全球第一部全面監管人工智慧的法案,為人工智慧的設計、開發、部署、及使用建立適當的規範,希望法律的確定性能促進該技術的創新,並建立各界對於該技術的信心,擴大其採用,使該技術能造福人群。 自從歐盟執委會於2021年4月提出人工智慧法草案以來,其後續發展備受全球矚目,也吸引歐洲的人權組織、學術團體以及大型科技公司的關注。在多方利益關係者的遊說與介入下,該法案一度陷入僵局,其中生成式人工智慧(Generative AI)亦為爭議焦點。歐洲議會和理事會的AIA草案修正版本中,曾經納入生成式AI的定義與監管條款,然最後拍板定案以AI系統與基礎模型為監管對象,並未針對生成式AI。理事會、執委會和歐洲議會經過多次三方會談,終於在2023年12月8日就內容達成協議[3],草案在2024年3月13日交由歐洲議會大會表決,最終以壓倒性的票數通過該法。[4] 貳、重點說明 AIA全文分為13個章節,總計有113個條文以及13個附件。[5]AIA採分階段實施的方式,該法在生效三年後才可能完全實施。[6]本文擬就該法建立的AI監管框架,包括其適用範圍與規範、管理方式、治理組織、實施和配套措施等規定,擇重點說明如下。 (一)規範對象 AIA的規範對象分為兩類,其一為AI系統;另一為通用人工智慧模型(General Purpose Artificial Intelligence Model, GPAI,下稱通用AI模型)。 1. AI系統 為與國際接軌,歐盟修改AIA有關AI系統的定義,使其與「經濟合作暨發展組織」(Organisation for Economic Cooperation and Development,OECD)的定義一致,令該法更具國際共識基礎。AI系統被定義為「一種機器的系統,它以不同程度的自主性運作,在部署後可能展現適應性,並且對於明確或隱含的目標,從接收到的輸入推斷如何產生預測、內容、建議或可能影響實體或虛擬環境的決策等輸出。」[7] AIA設有豁免規定,涉及國安和軍事領域、科學研究和開發目的、純粹個人非專業活動使用的AI系統、以及大部分的免費及開源軟體並不適用AIA規範。免費及開源軟體只有屬於高風險或生成式AI系統、或涉及生物特徵和情緒識別目的,才須遵守AIA規範。[8] 2. 通用AI模型 執委會的草案原本不包含通用AI模型,在歐洲議會和理事會的建議下,AIA最後亦將通用AI模型納入監管。所謂通用AI模型,係指具有顯著通用性的AI模型,它可以勝任各種不同任務的執行,並且可以與下游的系統或應用程式整合。[9] 值得注意的是,AIA只約束已經在歐盟上市的通用AI模型,在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型並不包括在內。 (二)以風險為基礎的分級管理方式 AIA採取風險途徑監管AI系統和通用AI模型,視潛在風險和影響程度決定義務內容,對於兩者建立不同的分類規則,並針對AI系統整個生命週期進行規劃、建立AI系統和通用AI模型在各階段應符合的要求,由AI價值鏈的參與者分別承擔相應責任,其中以提供者(provider)和部署者(deployer)為主要的責任承擔者。[10] 1. AI系統的分級管理 根據風險程度對系統進行分類,以具有高風險的AI系統為主要規範對象,該類系統在投入市場或使用前必須通過合格評估,並遵守嚴格的上市後規範;而具有不可接受風險的AI系統則禁止使用。另外,AIA還訂有透明性義務,舉凡與人互動、具生成內容能力之AI系統提供者皆應遵守;如果AI產生內容具有深偽(deep fake)效果,其系統部署者還應遵守額外的規定,揭露該內容係人工生成或操縱的結果[11]。 2. 通用AI模型的分級管理 AIA訂有通用AI模型的共通義務[12],並根據模型的能力判定其是否具有系統性風險(systemic risks)。[13]所有的通用AI模型提供者都須公開模型訓練內容的詳細摘要,並遵守歐盟著作權法的規定[14];而具有系統性風險的通用AI模型提供者,還須負擔額外的義務。[15] (三)治理組織 1. AI辦公室 為順利實施AIA,執委會已成立一「人工智慧辦公室」(AI Office,下稱AI辦公室),負責促進、監督AIA落實,它同時也是通用AI模型的監管機構。[16]AIA框架下,會員國市場監管機構僅負責AI系統的監管工作。 2.人工智慧委員會 除了AI辦公室外,還設有一「人工智慧委員會」(AI Board),由歐盟會員國派代表成立,主要負責協調各國的作法、交換資訊、以及提供各國市場監管機構建議。[17] 3.「獨立專家科學小組」與「諮詢論壇」 歐盟層級還有兩個支持性的組織:「獨立專家科學小組」(Scientific Panel of Independent Experts)和「諮詢論壇」(advisory forum),可提供落實AIA規範所需之專業技術知識與實施建議。 