何謂「離崗創業」？
所謂「離崗創業」係指中國大陸允許國立的研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下，經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動之研發人員激勵措施。
中國大陸於2012年時首次提出「創新驅動發展戰略」之國家政策，該政策的主要涵義包括了未來的發展要靠科技創新驅動，而不是傳統的勞動力以及資源能源驅動；以及創新的目的是為了驅動發展，而不是為了發表高水準論文。
在實施該戰略政策之前提下，中國大陸於2016年2月發布了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》，於該文件中，為激勵研發人員創新創業，開放國立研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下，經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動。該文件並要求國立研究開發機構及大學院校應建立相關規範，或與研發人員約定留職從事研發成果運用活動期之間和期滿後的權利和義務，以及規定研發人員依該規定留職者，其期間以3年為限。
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
歐盟於2016年4月19日公布數位單一市場下ICT標準化優先發展項目(ICT Standardisation Priorities for the Digital Single Market)，包括：5G通訊、雲端運算、智慧聯網、巨量資料技術、以及網路安全等，作為目前數位單一市場發展的基礎。相關影響產業包含：智慧健康、智慧能源、智慧運輸系統、電動車、智慧家居、以及智慧城市等。其三大主軸依次說明如下： 1. ICT標準建立為數位單一市場發展核心 歐盟將依1025/2012規則為基礎，進行標準化建立，因此將聚焦在數位單一市場需要發展的核心技術領域，優先進行標準訂定。 2. 因應全球技術變遷發展 ICT標準發展主要仍以產業為導向，且由產業自願性採納，建立之原則包括應具備透明性、開放、公平與一致性、有效與連結性等，此同時也能促成歐洲創新能量之發展。 3.以雙主軸計畫優先發展ICT標準設立 (1)首先歐盟執委會將確認數位單一市場優先發展之五項領域，並且設立發展時程。 (2)針對上述的優先發展領域，歐盟將進行施行檢視以及相關細項。 在5G通訊部分，預計將透過5G公私協力合作發展，同時以目前產業的需求為發展導向；在雲端運算方面，歐盟將以資金補助方式，促進雲端應用的互通性與易取性發展，並且支持企業，尤其在中小企業部分，以服務層級協議為基礎，協助採用雲端運算服務；在智慧聯網發展部分，主要為發展技術、介面、Open API等，建立準則，並預計將智慧聯網標準納入成為政府採購項目之一；在網路安全性部分，在上述發展技術領域當中，資料安全與隱私保護為核心議題，因此除了透過公司協力方式發展安全技術以外，同時也鼓勵業者應該設計著手保護隱私等概念優先納入技術之中；關於巨量資料技術部分，包括跨部門技術整合、資料與後設資料有更佳的互通性。此外，尚包括資料與軟體基礎設施服務，提供科學資料的交換、執行資料管理計畫、品質驗證、信賴性與透明性等原則。 最後，在可能受影響之產業方面，以智慧健康發展為例，智慧健康必須符合病人預期要求，如病人安全維護以及達到更佳的健康照護體系。因此，互通性的標準為當中關鍵的角色，未來亦有助於發展各國之間跨境醫療照護實踐。在電子病歷交換方面，從病人病歷摘要、電子處方簽等等，在符合個資保護條件之下，建立互通性標準可使疾病的治療更為完善。歐盟未來將持續鼓勵各會員國之間標準互通性之發展，包含目前行動健康應用程式的使用，以及未來遠距醫療應用。後續，歐盟將從2016年開始至2017年，持續針對標準建立進行討論會議，預計以資金費用補助以及其他政策方式輔導發展，同時也在2016年6月提出規劃說明使歐盟標準化政策發展符合現代化。
