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」
歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年4月8日發布新聞稿,說明歐盟將制定紓困計劃,投入資金支援全球盟國對抗新冠肺炎。歐盟的行動將側重於解決急迫的衛生問題以及人道主義需求,加強盟國的健康、供水和公共衛生環境,及協助盟國發展對抗流行病的研究和準備能力,減輕疾病對國家經社之影響。 此次計劃立基於「Team Europe」,「Team Europe」是歐盟執委會因應疫情採取全球及跨境協調的紓困方案,強調整併來自歐盟、歐盟成員國及金融機構──特別是歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)和歐洲復興開發銀行(European Bank for Reconstruction and Development, EBRD)──的資金,提供全球盟國立即而精準的援助,目前已投資超過156億歐元的資金。而在此次全球紓困中,歐盟短期面提供盟國資金,長期面則協助解決盟國因疫情引發的社會經濟問題。 本次紓困計畫區分為三大部分,分別為: 5.02億歐元用於應急行動(Emergency response actions):包括提供資金生產個人防護設備和醫療設備、降低各國出口障礙以確保供應鏈完整(特別是基本醫療用品和藥品的供應鏈)及支援聯合國和世衛的相關應對政策等; 28億歐元用於支援社會研究、衛生系統與供水系統:支援盟國建立反應快速的衛生和社會保護體系、對疫情嚴重國家進行疫苗配送與補貼、專家培訓和流行病學監測(epidemiological surveillance),並且強化非洲、拉丁美洲、加勒比海地區以及亞太地區的區域衛生組織發展。 122.8億歐元針對疫情後經濟和社會影響進行紓困:提供盟國直接預算和優惠資金、由歐洲投資銀行提供盟國公部門貸款(特別是醫療保健設備用品之貸款)以及透過國際貨幣基金組織(International Monetary Fund, IMF)對西巴爾幹地區及鄰國提供金融援助等。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
從廣播電視節目概念之數位質變思考我國廣電法制之規範客體 『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查