獨立專家科學小組的成員係由執委員會指定,執委會將視任務所需的最新科學或技術專業知識進行挑選,該小組最重要的任務在於支援通用AI模型和系統相關規定的實施和執行,包括向AI辦公室通報存在系統性風險的通用AI模型、開發通用AI模型和系統能力評估的工具和方法等。[18] 諮詢論壇成員亦由執委會指定,執委會應顧及商業和非商業利益間的平衡,從AI領域具有公認專業知識的利害關係人當中,尋找適當的人選。諮詢論壇主要任務是應理事會或執委會的要求,準備意見、建議和書面報告,供其參考。[19] 4.會員國內部各自之市場監管機關 在會員國層級,由各國市場監管機關負責督導AIA規定之實施[20],各國並將成立或指定公告主管機關(notifying authority),負責進行公告合格評估機構(notified bodies)評選與指定事宜,日後將由各公告合格評估機構負責AIA下的第三方合格評估業務。[21] (四)實施與配套措施 1.分階段實施 AIA的規定將在該法生效24個月後開始實施,然考慮到歐盟和會員國的治理結構尚在討論中,且業界在法遵上也需要時間調適,因此AIA的部分條文將分階段實施。 (1) AIA通則以及不可接受風險的AI系統禁令在該法生效6個月後即實施; (2) 通用AI模型、第三方認證機構和會員國公告合格評估機構、以及違反AIA的罰則等相關規範,於該法生效12個月後開始實施; (3) AIA附件III清單之高風險AI系統相關義務,要等該法生效36個月後才開始實施; (4) 而AIA生效前已上市之通用AI模型提供者,應在該法生效36個月內,採取必要行動使其模型合乎AIA規定。[22] 2.罰則規定 AIA訂有罰則,在AIA措施正式實施後,違規者可能面臨鉅額罰款[23]。 3.配套措施 由於AIA以建立監管框架為主,相關規定之實施細則或標準,這仍待執委會逐步制定。因此,在AIA各配套辦法提出之前,AI辦公室將以「實踐守則」(codes of practice)[24]和「行為守則」(codes of conduct)之訂定與推動為主,另外又提出「人工智慧公約」,希望藉由此些配套措施協助受AIA規範的各方,使其在最短時間內能順利履行其應盡義務。 (1) 「實踐守則」 實踐守則(codes of practice)針對的是通用AI模型提供者。AI辦公室將鼓勵所有通用AI模型提供者推動和參與實踐守則的擬定,AI辦公室亦將負責審查和調整守則內容,確保反映最新技術及利害關係各方的觀點。實踐守則應涵蓋通用AI模型和具系統性風險的通用AI模型提供者的義務、系統性風險類型和性質的風險分類法(risk taxonomy)、以及具體的風險評估和緩解措施。[25] (2) 「行為守則」 行為守則(codes of conduct)之目的在於推動AIA的廣泛適用,由AI辦公室和會員國共同推動,鼓勵高風險AI系統以外的AI系統提供者、部署者和使用者等響應,自動遵循AIA關於高風險AI的部分或全部要求。AI系統的提供者或部署者、或任何有興趣的利害關係人,都可參與行為準則。[26] (3) 「人工智慧公約」 AIA中的高風險AI系統以及其他重要規定需待過渡期結束才開始適用[27],因此執委會在AIA的框架外,另提出「人工智慧公約」(AI Pact,下稱AI公約)計畫,鼓勵企業承諾在AIA正式實施前,即開始實踐該法規範。 AI公約計畫有兩個行動重點,其一是要提供對AI公約有興趣的企業有關AIA實施流程的實用資訊,並鼓勵這些企業進行交流。AI辦公室將舉行研討會,使企業更了解AIA以及如何做好法遵的準備,而AI辦公室也可藉此收集企業的經驗反饋,供其政策制定參考。 另一個重點是要推動企業承諾儘早開始實踐AIA,承諾內容包括企業滿足AIA要求的具體行動計畫和行動時間表,並且定期向AI辦公室報告其承諾進展;AI辦公室會收集並發布這些報告,此作法不僅有助提高當責性和可信度,亦可增強外界對該些企業所開發技術的信心。[28] 參、事件評析 執委會希望透過AIA提供明確的法律框架,在推動AI創新發展之際,也能確保民眾的安全權利保障,並希望AIA能夠複製GDPR所創造的「布魯塞爾效應」(Brussels Effect),為國際AI立法建立參考標竿,使歐盟成為AI標準的領導者。然AI技術應用的革新發展速度驚人,從AIA草案提出後的兩年內,AI技術應用出現顛覆性的變革,生成式AI的技術突破以及該技術已顯現的社會影響,使得歐盟內部對於AIA的監管格局與力度有了更多的討論,看法莫衷一是。因此,AIA最後定案時,內容有多處大幅調修與新增。 (一)AI系統定義與OECD一致 首先,執委會的原始草案中,強調AI系統的定義方式應根據其關鍵功能特徵,並輔以系統開發所使用之具體技術和方法清單。[29]然AIA最後捨棄詳細列舉技術和方法清單的作法,改採與OECD一致的定義方式,強調AI的技術特徵與運行模式。