不畏經濟衰退，歐盟企業增加研發經費
根據歐盟執委會（European Commission）之聯合研究中心（Joint Research Centre, JRC）於今（2012）年初針對歐盟境內之1000間企業所做的「歐盟產業研發投資趨勢調查」（The EU Survey on R＆D Investment Business Trends）結果指出，目前歐盟境內之頂尖企業期待自2012年至2014年止，以每年平均4％的成長率投注資源於研究發展領域。
儘管目前全球經濟局勢仍不明朗，多數的歐盟企業依舊認為，投注研究發展乃為企業追求未來成長和繁榮的重要關鍵要素。而該現象主要於軟體和電腦服務產業最為明顯。除了企業自身投注研發資源以進行創新研發、市場調查、和新產品的推行等相關活動外，多數的企業亦認為藉由國家補助經費、成立公私部門夥伴合作模式，此類外部激勵方式對於企業創新活動的進行，具有相當之助益。此外，透過簽署各項合作協議，企業與學研機構間得以相互授權合作，進而促進知識分享，此皆目前強調開放式創新（open innovation）概念的具體實踐之例，實值得肯認。然而，歐盟企業亦普遍認為，現行歐盟智慧財產權機制仍有智慧財產權保護申請時程過長，以及申請智慧財產權保護所需費用過於昂貴等不足之處，而該不足之處乃為目前歐盟企業進行創新研發活動時的絆腳石。
如何促進企業之創新研發能力，乃為目前全球各國於規劃推動各項相關策略時之主要討論標的之一。儘管當前歐盟智慧財產機制仍有待改善之處，然就歐盟企業所肯認之跨機關構合作模式、合作協議之簽署、國家經費之補助等措施，仍值得進行進一步的探討與觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- Allen McDonnell, European Businesses Increase R&D Spending Despite Crisis, THE EPOCH TIMES, Agu. 23, 2012
- European business to increase R&D spending despite crisis, SCIENCE BUSINESS, Agu. 30, 2012
- European business to increase R&D spending despite crisis, EUROPEAN COMMISSION PRESS RELEASE, Agu. 20, 2012
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明，提醒關於加密資產流動性風險有鑑於加密資產（crypto-asset）投資交易潛在風險與市場波動性，美國聯邦準備理事會（Federal Reserve Board）、聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC）與通貨監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2023年2月23日發布聯合聲明，提出加密資產增加銀行流動性風險情境，例如穩定幣因市場狀況之變動，導致銀行擠兌使大量存款流出，由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性，加密資產相關資金恐造成流動性風險提高，提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容，有效風險管理作法包括：（1）了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素，以及這些存款易受不可預測波動影響的程度；（2）銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險，並建立有效的風險管理控制措施；（3）應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃（contingency funding planning），例如流動性壓力測試；（4）評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度，以因應加密資產高流動性風險，確保經濟金融穩健發展。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工，部份員工離職時私自拷貝公司檔案，其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密，而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體，造成其重大損害，因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案，但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密，亦即未特定營業秘密標的；此外，即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密，但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密，僅根據被告有僱用原告離職員工等事實，即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張，限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟，法院最終駁回原告請求。法官指出，原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密，原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密，這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工，因為這些員工到新公司任職後所說的任何話，都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情，因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到，企業應定期盤點公司內部資訊，明確界定營業秘密範圍，並落實管理及妥善留存相關證據，發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」白皮書為中心數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代，顯得非常重要，也是世界各國重視的議題之一，歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」（WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?）白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣，包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設，將無法順利完成數位轉型及提升競爭力，況且人工智慧以及物聯網時代的到來，正在改變全球消費者的習慣，因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點，但要完成目標，需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金，更需仰賴公私協力才可順利達標，因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力，促使企業投資者以龐大的金流支援，而企業投資者之目標以獲利為原則，因此如果要吸引大量投資人進場，必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到，歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低，且歐盟因為成員國眾多，缺乏單一的市場，難統籌規範，更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中，針對參與者沒有明確規範，諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係，使得參與者無所適從，如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題，白皮書建議以三個支柱作為框架，其一為打造共同連結的運算網路系統（Connected Collaborative Computing）作為歐盟經濟體的中樞神經；其二為建立單一的數位市場，整合各國市場機制並建立完善法規制度；最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性，否則遭到攻擊，將會威脅歐盟各國。 數位化的時代，不僅可提提升運作效能，更能促進永續發展，然而工欲善其事，必先利其器，數位基礎建設為不可少之一環，鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題，歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展，或許值得我國持續關注。