德國聯邦政府公布2016年《研究與創新成果報告》
德國聯邦教育及研究部於6月1日公布《2016年德國研究與創新報告》（簡稱為BUFI) ，由聯邦教育及研究部部長Johanna Wanka 公布，這份報告每兩年由德國聯邦教育與研究部製作一次，作為2016年的趨勢展望。以下為報告中幾項重點：
德國政府在研發的支出創下歷史新高，在最新統計數據中，就2014年已有近840億歐元投入研究和發展領域，在歐洲位居首位。另外，德國聯邦政府在產業界投入570億歐元，占德國研發總預算約三分之二，已創下歷史新高。而2015年對產業界投入的研發支出又比前一年成長6.4%。而德國勞動總人口約434萬，目前統計從事研發活動的人口約60萬人，首次創下勞動人口比例歷史新紀錄。在歐盟國家中德國本已位於領先地位，在世界競爭力指數(WCI)排名中，德國更是遙遙領先其他國家，在140個國家中排名第六。德國的研究成果亦獲得國際間的肯定，德國在學術界的地位在最近一年持續領先。在德國關於德國科學家的著作，是躋身全球最常被引用的出版物的前十分之一。德國的專利申請數量在世界上排名領先，平均註冊專利數量從2003-2013年成長約9%，在歐盟遙遙領先其他成員國，在世界上專利數量則是美國的兩倍。
德國同時是研發產品輸出為主的國家，特別是在高科技產品輸出方面，即使中國如今名列前茅，德國依舊占據前排位置。在歐盟國家中，德國則位居第一。聯邦政府將研究與創新為財政編列預算優先事項，聯邦政府持續增加研發支出，根據目前2016年的總預算中，針對研發編列了1兆5800億歐元。聯邦政府補助德國在未來重點新興領域的研發及加強中小企業創新能力。聯邦政府在高科技戰略中所列的各大議題氣候變化與能源、健康與營養、移動、安全與通訊都將予以補助。又2015年政府已針對中小企業投資了1兆4500億歐元。各邦政府在研發支出亦占各邦年度總預算比例高達40%，由此可看出德國政府對創新與研發的重視。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近期人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節，係由於其標榜的是開源精神，但近期的報告卻決定不公布細節（如訓練計算集、訓練方法等），因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患，且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源，通常會透過以下三種方式來保護AI創新，包括申請專利、以營業秘密保護，或同時結合兩者。相對於專利，以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢，因不用公開技術內容，較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而，企業以營業秘密保護AI創新有其限制，包含： 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容，並搶先申請專利，反過來起訴企業侵害其專利，而面臨訴訟風險； 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟，企業將因為沒有專利而無法提起反訴，或透過交互授權（cross-licensing）來避免訴訟； 3.縱使企業得主張「先使用權（prior user right）」，但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術，且未來若改進受先使用權保護之技術，將不再受到先使用權之保護，而有侵犯競爭者專利之虞，因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述，儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向，但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限，專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本先進設備導入計畫獎勵中小企業設備升級日本經濟產業省為協助中小企業更新老舊機器設備，並鼓勵中小企業導入新穎先進設備改善企業生產率，公布「先進設備導入計畫指引」（導入促進指針），於2019年至2021年間授權地方政府訂定先進設備導入計畫（先端設備等導入計画），提出區域內申請計畫的資格、設備定義、計畫目的與財產稅減免額度，以促成地方中小企業對地方特色的貢獻與參與，並改善在地產業環境與結構。 符合資格的中小企業若能在核准計畫年度內，每年勞動生產率提高達3%，可適用財產稅稅率減半或0%之優惠稅率（非免稅）。「先進設備導入計畫指引」亦明確指出，審核通過之計畫仍可進一步適用經濟產業省「中小型製造服務經營支援補助」（ものづくり・商業・サービス経営力向上支援補助金）、「服務業IT應用生產力提升補助」（サービス等生産性向上IT導入支援事業），享有更多的補助金補助。 所稱設備係指任何機械、裝置、備品、建築物附屬設備、軟體，以及電子檢驗或測量儀器。各地方政府訂定計畫時，可依其產業政策進一步限縮範圍。而先進之定義，係指欲購置設備之良率或生產效率，應較所淘汰設備高1%以上。有關新、舊設備之汰換應以同產業、同生產流程者為限，兩者比較之期間為淘汰設備原銷售日期起後10年內。由此可知，先進設備導入計畫的特殊性在於加速中小企業汰舊換新，提高勞動生產率以因應人口高齡化，而與鼓勵企業購買最新、最尖端設備之補助措施有所不同。 此外，為健全地方財政自主，「先進設備導入計畫指引」亦要求各地方政府應說明地方產業、環境或人文特色及先進設備的投資條件，以促進經濟發展與地方產業結構的融合。該指引具體建議包括： 應考量到中小企業導入先進設備提高勞動生產率後，影響當地就業人口需求，以及如何避免企業裁員的機制。 導入之先進設備因運作所產生之噪音、光害、排放污染等環境問題；以及導入之設備是否影響到當地居民生活作息而有侵害公共秩序之虞。 考量到財產稅為地方稅之稅源，應避免過度減免而導致地方財政虧損。
Google的下一步：行動廣告市場美國網路搜尋龍頭Google於2009年11月提出一項以7億5千萬美金收購行動廣告網絡商ADMob的計畫，大張旗鼓地準備涉足這個目前於所有廣告型態中，規模相對微小的區域。然而，美國二大消費者團體Consumer Watchdog及Center for Digital Democracy卻不認同這項收購計畫，甚至認為Google此舉將使其於行動廣告市場中形成獨占，以及甚有侵害消費者隱私權的可能，從而向聯邦交易委員會（Federal Trade Commission, FTC）喊話，要求FTC阻止Google此次的商業併購行為。 然而，消費者團體的擔憂亦非毫無道理，蓋Google在網路搜尋與線上廣告均有難以撼動的地位，而ADMob目前在行動廣告市場之佔有率亦為前茅，是故兩者一旦合併，消費者團體認為，Google此舉即是在為自己日後於此一極具發展潛力的市場中，先行買下一席位子。此外，由於GPS技術的發達，Google附加的Google Map定址應用更有可能因其實質跨足提供行動服務而有侵害使用人隱私權的可能。 雖言如此，FTC仍未明確表示對該項交易的意見，此外，無獨有偶地，蘋果電腦對行動廣告的市場亦開始有所行動，根據另一行動廣告服務提供者Quattro Wireless指出，蘋果公司正在計畫其中的細節。由此可見，不論FTC最後的結論為何，資訊業者之於行動廣告的戰爭已經開始。
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。