何謂「企業實證特例制度」?
企業實證特例制度規定於日本產業競爭力強化法第8條、第10條、第14條及第15條，在企業或任何事業團體有進行新事業活動(引進新商品或服務之開發或生產、新商品或服務之導入)之需要時，若現行法規上有滯礙難行之處，則可提出創設新規制措施之申請，藉以排除某些法令之限制，使新事業活動得以進行。
企業實證特例制度分為兩階段，首先由欲實施新事業活動者向事業主管機關提出申請，而事業主管機關將會與法規主管機關討論後，在安全性得到確保之情形下，由事業主管機關同意創設新規制措施。第二階段則需提出新事業活動計畫申請核准，經核准後便得在一定期間內於一定地區進行新事業活動。
新事業活動計畫備核准後，事業團體得進行新事業之活動，其需於各事業年度終了後3個月內向事業主管機關提出報告，就新事業活動之進行情形(包含新事業活動目標達成程度、新特例措施施形狀況、法規所要求之安全性目的之確保措施…等事項)為報告。法規主管機關亦會綜合新事業活動之施形狀況、國外相關法制情形以及技術進步等等情形，決定是否進行修法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
新加坡政府於2023年9月4日發布《無形資產揭露框架》（Intangibles Disclosure Framework, IDF），鼓勵企業以系統化的方式，主動對外揭露所持有之「無形資產」（如品牌價值、專利等），使利害關係人（如投資者、合作夥伴等）能進一步瞭解其「無形資產」現況，藉此創造「無形資產」更高的價值。本框架是在「新加坡智慧財產局」（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）及「會計與企業管理局」（Accounting and Corporate Regulatory Authority, ACRA）主導下，由產業代表組成的工作小組歷時2年討論後制定發布。 框架中指出，過去20年間，全球「無形資產」的投資和所創造之價值逐步超過「有形資產」。然而，傳統會計準則往往無法完全真實反映企業所持有之「無形資產」價值，亦即「無形資產」價值往往被低估。因此，本框架鼓勵企業主動揭露，並建議可將「無形資產」現況納入公司年報（Annual Report）中，亦可獨立成一份報告，與公司財報（financial statements）一同發布。 此外，企業在揭露「無形資產」時可依循以下四項原則（簡稱「SIMM原則」）： 1.策略（Strategy）： 企業應揭露「無形資產」與其商業經營策略的關聯性、佈局狀況、貢獻度，使利害關係人瞭解企業是如何利用「無形資產」維持其競爭優勢及替投資者創造更多的收益。 2.識別（Identification）： 本框架指出「無形資產」不用侷限於傳統會計準則的定義，企業應揭露「無形資產」的性質和特徵（包含如何取得），並建議可將「無形資產」分類，如：（1）行銷類；（2）顧客類；（3）契約類；（4）藝術類；（5）技術類；（6）人力資源類。 3.衡量（Measurement）： 企業應揭露其評估（assess）「無形資產」價值的績效指標與驅動因子，並以量化方式呈現。如針對商標等「行銷類」之「無形資產」，企業得以顧客滿意度、國際品牌排名作為評估之績效指標。企業亦可選擇揭露「無形資產」的貨幣價值（monetary value），其評價應依照國際評價準則（International Valuation Standards , IVS）進行。 4.管理（Management）： 企業應揭露其如何識別、評估、管理與各類「無形資產」相關之風險與機會，以及如何將這些程序整合至企業整體風險管理策略中，以協助利害關係人瞭解企業「無形資產」所面臨之風險和機會。譬如企業應明確揭露監控相關風險之頻率、定期更新風險管理政策和程序等。 新加坡總理公署部長（Minister of Prime Minister's Office）Indranee Rajah表示，本框架是「新加坡智慧財產戰略」（Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030）的重要推動措施之一，企業若能主動揭露「無形資產」現況，將有助於將其「無形資產」商業化、吸引更多的投資、增進風險管理、提升企業競爭力，持續強化新加坡作為全球智財活動及交易樞紐的地位。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
因應美國華盛頓州《我的健康我的資料法》施行，受監管對象隱私權政策應更新美國華盛頓州《我的健康我的資料法》（My Health, My Data，以下簡稱該法）於2024年3月31日生效，該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料，特別是生殖健康相關資料（data related to reproductive healthcare）。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內，包括穿戴式裝置（wearables）、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務（telehealth services）所蒐集之資料。 該法最繁瑣合規要求之一為，受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策（下統稱隱私權政策）連結，連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業，則設有三個月之緩衝時間，即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。 隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容： 1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的，包括將如何使用這些資料； 2. 所蒐集健康資料來源及類別； 3. 共享之健康資料類別； 4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別；以及 5. 消費者如何行使該法所賦予之權利，包括撤銷同意和要求刪除之權利。 最重要的是，除特殊情形外（即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意），受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的，蒐集、使用或共享消費者健康資料。 若違反該法相關規定，即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》（the Washington Consumer Protection Act），可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律，顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
智慧城市－「智慧城市世界大會展覽」暨歐盟政策今年11月17日到19日為期三天的第五屆「智慧城市世界大會展覽（Smart City Expo World Congress）－都會平台（Urban Platforms）：串聯資料數據以及城市之間的連結」於西班牙巴塞隆納舉行。該大會凝聚了世界500個城市、450個參展單位，以及400位講者於一堂，主要觸及了城市如何因應大量成長的數據、從新的管理方式中，要如何以及在哪裡得到價值，以及在加速城市中的都會平台過程中，要付出什麼樣的代價等議題。 今年度的大會展覽令人耳目一新的創新作品包括：綠色環保無人駕駛小公車、提醒視力受損者，道路上有障礙物的智慧應用程式、能夠辨識在範圍內的射擊，並且精準地指出事件發生地點的麥克風系統，還有其他諸如無人飛機、物流和都會區內遞送服務等等創意新點子。 「智慧城市」一詞，意味著一個能夠合於未來發展的都會，同時轉變為一個可以在提升資源以及能源效率的同時，還能夠減少對於生態衝擊的環境。而歐洲的智慧城市發展，主要是在「歐洲2020戰略」（Europe 2020）中，由歐盟執行委員會所實施的「歐洲創新夥伴計畫」（The European Innovation Partnership, EIP）帶領歐洲倡議都會平台於以下三個交互運作的活動以及發展：（一）以城市需求為導向的發展，使得能快速地適應都會平台；（二）由備忘錄（Memorandum of Understanding, MoU）所鞏固的供給導向發展；（三）在信任的基礎上所建立的標準化導向發展。 歐盟於2011年6月公布的「智慧城市與社群歐洲創新夥伴計畫」（The European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities, EIP-SCC）目的是為了要將城市、企業與市民結合起來，共同藉由永續的解決方案，來改善都會城市現有的問題，並提升城市的整體生活。此計畫期許以資通訊科技（Information and Communication Technology, ICT）、能源與交通管理的結合，共同提出創新的解決方案，為今日歐洲城市面對來自於環境、社會與健康等挑戰進行解套，計畫發展核心包含開放資料（Open Data）、商業模式（Business Models）、政策與法規（Policy and Regulation）、能源效率與低碳解決方案（Energy Efficiency and Low Carbon Solutions）、財政金融與採購（Finance and Procurement）、都會移動（Urban Mobility）、能源整合網絡（Integrated Energy Networks）等。 從歐盟所發展的大戰略計畫，到今年第五年的「智慧城市世界大會展覽」，明顯嶄露出歐盟在積極推動經濟發展的同時，帶著永續環境的思維，這是之所以歐盟能持續引領歐洲，甚至世界未來發展趨勢的關鍵原因。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。