Google、Microsoft、Yahoo、AOL、24/7 Media、Adtegrity、Condé Nast、SpotXchange數個以美國為主要營運基地的廣告網路平台服務提供者於7月中針對抑制網路侵權聯合發佈一套最佳作業準則,規劃透過減少涉嫌侵權、盜版網站的廣告收益分配,達到抑制網路侵權的效果。
在這個自發性參與的準則中,廣告網路平台服務業者將維持並公告其遏阻與避免販售盜版物品、侵害著作權網站的政策,根據該作業準則,廣告網路平台業者將接受並處理來自權利人有關有疑慮的網站通知、提供合適的通知內容參考指引、指定負責收受侵權通知的窗口,並針對相關控訴採取適當的調查,相關業者將確保其內部處理程序能落實此一作業準則要求。
針對此一發展,著作權產業團體如美國唱片業協會、美國電影協會對此一準則皆大表贊成與歡迎,而公益團體Public Knowledge亦讚許此一準則相當明智,同時也呼籲內容產業團體可以發展其保護網路使用者與媒介的相關作業準則。
根據德國法蘭克福地方法院日前於4月20日的一則假處分裁定(Beschluss vom 20.04.2010, Az. 3-08 O 46/10),禁止被告以超連結方式,讓點取該鏈結的人,得以連結到刊登有損害原告商業信譽的文章頁面。 本件事實起源於一名匿名的網友在不同的網路論壇中,發表刊登有侵害原告商業信譽的言論,而曾經與原告有商業上往來的被告,利用自己Twiiter帳戶,發表超連結,並在鏈結網址下加上「十分有趣」的文字,讓看到該訊息的朋友,都可以點選鏈結連接到這些不利於原告商業信譽的文章、言論。原告因而向法院申請假處分裁定,禁止被告以超連結方式繼續為有損原告商業信譽的行為。 法蘭克福地方法院的這起裁定,被視為是德國國內第一起法院對Twitter等社群網站的警告,德國輿論各界也普遍認為,法院透過裁定對外明白宣示社群網站使用者往往誤認網路社群空間為「半私人場域(須加入好友才得以分享資訊、留言等)」,在自己的帳戶上發表心得、感想、分享文章等行為,還是有構成侵權責任的可能性。 該裁定出爐後,德國各界則開始討論被告設定超連結的行為是否構成網路侵權責任,持贊成意見者認為,即使該違法言論非被告本人所發表,被告設定超連結的行為,也讓自己與該違法言論「合而為一(zueigen gemacht)」,也就是,讓外界以為該違法言論就是被告本人所撰寫刊登;根據德國電信服務法(Telemediengesetz, TMG)第7條規定,內容提供者須為「自己」的言論負擔法律責任。 反對者則拿其他超連結的案例舉出,法院認定被告是否構成網路內容提供者的侵權責任,通常會檢視被告對於該違法言論的內容是否知悉、被告是否違背其檢查監督義務(Überprüfungspflicht),例如被告須為一定行為藉以與原撰文者劃清界線等。但因各該檢驗標準都係由法院依據個案加以認定,讓人無所適從,產生網路侵權行為的判斷標準過於浮動之疑慮,德國國會也因此著手進行電信服務法的修法。
德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
創投有限合夥依產創草案第23條之1適用前後差異創投有限合夥依產創草案第23條之1適用前後差異 資策會科技法律研究所 法律研究員 盧藝汎 106年05月22日 壹、背景說明 因創投業、電影、舞台劇等非採行永續經營模式的產業,不適宜採現行公司組織,為鼓勵資金得以挹注前開事業[1],立法院於104年6月三讀通過「有限合夥法」[2]。惟法案通過後至今,查經濟部有限合夥資料查詢網站,目前僅有九間有限合夥,其中「德商達佐有限合夥台灣分支機構」及「德商斯德博傳動技術有限合夥台灣分支機構」為外國有限合夥於台灣設立之分支機構,其餘七間公司有影音產業或資訊服務業,並無任何創業投資事業採用,實屬可惜[3]。 事實上,國外針對有限合夥組織此種型態組織,稅制上設有相關配套措施,如美國法採取稅捐轉付(pass through,另有稱此為單層課稅)、德國則稱穿透原則(Transparenzprinzip),其二者名稱雖有異,惟核心思想均係將有限合夥營利所得歸屬於合夥人之所得[4]。然我國在有限合夥法通過後,財政部發布函釋指出,因現行法制賦予有限合夥組織獨立法人格,應比照營利事業課徵營利事業所得稅[5]。爰此,為落實有限合夥法鼓勵新創之立法目的,行政院提出產業創新條例第23條之1草案(下稱草案),引進外國法「穿透課稅原則」,即不對有限合夥組織課徵營利事業所得稅,待有限合夥組織營利所得各合夥人時,對各合夥人課徵所得稅,期待鼓勵創業投資事業採用有限合夥組織,加強對新創事業之投資。 