中國大陸國務院於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案(草案)》,並將提請全國人大常委會審議

  中國大陸國務院常務會議於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案(草案)》,並將提請全國人大常委會審議。本次修法重視「國家制定政策,充分發揮市場在科技成果轉化中的決定性作用,建立科技成果轉化市場導向機制和利益分配機制」,其中明文規定中國大陸國務院和地方各級人民政府應當加強財政、稅收、產業、金融、政府採購等政策,以強化科技成果轉化相關活動,推動科技與經濟結合,加速科學技術進步,實現創新驅動發展。

  按中國大陸《促進科技成果轉化法》係於1996年10月1日施行,歷經2007年之修訂,共計6章37條。本次通過的修正草案,增加至9章58條,其中保留和擴充現行法13條,修改合併20條,刪除4條,新增29條。本次修法加大其政府對於科技成果轉化的財政性資金投入,並可引導其他民間資金投入。此外,本次修法也放寬中國大陸高等院校和重點研究院所之科技成果的歸屬,讓其能夠順利地轉化至民間企業。例如:草案第8條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校可以採取合作實施、轉讓、許可和投資等方式,向企業和其他組織轉移科技成果,並且國家鼓勵這類機構優先向中小企業轉移科技成果。

  另,草案第10條亦規定科研機構、高等學校對其依法取得的科技成果,可以自主決定轉讓、許可和投資,通過協定定價、在技術市場掛牌交易等方式確定價格。相關修正大幅放寬成果運用的彈性,惟科研機構、高等學校仍應依草案第14條規定,向主管部門提交科技成果轉化情況年度報告;主管部門應當將科技成果轉化情況納入對科研機構、高等學校的考核評價體系。

  本次修法還有一個重點是放寬中國大陸科研機構的研究員及大學教授從事科技成果轉化活動。例如:草案第13條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理、考核評價和工資、獎勵制度。而草案第19條第一項規定,科研機構、高等學校科技人員可以在完成本職工作的情況下兼職從事科技成果轉化活動,或者在一定期限內離職從事科技成果轉化活動。同條第二項亦規定科研機構、高等學校應當建立制度規定或者與科技人員約定兼職、離職從事科技成果轉化活動期間和期滿後的權利和義務。

  綜上,本次修法除強化中國大陸研發成果之運用外,更替中國大陸大學教授打開一條前往民間服務或創業的康莊大道,影響不可謂不大,但修正草案最後尚須經中國大陸全國人大常委會審議通過,將持續觀察審議之最終結果。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

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