何謂德國「中小企業創新核心計畫」(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand)？
中小企業創新核心計畫（Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM）是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫，補助對象除中小企業外，還包括與之合作的研究機構。該計畫整合過往其他許多補助計畫，德國聯邦經濟與能源部於2015年1月公佈了最新的ZIM計畫實施方針，擴大受補助中小企業的範圍，且提高資助資金的數額，將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬，對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元，以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力；企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金，研發主題不限，重點在於創新內容與市場價值。
ZIM計畫中的中小企業為員工人數不超過499人，同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。在此基礎上，ZIM計畫中分為以下三種補助類型：
1.ZIM個人計畫(ZIM-Einzelproejkte)：補助個別經營企業的研發計畫。
2.ZIM合作計畫(ZIM-Kooperationsprojekte)：補助兩個或兩個以上的企業或研發機構之共同研發計畫。
3.ZIM網狀型合作計畫(ZIM-Kooperationsnetzwerke)：補助在創新網狀架構下至少六個中小企業合作之全面性研發計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲委員會委託荷蘭「阿姆斯特丹大學資訊法律學院」及倫敦「皇后瑪莉智慧財產中心」，就歐盟2001年通過之著作權指令於各會員國實行之情況與對市場之影響進行評估，並於2007年2月完成評估報告。該份報告指出，歐盟著作權指令就推動線上內容服務成長之目的僅達成少部分目標，若歐盟未來可能成為網路服務之單一市場，則本指令必須加以修改。 報告指出，部分指令內容的欠缺明確，留給各會員國極大的裁量空間於內國法排除規範之訂定與限制規範之研擬，此一情況實為該指令功能未能彰顯之重要因素。且因各會員國幾乎可完全自由決定欲採用之制度，將嚴重影響跨疆界網路內容服務的建構，尤其調和規範之欠缺，直接影響關於市場玩家提供跨疆界網路服務相關法律的明確性。而由於規範的不確定性，則迫使使用者於面臨跨疆界著作之使用時，需與每位權利人就使用受保障著作的範圍進行協商，導致交易成本之增加。另外，該指令之規範亦轉變了科技法律之態樣，推翻舊有權利平衡，而創造出偏向權利人、遠離著作使用者的規範模式，擴張的重製權賦予權利人幾乎完全的控制權力，而此一權利實非於實體世界權利人所能專享。 此份報告建議，為達成會員國規範具某程度的一致性，未來宜就該指令可附加之限制，明列簡短的必要禁止規範，各國亦可依據自身需求附加進一步的排除條款。同時建議歐洲各國可參考德國強制將數位權力管理資訊、著作使用範圍與特性於產品上附加說明之模式，作為未來規範訂定之參考。
社交網站Pinterest與Path的商標戰由於現在手機、相機拍照風潮盛行，Pinterest 成為一個圖像社交網站大品牌，近期，展開一連串的法律行動，禁止其他公司的使用Pin開頭的商標，成功擊退其他申請人於相同類別，註冊「Pinlets」和「Pintegrate」等商標。 此外，美國專利商標局允許Pinterest註冊其經設計的「P」商標用於APP的小圖示，但根據TechCrunch報導，因為紅白設計的「P」看起來與另一間公司Path的標誌非常相似，今年七月Pinterest改版，引入了新的介面與動畫，而此動畫非常相似於Path的介面，當用戶點擊螢幕，小圓圖標彈出，指引使用者可採取的行動，Path要求美國專利商標局，延後Pinterest的商標註冊核准。 另，Pinterest近期也獲得了一場勝利，舊金山美國地方法院裁定，網路蟑螂須為他搶註100個網域名稱的行為，賠償720萬美元予Pinterest。網路蟑螂註冊許多與知名公司相似的網域名稱，而此次由於單一的網路蟑螂，卻擁有100個類似於Pinterest的網域名稱，例如：pinterests.com、pimterest.com 與 pinterost.com，企圖藉此吸引訪客，因此法官認定網路蟑螂構成故意侵權，可能造成Pinterest的商譽受損或被稀釋淡化。 Pinterest的發言人表示，對於Pinterest的使用者而言，這是一個很好的結果。
MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟追蹤、定位、起訴，所有 P2P(BT) 軟體使用者的噩夢再次上演。全美製片業團體「美國電影協會」 ( Motion Picture Association of America ； MPAA ) 在 8 月 25 日對美國境內 286 位居民提起訴訟，成為首宗利用 P2P(BT) 網站伺服器記錄 ( server logs ) 追蹤 ( track down ) 盜版電影下載者的案例。 今年 2 月，著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外，並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關，但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索，最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?， MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了，當你為著作權侵害行為時，網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」 儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名，但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加，例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ，網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶，使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意，因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊，這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現