什麼是日本研究組合？
所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的，以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人，日本至今共成立了兩百多個研究組合，主要透過專法創設之特殊性質法人制度，並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上，賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能，技術研究組合得以分割或轉換為公司，將研究成果直接轉化為產業化應用，技術組合之特色有以下幾點：
1.研究組合須至少二人以上之組合員發起：除企業公司外，日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ，凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學，皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動，並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動
2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行：未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時，大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份，增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用：技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割，就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果，則可以透過變更為公司型態，迅速將其研發成果予以產業化，亦可透過變更組織型態，而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
電影「神鬼交鋒」（Catch Me If You Can）中，李奧納多飾演的法蘭克阿巴內二世，從16歲開始喬裝為飛機副駕駛、醫師及律師等專業人士，並利用偽造的支票，在數年之間詐取了數百萬美元。電影中所描繪的場景，如今卻在網路世界中真實上演。英國一名現年16歲的青少年，從13歲開始透過網路招搖撞騙，三年來得手的金額高達25萬英鎊。在其落網之後，少年表示之所以從事詐騙，正是受到好萊塢電影的影響。 住在英國的16歲少年，13歲時憑藉著母親遺留的16000英鎊，虛設了第一家網路公司，並對外販售遠低於市場行情甚多的電漿電視。由於網友訂單踴躍，少年還進一步在倫敦市區承租辦公室，並聘請了兩名員工處理訂單。然而大批的買家從未收到訂購的電漿電視，少年除一聲不響地捲走了全部的貨款外，還積欠了所有的辦公室租金及員工薪水。 在食髓知味之下，少年緊接著承租第二間辦公室欲再次如法泡製，但在得手後溜之大吉前為房東報警查獲，不可思議的是少年獲得交保後隨即於網路上開設另一家虛擬文具行繼續詐騙，直到最近終於為警方逮捕。總計少年在這些年來詐騙所得超過25萬英鎊，遭其詐騙者，甚至包括了英國知名的哈洛德百貨（Harrods）。目前少年正面臨詐欺及其他罪名的控訴。
英國財政部宣布將不再採用二代民間融資英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資（Private Finance 2，PF2）。 PF2是英國自1992年推行的民間融資提案（Private Finance Initiative， PFI）的進階版。PFI屬於「公私協力」（Public Private Partnerships）範疇，其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識，和民間機構簽訂PFI契約，先由民間機構興建、營運公共建設，政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後，依據雙方契約所訂之評估指標及規範，檢視民間機構之服務品質有無符合約定，再予以付款，倘未達到績效指標或資產無法提供服務時，則有扣款機制。 PFI在英國運作20多年，雖確實有效減輕政府財政負擔，但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此，英國於2011年對PFI進行改革，推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構，但讓政府參股投入部分資金，成為投資者之一；簡化案件行政程序，從計畫啟動到選出最優申請人，原則不得超過18個月；要求民間機構披露公開資產報酬，提升透明度等。 PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設，但此二模式的使用率近來已顯著下降，此可從英國雖修正PFI推出PF2，但PF2迄今僅使用了六次，以及目前的PFI及PF2契約，有86%是在2010年前簽立可證。此外，採用PFI或PF2契約後，如發生契約提前終止情形，機關須依約買回公共建設，導致仍須支付高額費用，凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又，預算責任辦公室（Office of Budget Responsibility）亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。 英國財政部已聽取前述各個關注，並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ，但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約，會履行承諾完成履約，因為契約終止所生之高額補償，將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」（Value for Money），故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。 PFI起源於英國，此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式－PF2，此政策對PFI有無影響，以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施，相信將受到各國的關注。
因應京都議定書 1500家企業須揭露環境資訊經濟部將在近日研商成立「輔導推動委員會」，至遲在今年底、明年初推動環境資訊揭露制度。根據經濟部初步規劃，「企業環境資訊揭露」制度，將先鎖定京都議定書溫室氣體減量規範，要求企業揭露 CO2 排放量盤查資訊及減量努力與目標，並鎖定「環境數據」、「社會責任」及「環境活動」三方面，要求企業說明因應 CO2 減量的努力情形。 「環境資訊揭露制度」將依是否上市櫃及企業規模，要求不同程度的資訊揭露。上市公司，列為「義務性揭露」，必須將「環境資訊」列入重大訊息予以公開揭露；營業額達 1 億元以上的企業及上櫃、興櫃公司，屬「自願性揭露」，以漸進的方式，在該機制實施後二年內達到「完整環境資訊揭露」；中小企業則採取「鼓勵性揭露」。 今年 5 月間，證期局為保障國內投資人，曾強制 972 家電子電機上市櫃公司，以「重大訊息」說明公司因應歐盟有毒物質禁用指令（ RoHS ）的情形，此一要求僅為「環保支出」之資訊，並未要求說明未來因應對策及可能支出。故經濟部希望透過「環境資訊揭露」制度的建立，讓企業從被動提報「環保支出」，提升到主動揭露「環境資訊」，並逐漸建立企業環境會計制度，因應國際環保趨勢。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。