何謂日本「大學共同利用機關法人」
所謂「大學共同利用機關法人」，係指日本於《國立大學法人法》（国立大学法人法）中，以設置大學共同利用機關為目的，依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」，依該法之規定，則係指有關在該法所列舉之研究領域內，為促進大學學術研究之發展而設置，供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置，將大型研發設施設備，以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關，並將其設施及設備，提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。
目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」（大学共同利用機関法人人間文化研究機構）、「大學共同利用機關自然科學研究機構」（大学共同利用機関法人自然科学研究機構）、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」（大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構），以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構）等四者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標： 一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會（Tax Foundation）於2025年12月19日發布資料中心（Data Centers）租稅分析報告，說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張，資料中心投資規模持續提升，各州為吸引大型科技企業進駐，普遍透過銷售稅（Sales Tax）與財產稅（Property Tax）減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免，並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言，各州租稅制度設計差異顯著，形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入，若適用一般銷售稅規範，將提高初期投資成本。因此，多數州透過銷售稅制度提供減免措施，主要類型如下： （一）設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍，例如維吉尼亞州（Virginia）明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 （二）投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，例如亞利桑那州（Arizona）以最低投資金額為標準，投資人須達一定資本額或就業人數，始得適用銷售稅減免。 （三）用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅（Sales and Use Tax）減免範圍，例如北卡羅來納州（North Carolina）對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本，此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業，若依一般財產稅計算方式課徵，地方政府可獲得穩定稅收來源。然而，多數州允許地方政府提供財產稅減免，財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定，內容包括減免期間與減免比例，有助於提升投資誘因，也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠，州際間形成租稅競爭現象，若優惠措施缺乏明確成本效益評估，可能造成公共資源配置失衡。此外，資料中心自動化程度高，營運階段實際創造之就業機會有限，若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準，而未評估其對地方產業帶動效果，未必能確保長期經濟外溢效果，如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施，各州透過租稅制度吸引投資，有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而，租稅優惠涉及財政問題，須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本，但若缺乏統一標準，各州或各地方政府設計差異過大，企業可能基於租稅差異進行選址，而非基於能源結構或網路品質等長期條件，此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議，建設期間可創造短期就業，營運階段實際人力需求有限，若優惠期間過長，地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張，資料中心能源消耗與電力需求持續增加，未來制度設計宜結合永續發展目標，建立明確評估機制。 綜合而言，美國各州資料中心租稅政策差異顯著，對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響，此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而，政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益，方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
FCC通過許可有線電視系統對基本電視服務進行加密，以對抗盜接訊號美國聯邦通信委員會（FCC）批准，有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密，有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術，以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前，有線電視業者被禁止在基本服務加密，有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示，據估計目前約有近5％非法盜接的服務，造成每年約5億美元的收入損失，此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。 同時隨著數位有線電視普及程度的提高，大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視，僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務，但因為此種接收方式無須加密，因此存在有盜接的問題，因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定，使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸，避免訊號盜接的問題。 然而相對的，一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密，而無法提供低成本的替代裝置，有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒，部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能，如果系統業者完全加密他們的內容，這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法，全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送，而無須至消費者家戶進行，可節省人力與成本。
英國司法管轄權工作小組發布「關於人工智慧損害責任之法律聲明」，旨在闡明英國法律將如何對利用人工智慧造成之損害追究責任英國司法管轄權工作小組（The UK Jurisdiction Taskforce, UKJT）於2026年7月發布「關於人工智慧損害責任之法律聲明」（Legal Statement on Liability for AI Harms）（以下簡稱本聲明），旨在闡明於何種情況下，以及基於何種法律依據，英國法律將對利用AI造成之損害追究責任。 本聲明指出，因利用AI而非故意造成之損害，其責任來源大致可分為契約責任與侵權責任。就契約而言，通常為AI供應鏈中各方分配損害責任之主要依據，AI本身之存在並不會對契約法構成特殊困難之判斷，各方當事人可自由分配風險、定義績效標準並根據自身判斷限制責任。 就侵權責任而言，本聲明認為過失法則（law of negligence）完全可應用於AI造成之損害。粗心之AI使用者很可能因可預見之損害而被追究責任，開發針對特定目標應用程式之開發者亦可能承擔責任，惟基礎模型開發者（Foundation Model Developer）於大多數情況下，皆不太可能因其通用模型之不可預見、或未經充分測試之用途而被追究責任。 除一般侵權責任之外，本聲明並另探討其他特殊侵權行為責任類型如下： （1）代位責任（vicarious liability）：由於AI並未具備人格，因此任何人均無需為AI系統本身之行為或故障承擔代位責任；惟若損害係由人類員工於使用AI時不當行為所造成，則雇主可能需要承擔代位責任，此與一般之雇主代位責任並無二致。 （2）不可轉嫁之義務（non-delegable duties）：若某人負有不可轉嫁之義務，即保護他人免受傷害，則此人可能即需對他人因自身過錯造成之AI損害承擔責任。例如英國國家醫療服務體系（NHS）信託機構對其患者負有不可轉嫁之義務，假設一家NHS信託機構從第三方開發人員購買一款AI診斷工具，並將其應用於病患照護，若該AI工具有缺陷，而責任在於應用程式開發商，該NHS信託機構不能以此為由逃避對患者造成之傷害責任，因提供合格之診斷服務與工具為信託機構承擔之醫療照護責任重要組成部分，此項責任不可轉嫁。 （3）專業人士責任：專業人士具有「合理技能與注意」（reasonable skill and care）義務，取決於該行業合格成員通常遵循之標準，並參考專業機構之指引。依此，若專業人士不當使用AI、使用不合適之模型、未能進行適當之盡職調查，或未能有效測試、或驗證AI輸出結果，則可能被認定為有過失。此外，若專業人士於應使用AI之情況下卻未使用，亦可能承擔法律責任，因隨AI工具功能日益強大且應用日益廣泛，專業標準也將隨之演變，而未能使用現有技術本身亦可能構成違約。 （4）產品責任（Product liability）：依英國《1987年消費者保護法》（Consumer Protection Act 1987）規定，對於瑕疵產品，企業需負嚴格責任，惟目前該規定僅適用於將AI整合到機器人或自動化機器等有形產品中之情況，純軟體形式之AI系統不太可能被現行法律認定為「產品」。 須注意者為，對於開發者而言，本聲明做出重要之區分，即建立針對特定目標應用之開發者，相較提供通用基礎模型之開發者面臨更大的風險，惟AI供應鏈中之所有參與者皆須意識到自身之責任。