為檢視國內先進製造業復甦與計畫推進之近況,美國先進製造國家計畫辦公室(Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO)於今年(2015) 6月10日研提現況檢討報告與相關政策資料,該項報告主要可歸結「國內產業現況」、「計畫執行成效」與「法制組織」等重要面向 ,茲就該項報告之重點摘要如下:
(一)國內先進製造產業現況檢視:
報告指出美國目前正喪失在先進產品領域全球領導地位,在進出口貿易呈現嚴重赤字,雖近年致力於先進製造之資源整合與共同研發等措施,然而,觀察基礎科研端到市場端仍存有落差。
(二)先進製造領域已設立45個研發創新中心:
研發創新中心為產業與學研機構共構之「區域應用性組織」,主要由學術研究聯盟、企業和區域管理機構所組成專注於扶持區域具經濟優勢之新興技術研發,發展在地技術能量。先進製造領域,截至目前為止,已設立45個研發創新中心。除透過研發創新中心之扶持外,另可透過中心之設立選定各該重點關鍵技術發展,間接培育美國各區域之先進製造技術之專業領域。美國境內研究型大學或非營利組織皆得提案申請,而獲選之區域創新研究機構可獲得聯邦政府5至7年資金補助,政府欲透過補助模式,扶持區域新創機構之自主運作與發展。而於七年發展階段後,該機構將形成財政自主,由該機構之行政委員會主導研發資金運用與分配。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
美國閒置頻譜發展近況為了讓業者間服務不受干擾,政府在規劃頻段時,皆會設置護衛帶(Guard Band),以維持服務品質。不過,隨著科技的進步,業者彼此干擾程度降低,頻譜的使用也較過去有效率,導致頻段常有閒置的情況。是故,FCC在2008年正式公告開放閒置頻譜(white space),透過業者無須取得執照,以增加頻譜的活用與增加民眾網路接取。美國在2009年完成無線電視數位化後,亦從700MHZ較低頻段留下成對5*5MHz,期望透過該頻段覆蓋率高特性,增加業者投資偏遠地區,使當地民眾享有網路帶來的便利性。 閒置頻譜的開放利用,雖可增加公益性與頻譜使用性,但亦存有干擾無線麥克風、行動電話與廣播服務等服務之虞。FCC為了兼顧各業者服務品質與頻譜有效運用,透過地理位址功能(geo-location capability),輔以成立數據資料庫的方式,藉由資訊透明減少頻譜開放後的互相干擾。今年FCC閒置頻譜的發展,3月允許全國可建置TV Band Devices,期以迅速活化頻譜利用;5月公告低功率的電台須登記資訊於數據資料庫,以避免服務受到干擾。6月,FCC宣佈Google通過測試,成為美國第三家數據資料庫業者,增加服務競爭性。部分輿論則是認為Google在擁有地圖與數據資料庫後,將會更致力在偏遠地區使用無需執照頻譜(Unlicensed Spectrum),此舉無疑是增加Google服務影響力。 政府具有規劃性開放的結果,已直接影響民間投入閒置頻譜的利用。目前,Google與微軟相繼於非經濟地區,建置「閒置頻譜」設備,期以將網路服務滲入美國各角落。西維吉尼亞大學(West Virginia University)宣佈將開發校園與周邊地區的閒置頻譜,已提供鄰近區域免費Wi-Fi服務。除此之外,亦有部分企業透過策略聯盟發展「圖書館Gigabit網路」計畫,期以透過無線電視頻段具備高涵蓋與穿透力之特性,使圖書館與附近地區皆可享受免費無線網路。該聯盟已於五月宣布選擇堪薩斯城(Kansas City)公共圖書館為試點區, 且持續公開徵求自願參與之圖書館。 綜上所敘,在業者服務彼此不受干擾為前提下,閒置頻譜的開放確實可活化使用效率與增加網路接取性。並且,輔以無線電視空白頻段之優勢,可以預見未來Wi-fi無論是網速亦或是穩定度,其品質將更為提升,使無所不在網路落實於社會每個角落。
以色列發布人工智慧監管與道德政策以色列創新、科學及技術部(Ministry of Innovation, Science and Technology)於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策,在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下,以多元、協作、原則、創新的理念為其導向,為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊,以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策,以求解決人工智慧的七個挑戰,帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施,其中具有特色的三項為: 1. 軟性監管:人工智慧政策採取軟性監管制度,以OECD人工智慧原則(OECD AI Principles)為基礎,採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展,注重以人為本的道德原則,強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心(AI Policy Coordination Center):邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心,進行人工智慧政策研議,向政府部門監管提出建言,為人工智慧的開發使用建立風險管理,並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作:政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇,提出人工智慧的議題與挑戰,邀請相關人士參與討論,並積極參與國際標準制定,進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」,強調以人為本、永續發展、多元包容為核心,以八大指引為標竿,推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討,可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考,與國際脈動建立連結。
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).