貳、新設立有限合夥組織之創業投資事業適用穿透課稅原則 一、要件及其適用效果 (一)要件 依照草案第23條之1第3項之規定新設立有限合夥組織之創業投資事業適用「穿透課稅原則」應具備下列要件: 自中華民國一百零六年一月一日起至一百零八年十二月三十一日止設立之有限合夥組織之創業投資事業。 設立起五年度約定出資總額、實收出資總額、累積投資新創事業公司之金額限制。 合夥契約約定出資總額 實收出資總額 累積投資新創公司金額 設立當年度 3億元 ✕ ✕ 第二年度 ✕ ✕ 第三年度 1億元 ✕ 第四年度 2億元 達該事業當年度實收出資總額百分之三十或新臺幣三億元。 第五年度 3億元 資金運用於我國境內及投資於實際營運活動在我國境內之外國公司金額合計達其當年度實收出資總額50%。 符合政府政策。 中央主管機關逐年核定。 (二)效果 依照草案第23條之1第3項規定適用之效果如下: 有限合夥組織之創業投資事業免納營利事業所得稅。 有限合夥組織之合夥人獲盈餘分配時依下列方式課稅: (1) 國內外之個人合夥人及營利事業合夥人盈餘分配比例依所得稅法徵免。 (2) 個人合夥人及國外營利事業合夥人就有限合夥分配證券交易所得部分免納所得稅。 二、採穿透課稅原則後與原稅捐制度之效益分析 A國內個人、B國內營利事業、C國外營利事業共同設立甲有限合夥組織之創業投資事業,三人的盈餘分配分別為10%、80%及10%,而甲結算之盈餘為100萬元(屬證券交易所得為80萬及非屬證券交易所得為20萬)。試問甲與A、B、C應繳多少所得稅? (一)草案修正前適用所得稅法 甲有限合夥之創業投資事業 應繳納營利事業所得稅=(100萬元(盈餘)-50萬[6])×12%(稅率)[7]=6萬 A國內個人 應申報綜所稅營利所得=(100萬元-6萬)×10%(甲開立憑單淨額予A)+6萬÷2×10% (可扣抵稅額)=9.7萬元 營利所得應納稅額=9.15萬元×5%(稅率)=0.485萬元 實際繳的所得稅=0.485萬-6萬÷2×10% (可扣抵稅額) =0.1485萬元 B國內營利事業 所得稅法第42條,獲配之股利淨額或盈餘淨額,不計入所得額課稅。 C國外營利事業 就源扣繳=(100萬元-6萬元)×10%(盈餘分配率)×20%(就源扣繳率)=1.88萬元 (二)草案修正後採行穿透課稅 甲有限合夥之創業投資事業 不計入所得稅。 A國內個人 應納之稅額=80萬元(非屬證券交易所得之分配)×10%(盈餘配率)×5%(綜合所得稅率)=0.1萬元 B國內營利事業 所得稅法第42條,獲配之股利淨額或盈餘淨額,不計入所得額課稅。 C國外營利事業 就源扣繳=80萬元(非屬證券交易所得之分配)×10%(盈餘配率)×20%(就源扣繳率)=0.4萬元 依照上面的案例,新設立有限合夥組織之創業投資事業在盈餘分配條件相同且同一課稅主體稅率相同之情形下,有限合夥組織及期股東採穿透課稅原則享受的稅捐較為優惠: 修正前 修正後 創投有限合夥組織 6萬 不計入 股 東 國內個人 0.185萬 0.1萬 國內營利事業 不計入 不計入 國外營利事業 1.88萬 0.4萬 小 計 8.065萬 0.5萬 參、結論 有限合夥採行穿透課稅原則後,相較採行公司制之課稅,可大幅減少稅捐負擔。同時,考慮到美國稅法(IRC)針對公司稅負,要求符合S章之公司,便可採行「稅捐轉付」即直接歸戶,以股東所得為課稅客體[8];德國則針對人合性商業組織之營利事業,採取「穿透原則」,得逕自認定屬組織成員所得[9]等立法例下,產創草案第23條之1使創投事業有限合夥組織得採取穿透課稅,與外國法接軌並突破現行所得稅之稅制,殊值肯定。 [1] 立法院公報第104卷第51期,頁325。網址:http://misq.ly.gov.tw/MISQ//IQuery/misq5000Action.action [2] 新制商業組織與有限合夥立法週年的觀察,《月旦民商法雜誌》第54期,廖大穎,頁42,’ [3] 經濟部-有限合夥登記資料查詢。網址:http://gcis.nat.gov.tw/lmpub/lms/dir.jsp?showgcislocation=true&agencycode=allbf [4] 同前揭註2,頁51~頁52。 [5] 參財政部104年12月18日台財稅字第10400636640號函釋。 [6] 基本稅額條例第8條第1項前段。 [7] 基本稅額條例第8條第1項後段。 [8] 有限合夥立法之研究,東吳大學法學院碩士論文,吳宗曄,頁95~頁96。 [9] 參前揭註2,頁52。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)