採用OECD的定義方式固然係因OECD對AI系統的定義更具彈性,更能因應日新月異的AI新技術發展;這樣的作法亦有助AIA與國際接軌、更為國際社會廣泛接受。 (二)規範通用AI模型並課予生成式AI透明性義務 其次,生成式AI衍生的眾多問題和潛藏風險引發全球熱議,在AIA的三方會談過程中,生成式AI的管制也是談判的焦點議題。原本外界以為歐盟應該會在AIA嚴加控管生成式AI的應用,尤其是「深偽」(deep fake)技術的應用。然而「深偽」技術在AIA的分類方式下,卻僅屬於有限風險的系統,雖負有透明性義務,卻僅需揭露若干資訊即可。「深偽」的問題暴露出生成式AI系統的監管難題,最後AIA拍板定案,僅在透明性義務的章節中提及生成式AI,並且以技術描述的方式取代一般慣用的「生成式AI」(Generative AI)一詞。 歐盟另闢途徑管理生成式AI。AIA的原始草案僅針對AI系統,並無管制AI模型的條文[30],然有鑑於生成式AI模型係以通用AI模型開發而成,因此AIA新增「通用AI模型」專章,從更基礎的層次著手處理生成式AI的問題。在AIA生效後,歐盟境內的通用AI模型將統一由歐盟的AI辦公室負責監管。考慮到生成式AI應用的多樣性,歐盟從通用AI模型切入、而不針對生成式AI進行管理,可能是更務實的作法。 (三)推出多項配套措施強化AI治理與法遵 最後,歐盟在AIA框架外,針對不同的對象,另建多項配套措施,鼓勵非高風險AI系統提供者建立行為守則、推動通用AI模型提供者參與「實踐守則」的制定和落實、並號召AI業者參與「AI公約」提早遵循AIA的規定。這些措施可指導相關參與者採取具體的步驟與作法達到合規目的,俾利AIA之實施獲得最佳成效。 AIA眾多執行細則尚待執委會制定,包括高風險AI清單的更新、通用AI模型的分類方式以及標準制定等,這些細節內容將影響AIA的實際執行。我國應持續關注其後續進展以因應全球AI治理的新格局,並汲取歐盟經驗作為我國AI監管政策與措施的參考。 [1]Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, 2024, OJ L( 2024/1689), http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (last visited July. 12, 2024). [2]High-Level Expert Group on AI of the European Commission, Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence, April 8, 2019. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). 該小組在2018年12月提出草案並徵求公眾意見,並於2019年4月正式提出該倫理指引。 [3]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI, Dec. 9, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). [4]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law, March 13, 2024, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (last visited June 25, 2024). [5]European Parliament, Position of the European Parliament adopted at first reading on 13 March 2024 with a view to the adoption of Artificial Intelligence Act, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html# (last visited June 25, 2024). [6]AIA, art. 113. [7]AIA和OECD對AI系統的定義的差異僅在於用字遣詞及語句編排方面,兩者在意涵上其實是一致的。See AIA, art. 3(1). [8]AIA, art. 2. [9]AIA, art. 3(63). 執委會原先認為,AI模型無法獨立使用,僅需鎖定AI系統監管即可,然而生成式AI衍生的諸多問題,令人擔憂放任通用AI模型發展可能產生無法預期的後果,因此歐盟最後決定在AIA條文中加入通用AI模型規範。 [10]但AIA訂有豁免適用的規定,包括國安和軍事領域、科學研究和開發目的、以及純粹個人非專業活動使用的AI皆不受AIA約束。