何謂「TLO」?
「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱，專指大學研究成果申請專利後，將該等技術移轉給企業等之機關，如同產學間的仲介角色。
日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法（簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法）」，目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業，促進研究成果之實用化。
在承認TLO存在之同時，日本做了以下法令之配套：依據TLO法第8條，實施特定大學技術移轉之事業期間，第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定，若國家委託之研發成果，歸屬於受託者時，該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時，得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。
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
新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，下文簡稱MAS）於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》（Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections）文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行（Domestic Systemically Important Banks，下文簡稱D-SIBs）進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成，其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失，希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待，簡要說明如下： 1.董事會和高階管理層的監督： 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如，定期向董事會報告資料管理領域的重要問題；高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊，並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位： 銀行應建立資料管理單位，並為資料管理辦公室提供明確的任務授權，以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制： 銀行應建立資料品質管理架構與流程，以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如，建立有效控制資料流的機制；建立資料品質指標或計分卡；使用終端使用者運算工具（end-user computing tools）處理資料時，應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級： 銀行應制定升級標準和行動計畫，以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系（data lineage）來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用：BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會（the Basel Committee on Banking Supervision）第239號規範：《有效風險資料聚合及風險報告原則》（Principles for effective risk data aggregation and risk reporting），適用於全球的系統性重要銀行（Global Systemically Important Banks），巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則，因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外，MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍，例如在範圍內報告（in-scope reports，或稱主要風險報告）中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業，資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力，並針對內部的問題進行改善。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案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。
美國2016年製造創新策略方案依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。 行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值
何謂「美國創新戰略」？美國創新戰略（Strategy for American Innovation）係美國經濟委員會（National Economic Council，NEC）及白宮科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy，OSTP）於2009年9月所提出的重要科研指導政策，為美國近年調整科研發展之依據，曾分別於2011年2月及2015年10月配合時事增補最新內容。該政策主要在說明美國政府、國民與企業應如何共同努力進行全面性的創新，強化長期的經濟成長；在此基礎上發展對於美國產業發展具有優先重要性的技術領域。最初提出時內容包括：1.美國創新基石之投資；2.促進以市場為導向的創新；3.以及針對國家需求的優先順位催化重要的科技突破。 白宮在2011年4月進一步提出一些重要的創新促進新機制，包括改革專利制度、重視數位教育以及基礎科學教育的強化、加速發展再生能源、提振美國創業精神（entrepreneurship）等。隨著政策的逐步推行，2015年10月公布之最新版本，內容包括：1.投資創新基石；2.刺激私部門進行創新活動，並研議租稅優惠永久制度化；3.營造一個創新者國家，改善創業環境，協助更多創新者成功創業。並且在政府機關間強調創新，另著重於從私部門的根本改變其活動和行為模式，提升創新層次才能確實將創新成果在產業間創造出來。