歐盟為推動歐洲單一市場,在2014年2月26日通過三項新的政府採購指令,包括「一般政府採購指令」、「公用事業政府採購指令」、「特許採購指令」,其修正宗旨主要在於從下列四個改革方向改善採購招標程序:
1.簡化及採用彈性的政府採購程序
2.擴大適用電子招標;
3.改善中小企業參與招標程序;
4.於採購招標程序中納入策略性目的之考量,以實現「歐洲2020策略(European Strategy 2020)」之創新目標。
因此一般政府採購指令第26條明訂,要求會員國應提供除原有之公開招標(open procedure,政府採購指令第27條)、限制性招標(restricted procedure,政府採購指令第28條)程序外,應另外提供創新夥伴(innovation partnerships,政府採購指令第29條)、競爭談判(competitive procedure with negotiation,政府採購指令第30條)及競爭對話(competitive dialogue,政府採購指令第31條)三種程序。
其中最重要者,在於將政府採購視為其達成創新政策之政策工具,在招標程序中推動所謂的創新採購(Public Procurement for Innovation, PPI)及商業化前採購(Pre-commercial procurement, PCP)。
前者係指創新解決方案幾乎或已經少量上市,不需要再投入資源進行新的研發(R&D)工作。而後者則針對所需要改善的技術需求,還沒有接近上巿的解決方案,需要再投入資源進行新的研發。採用競爭方法及去風險,經由一步一步的方案設計、原型設計、開發及首次產品測試來比較各替代方案的優缺點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
什麼是「日本Connected Industries」?Connected Industries為日本產業的未來願景,透過人、機器與科技的跨界連接,創造出全新附加價值的產業社會,以達到Society5.0理想目標。例如,物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。 隨著第四次產業革命到來,IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新,日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合,目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為: 一、新數據社會(New Digital Society) 消除人與機械系統的對立,實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難,並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。 二、多層次合作(Multilevel Cooperation) 區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰,必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。 三、人力資源發展(Human Resource Development) 以人類為中心做思考,積極推展數據技術的人才養成,邁向智慧與技術的數據化時代。
智慧財產權盡職調查(IP Due Diligence)智慧財產權盡職調查(Intellectual Property Due Diligence, IP DD),又稱智慧財產權稽核(IP Audits)。所謂盡職調查(Due Diligence, DD)係指:即將進入投資或購買交易前,投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等,亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟,智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含:財產權(如:註冊地域、質押或保全情形)、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟(如:是否存在專利權無效之風險)。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄(file wrapper)、保密契約、授權文件,常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。 假若沒有善盡智慧財產權盡職調查,很可能會後續引發潛藏的風險,諸如:估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判,最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果(Apple)與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名,台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標,並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏,而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠,所以不能進入中國大陸市場。最後,蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。