AI價值鏈的其它參與者還包括進口商、授權代表、經銷商等。See AIA, art. 2. [11]AIA, art. 50. [12]AIA, art. 53. [13]AIA, art. 51. 「系統性風險」是指通用AI模型特有的高影響力所造成的風險。由於其影響範圍廣大,或由於其對公共健康、安全、公眾的實際或合理可預見的負面影響,進而對歐盟市場產生重大影響。See AIA, art. 3(65). [14]AIA, art. 53. 在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型除外。 [15]AIA, art. 55.例如進行模型評估、進行風險評估和採取風險緩解措施、確保適當程度的網路安全保護措施。 [16]Commission Decision On Establishing The European Artificial Intelligence Office, C(2024) 390 final, 2024, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/101625 (last visited June 25, 2024). [17]AIA, art. 65. [18]AIA, art. 68. [19]AIA, art. 67. 該條款規定,歐盟的基本權利局(The Fundamental Rights Agency)機構、歐盟網路安全局(The European Union Agency for Cybersecurity)、歐洲標準化委員會 (CEN)、歐洲電工標準化委員會 (CENELEC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 應為諮詢論壇的永久成員。 [20]AIA, art. 70. [21]AIA, art. 28 & 29. [22]AIA, art. 113. [23]AIA, art. 99. [24]AIA, art. 56. [25]AIA, recital 116 & art. 56. [26]AIA, art. 95. [27]AIA有關治理組織、罰則、通用AI模型的規定於該法生效12個月後才開始實施,屬於附件二範圍的高風險AI系統的相關規定則遲至該法生效36個月後才實施。AIA, art. 113. [28]European Commission, Shaping Europe’s digital future: AI Pact, (last updated May 6, 2024) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact (last visited June 25, 2024). [29]Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, COM(2021) 206 final, recital (6). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206 (last visited June 25, 2024). [30]執委會的原始草案中,僅於第四章關於AI系統透明性的條文中提及具有「深偽」(deep fake)能力的系統應負揭露義務。
歐盟發布頻譜政策公眾諮詢書於今年 5 月中旬,歐盟無線頻譜政策小組 ( Radio Spectrum Policy Group ,以下簡稱 RSPG ) 對於是否允許使用用以提供廣播電視服務之頻段,提供多媒體服務 (multimedia services) 一事,表示意見並徵詢共眾意見,而所稱的多媒體服務係指於行動通信環境中,提供結合傳統廣播 ( 一對多 ) 以及通訊 ( 點對點 ) 的服務。於此次的公眾意見諮詢書中, RSPG 表示此次意見諮詢的目的旨在促進多媒體服務的提供,但亦指出多媒體服務的發展不應扭曲頻譜的整體使用規劃以及市場競爭。除此之外,亦不應與歐盟各會員國境內以促進文化及媒體多元化之媒介內容規範相左。而就如何導入多媒體服務一事, RSPG 考量核發新執照,或是重新檢視現有的執照制度,以允許業者得使用頻譜提供多媒體服務。此次的公眾意見諮詢將於 6 月 14 日 結束,其發展有待未來更進一步的觀察。
