何謂德國「EXIST補助計畫」？
德國在2000年以後便將聯邦政府補助的其中一個方向集中在鼓勵科技創業，主要推動機關為聯邦教育暨研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)與聯邦經濟暨能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)。其中BMWi的EXIST計畫訴求建立一個科技創業有善的環境，並分三項子計畫運作：EXIST創業文化計畫(EXIST-Gründungskultur)，EXIST創業補助計畫(EXIST-Gründerstipendium)，EXIST研發成果移轉計畫(EXIST-Forschungstransfer)。
其中，EXIST創業文化計畫著重於在學研機構內塑造創業文化，誘發學研機構創業潛力與企業家性格；EXIST創業計畫則是鎖定學研機構內的個人(科學家、研究生、大學生)，希望透過對這些個人的生活補助，使其商業發想可化為營運計畫書(Businessplan)，進而開發成為商品或服務；EXIST研發成果計畫則是透過經費補助，鼓勵學研機構內的研究團隊利用設立衍生公司方式運用研發成果，在創業前的籌備階段與公司設立初期導入專業團隊，協助評估相關的創業理念、經營模式、財務評估與資金運用等規劃是否妥適，使公司創立的籌備更為妥善且禁得起市場考驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據中國大陸最高人民法院（以下簡稱高法）2014年11月3日公布之《最高人民法院關於北京、上海、廣州知識產權法院案件管轄的規定》，大陸地區將陸續於北京、上海、廣州成立知識產權法院（即我國的智慧財產法院）。另據高法6日新聞報導，北京知識產權法院已於同月6日掛牌成立，至於上海、廣州兩地法院也將於年內正式成立。 大陸地區成立知識產權法院係本年8月31日由其第12屆全國人民代表大會常務委員會第10次會議所決定的，初步將於北京、上海、廣州三地成立專責法院。根據前開規定第1條，知識產權法院管轄的第一審案件包括三類：一、專利、植物新品種、集成電路布圖設計（即我國之積體電路布局）、技術秘密、計算機軟件等技術類民事和行政案件；二、對國務院部門或者縣級以上地方人民政府涉及著作權、商標、不正當競爭等行政行為提起訴訟的行政案件；三、涉及馳名商標認定的民事案件。 北京、上海、廣州知識產權法院的管轄範圍分別為北京、上海兩直轄市，以及廣東省，前述提及三類相關案件由三地知識產權法院專屬管轄。如有上訴，相關案件均由法院所在地的高級人民法院知識產權審判庭審理，而不再透過該地中級人民法院。且相關法院之法官除依專業進行分類、配置外，亦將設有技術調查官等，以強化專業審判的能力。 隨著科技的日新月異，以及智慧財產相關糾紛或訴訟案件的高度專業化，有關大陸地區成立知識產權法院，或許是為因應趨勢所不得不為之措施，然其具體運作及成效，後續仍值持續關切。
歐盟執委會發布《歐盟晶片調查報告》提出四點發現以利未來晶片法相關計畫制定歐盟執委會（European Commission）於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》（European Chips Survey Report，下稱調查報告），調查結果顯示業界至2030年為止，對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動，其目的在收集有關晶片和晶圓（wafer）現行及未來需求的初步資訊，作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見，其中有54.9％來自大型企業、17.3％來自中型企業、19.5％來自小型企業、8.3％來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析，以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。 調查報告主要包括以下四點： （1） 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增，未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。 （2） 在選擇製造地點時，建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。 （3） 供應危機影響所有生態系統，預計至少會持續到2024年，迫使企業採取代價較高的緩解措施。 （4） 半導體研發資金主要與供應方相關，但補助計畫（support initiatives）也與需求方相關。 2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》，旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構，調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
Banksy終究對未經授權之商品採取法律途徑 儘管曾說過「著作權是為失敗者而設」英國街頭塗鴉藝術家班克斯（Banksy）曾因不齒資本主義商業行為而說過「著作權是為失敗者而設（copyright is for losers）」，然而近期卻因一場義大利展覽販賣未經其授權之塗鴉藝術週邊商品而提出商標侵權等訴訟。 去（2018）年底負責掌管班克斯智財權事務的Pest Control公司（後稱Pest Control公司）對一家義大利公司提告，該公司於米蘭文化博物館（MUDEC）籌辦名為「The art of Banksy. A visual protest」之展覽，儘管展出中之作品皆為原著或授權印製，然而該展覽紀念品店販售了未經授權之周邊商品，如筆記本、文具及明信片等。今（2019）年一月米蘭法院提出臨時裁決要求該展覽停止販售該些屬於班克斯品牌之重製商品，不過針對展覽擅自利用班克斯圖樣作為廣宣素材這一部分，法院確認為該些圖樣的使用屬於展覽行銷之必要之途，因此並無侵權。 在訴訟中，Pest Control公司主張以「班克斯（Banksy）」為名以及其著名之兩幅著作「手持氣球的女孩（Girl with balloon）」與「擲花者（Flower thrower）」之商標權與品牌，儘管法院認定該些註冊商標之有效性，但班克斯勢必開始透過商品或服務之行銷以持續使用該些商標權，才能維持權利之有效；此外，本訴訟並未主張著作權，其主要考量在於維護藝術家之神秘感─班克斯一直以來隱姓埋名地在街頭塗鴉創作，若Pest Control公司主張著作權，將同時公開班克斯之本名，此將降低班克斯一直以來營造之神祕氛圍而減損其作品之藝術價值。 儘管Pest Control公司為班克斯贏得了本次的訴訟，然而對於一向反對資本操作的班克斯而言，勢必再次評估藝術品牌之經營是否接受並採納市場導向的商業機制，以同時獲得商業智財法律之保護。換句話說，必須持續使用商標權與投入品牌經營以強化相對應之智財權。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」