美國能源關鍵基礎設施議題觀察
由新加坡政府基金淡馬錫（Temasek）支持的「特殊目的收購公司」（Special Purpose Acquisition Company, SPAC）「Vertex Technology Acquisition Corp.」已於2022年1月20日在新交所掛牌上市，為首家在新加坡上市之SPAC。後續還有由國際發起人發起的「 Pegasus Asia」已於2022年1月21日上市，以及由新加坡基金 Novo Tellus Capital Partners 設立之「Novo Tellus Alpha Acquisition」於2022年1月27日上市。 由於美國2020年、2021年已有許多欲上市之公司採用SPAC制度上市，同時在美國紐約證券交易所（NYSE）及那斯達克（Nasdaq）均獲得巨大的成功，因此各國交易所開始摩拳擦掌，紛紛著手修正上市規則允許SPAC制度以吸引優良企業。 新加坡交易所（SGX）最初於2021年3月底時發布SPAC上市框架諮詢文件，並於同年9月2日公布該諮詢文件之回覆意見及結論，並同時修正主板上市規則，允許SPAC於同年9月3日在新加坡主板上市。 SGX說明超過80名受訪者（包含金融機構、投資銀行、私募股權和風險投資基金、企業、一般投資人、律師、會計師和其他利益相關者）回覆SPAC上市框架諮詢文件，該回覆率為近年來之最高，可見SPAC制度之熱潮。 新加坡SPAC上市框架規定SPAC公司須符合以下條件： SPAC公司須至少擁有1.5億新加坡幣市值； SPAC公司須於IPO後24個月內完成收購未上市公司，僅於符合特定條件下最多再延長12個月； SPAC公司收購未上市公司時，需經過50%以上獨立董事同意及50%以上獨立股東同意； 所有獨立股東均享有異議股東股份收買請求權； 贊助人需至少認購IPO發行股份／認股權證總額之2.5%-3.5%（具體比例將依據SPAC公司市值判斷） 於IPO後至SPAC公司收購未上市公司前，禁止贊助人讓售所持有之股份 後續新加坡SPAC發展及併購值得繼續觀察。
中國大陸將展開為期一年關於科技成果使用、處置和收益管理的試點工作根據中國大陸國務院於2014年7月2日召開國務院常務會議後的決定，未來大陸地區將在其國家自主創新示範區和自主創新綜合試驗區內，選擇部分中央級事業單位，展開為期一年關於科技成果使用、處置和收益管理的試點工作。 以鼓勵科研創新作為驅動經濟發展的策略，已是最新一屆大陸地區中央領導人施政的重點。早在2007年其政府修訂之《科學技術進步法》，已對申請項目的承擔者（類似我國執行單位或計畫主持人）依法取得發明專利權等知識產權有所規範。然目前大陸地區對於整體科技成果之無形資產的使用權、處置權和收益權等，並無一致性的作法。 惟為加速科技成果移轉（大陸地區稱為「轉化」）和事業化，進一步提升研發創新，中國大陸財政部曾於2011年在北京中關村的國家自主創新示範區，展開中央級事業單位科技成果處置權和收益權的管理改革，簡化800萬以下的科技成果處置流程（註：關於此部分發展趨勢可另參考近期國務院法制辦公室對外公告之「關於《促進科技成果轉化法（修訂草案送審稿）》公開徵求意見通知」等相關內容）。 本次中國大陸國務院常務會議進一步決定，允許更多的試點單位可以採取轉讓、許可、作價入股等方式移轉科技成果，將所得收入全部留歸試點單位自主分配。相信這樣的方式有助於激勵對科技成果創造做出重要貢獻的機構和人員，因本次試點工作為期一年，其具體執行成果將持續觀察、瞭解。
日本總務省公布AI運用原則草案日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議（AIネットワーク社会推進会議），該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」（報告書2018－AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて－），提出「AI應用原則草案」（AI利活用原則案）。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用，藉由AI聯網環境健全發展，實現以人為中心之「智連社會」（Wisdom Network Society：WINS），其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者（以利用AI系統和服務為業）、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者；草案內並根據上開規範對象間關係，整理各種AI運用情境，最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節，以「利用手冊」等形式公布，提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」，將整合5+2創新產業方案，由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案，日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則，或可作為我國未來推動AI發展之參考。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）