歐盟執委會發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」，強調前瞻技術的產業研發協作與成果運用歐盟執委會（European Commission）於2021年2月22日發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」（Action Plan on Synergies between Civil, Defence And Space Industries），作為進一步加強歐盟前瞻科技與和相關基礎產業的行動方針。這也是歐盟首次以歐盟防禦基金（European Defence Fund）策畫補助民用、國防與航太產業領域中具有泛用性及破壞式潛力的前瞻科技（例如雲端、處理器、網路、量子和人工智慧等），以強化歐盟創新能力。 該行動計畫之目標為：（1）the synergies（協作）：強化歐盟相關計畫與研究工具的互補性，使其得以涵蓋研究（research）、開發（development）和部署（deployment）三個區塊，並增加投資效益和成果有效性；（2）the spin-offs（衍生企業）：本行動計畫鼓勵國防投資以促進國防研究衍生企業，使國防和太空的創新研究成果得以作為民用，持續發展相關技術；（3）the spin-ins（內部創新）：前瞻領域的創新往往來自新創事業、中小企業和民間科研機構，因此本行動計畫促進歐洲各國國防合作計畫執行時運用民用產業創新研發成果，避免重複研究耗費資源。 為達到前述目標，該行動計畫臚列11個民用、國防與航太產業共同協作行動，並可綜整為四大方向：（1）創建框架以加強歐盟在相關計畫和研究工具間的協同作用和互惠（cross-fertilisation），例如在數位、雲端和處理器等產業領域建立共通框架；（2）關鍵技術（critical technologies）開發應確保系統一致，包含初步確認關鍵技術與未來相容性要求、進一步共同確認技術發展藍圖、最後確定旗艦計畫（flagship projects）間應減少依賴性並增加標準化和互操作性（interoperability），同時促進跨境與跨域合作；（3）建立創新孵化器（innovation incubator）網路支持新創事業、中小企業和科研機構（Research & Technology Organisation, RTO）的創新；（4）發展三大旗艦計畫，分別為無人機技術（drone technologies）、以航太為架構的安全連結技術（space-based secure connectivity）、以及太空交通管理技術（space traffic management），並藉由計畫發展相關產業使歐盟成為改變世界規則之領導者。 此外，該行動計畫雖然目前僅限於使用在歐盟級計畫和研究工具，但也可能積極影響並觸發歐盟各國仿效類似行動，進一步影響歐盟境外合作夥伴共同支持該行動。
加拿大反垃圾郵件法的施行可能衝擊電子商務產業加拿大政府於2010年12月通過反垃圾郵件法，並將於2011年底前生效，加國訂定此法律目的在於藉由遏止垃圾郵件、身分盜用、網路釣魚、間諜軟體、病毒、殭屍網路及誤導性的商業表示等行為，建立新的規範機制與罰則，解決此類線上威脅，從而促進電子商務發展。 目前引發兩派看法，自電子商務角度以觀，企業經營者倚賴電子郵件與消費者互動，而新法要求企業經營者在發商業行銷郵件前須先獲得同意，且必須有明確的取消訂閱機制供收信人選擇。雖在交易過程中獲得的電子郵件地址，將被視為已默示同意發送信息，但只能於最後一次購買日期後兩年內發信，如此企業必須另外建立符合法令規定的郵件清單並加以管理，對企業經營者而言著實是一種負擔。且因為新法定有罰則，若違反法令，加拿大廣播及電訊管理委員會（Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC）有權對個人處以最高100萬元的行政罰款，對公司最高罰款可達1,000萬元，如此使因業務需要而發送大量電子郵件的公司，包括電信公司、銀行等感到惶惶不安。同時另一方面有論者質疑此法律的執行成效，因大部分的垃圾郵件非自加拿大當地所發出，要如何達到減少並遏止前述線上威脅，效果存疑。 另一派見解則認為，在此法案通過前，加拿大是八大工業國中，唯一没有具體的垃圾郵件管理辦法的國家。雖然此法影響電子商務產業，然而知名企業也可能會濫發商業郵件，且縱使發送郵件公司並非在加拿大本地發送垃圾郵件，其未必在加拿大無分支機構，垃圾郵件確實對加拿大人民造成損害，因此制定並施行反垃圾郵件法是必要的。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。