美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制美國商務部(Department of Commerce, DOC)旗下國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年2月28日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)補助具體內容,重點如下: 一、申請時間:補助採滾動式錄取模式(rolling basis),先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請(pre-application)與正式申請(full application);成熟製程與其他相關生產設施的製造補助,將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額:補助分為直接補助(direct funding)、聯邦政府貸款(federal loans)或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保(federal guarantees of third-party loans)。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15%。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助,然整體補助金額不得超出預估資本支出的35%。 三、申請流程 1.意向聲明(statement of interest):申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明,俾利NIST旗下晶片計畫辦公室(CHIPS Program Office)為未來審查進行準備。 2.預先申請:申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請:依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後,申請人應遞交完整的計畫申請書,內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後,會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄(non-binding Preliminary Memorandum of Terms),記載補助方式與金額。 4.盡職調查(due diligence):在經過上述程序後,晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能(reasonably likely)取得補助,將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放:通過盡職調查後,DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股(stock buybacks):受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫:申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元,須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限:受補助者必須於DOC所決定的特定日期(target dates)前開始或完成廠房建造,否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤:補助金額超過1億5千萬美元時,受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益,但最高不超過直接補助金額的75%。 5.不得於特定國家擴產與進行研究:受補助者於10年內或與DOC合意的期間內,除特定情況下(15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)),不得於特定國家,如中國,進行大規模半導體製造的擴產(material expansion)、聯合研究(joint research)或技術授權(technology licensing),違反者將會被DOC收回全額補助。
研發成果下放就不適用國有財產法嗎?研發成果下放就不適用國有財產法嗎? 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年3月26日 科學技術基本法(下稱科技基本法)下放研發成果予執行單位,授權各部會機關按其對研發成果管理運用的需求,彈性制訂該部會之科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法(下稱成果運用辦法)。然據悉某些公立學校或公立機關(構)曾在盤點財產時,因漏未將研發成果登入為國有財產,或列帳時未列載相關費用而遭主計處指正,從而對研發成果是否為國有財產及如何適用國有財產法有所疑問。因此,本文先回歸科技基本法,探討國有財產法之適用範圍,再論成果運用辦法和國有財產法間互補適用的關係,以解答上述疑問。 壹、科技基本法排除國有財產法適用之範圍 按科技基本法第6條第1項及第2項[1],當研發成果歸屬於公立學校、公立機關(構)或公營事業等公部門單位時,僅排除適用國有財產法中保管、使用、收益及處分之規定,改由各部會之成果運用辦法規範,故當研發成果歸屬於公部門時,並非完全排除適用國有財產法,係僅於前揭特定管理運用事項適用科技基本法及其授權訂定之成果運用辦法。因此其他未被排除的國有財產法規定[2],包括何謂國有財產與國有財產種類之總則、國有財產登記、設定產籍與維護,以及有關國有財產之檢查與財產報告等仍須依循相關規範。前述遭主計處指正之案例,或許就是忽略歸屬於公部門之研發成果仍有前揭國有財產法之適用,致漏未將研發成果依該法登入國有財產或將相關支出列帳。 貳、成果運用辦法的適用範圍 另一可能造成執行單位在運用其研發成果時產生疑問的原因,是現行各部會之成果運用辦法中,有部分規定與前述科技基本法第6條第2項,將歸屬於公立學校與公立機關(構)之研發成果定性為國有財產之意旨扞格。以衛生福利部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法(下稱衛福部成果運用辦法)為例,雖然按該辦法第2條第5款定義國有研發成果為研發成果歸屬國家所有者。然該辦法第30條第1項第1款[3],卻出現執行單位為公、私立學校、公立研究機關(構)之「非國有」研發成果收入之上繳交比率規定,恐使適用本辦法之公立學校、公立機關(構),誤以為其所有之研發成果可為非國有,而產生無庸適用國有財產法之誤解,亦與該辦法第2條第5款對國有研發成果的定義產生內部矛盾,更與科技基本法第6條第2項相衝突。 當研發成果歸屬公立學校、公立機關(構)時,因上述公部門單位本即為政府機關(構),故歸屬上述單位等同歸屬於國家,凡屬上述單位所有之研發成果即為國有研發成果,也會適用國有財產法;邏輯上不應出現公部門單位擁有非國有研發成果之情況,顯然衛福部成果運用辦法第30條第1項應修正第1款,將非國有研發成果上繳比率規定之適用主體排除公立學校、公立研究機關(構)。 參、結論 現行科技基本法第6條第1項與第2項,使研發成果是否適用國有財產法,會因為其歸屬而有不同。研發成果歸屬於公部門者為國有財產原則上應適用部分國有財產法,例外於特定管理運用事項始適用各該部會的成果運用辦法;而研發成果歸屬於私部門者非國有財產,無國有財產法之適用,僅適用各該部會辦法管理。在這套體制下,執行單位須注意國有研發成果仍是國有財產,仍須依國有財產法進行財產列帳、登記及財產檢查;而出現規定公立學校、公立研究機關(構)「非國有研發成果」條文之成果運用辦法, 則顯與現行科技基本法有違,反致生誤會,建議進行修正。公立學校與公立研究機關(構)在進行研發成果之管理、運用時,除依循各部會成果運用辦法外,應注意科技基本法的意旨,以避免造成被認為未依法處理之情況。 [1]科技基本法第6條第1項及第2項:「政府補助、委託、出資或公立研究機關(構)依法編列科學技術研究發展預算所進行之科學技術研究發展,應依評選或審查之方式決定對象,評選或審查應附理由。其所獲得之研究發展成果,得全部或一部歸屬於執行研究發展之單位所有或授權使用,不受國有財產法之限制。前項研究發展成果及其收入,歸屬於公立學校、公立機關(構)或公營事業者,其保管、使用、收益及處分不受國有財產法第十一條、第十三條、第十四條、第二十條、第二十五條、第二十八條、第二十九條、第三十三條、第三十五條、第三十六條、第五十六條、第五十七條、第五十八條、第六十條及第六十四條規定之限制。」 [2]未被排除而應適用的國有財產法條為:第1條到第8條總則、第9、10、12、16條之管理機構、第17條到第19條國有財產登記、第21條到第24條設定產籍、第26條有價證券保管處所、第27條之損害賠償責任、第30、31條不動產維護、第32、34條公用國有財產之使用和非公用國有財產之變更、第37條受贈財產,第38到41條非公用財產撥用、收益、第42到44、45條不動產與動產出租、第46到48條不動產與動產之利用,處分第49到55條不動產與動產標售、第59條非公用財產之估價、第61到63條財產檢查、第65到70條財產報告、第71到73條之刑責和舉報獎金、第75到77條之施行日期等。內文未提及之其它未排除適用的條文,主要是針對有體物,即動產與不動產的相關規範,和非公用國有財產之管理;而研發成果多為無體財產,即智慧財產權等,且多為公用財產,故使用這部分條文的情況較少,在此不贅述。 [3]衛福部成果運用辦法第30條第1項第1款:「執行單位因管理及運用其非國有研發成果之收入,應依下列規定辦理:一、執行單位為公、私立學校、公立研究機關(構)者,應將其研發成果收入之百分之二十繳交本部。」