近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技,PPP故名思義,係指結合公私部門之力量,以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質,使其服務更有效率,私部門也可得到政府與政策之支持。
如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力,惟科技研發需投入大量成本,因此各國多有針對科研補助之相關政策,從早年的單方補助,到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位,藉競爭給予補助的方式,促成該地區產官之緊密合作。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
瑞士洛桑國際管理發展學院(International Institute for Management Development, IMD)於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook)(以下簡稱本報告)。本報告以「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government Efficiency)「企業效能」(Business Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大指標(含333項子標)評比63個經濟體。評比結果:全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港;而其他重要經濟體之排名,如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。 丹麥34年來首次位列第一,去(2021)年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因,丹麥因公共債務與政府赤字的減少,其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡,雖於2019年與2020年皆居於榜首,去年則滑落至第5名。對此,IMD主管Arturo Bris表示,新加坡嚴格的防疫政策,限制了國際服務與人員流動,致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁,其「國內生產總值」增長,「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一,但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25,仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首,新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰(如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等)、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟,並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。 而我國,由去年第8名進步至今年第7名,突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下,整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒,協助企業加強全球布局,並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級,期盼能持續提升我國競爭力。
中國大陸布局推動智慧城市建設,發布「2013年測繪地理信息藍皮書」中國大陸近年來積極布局智慧城市建設,並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間,2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社,發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告(2013)》(以下簡稱「藍皮書」),揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎,透過新一代網際網路,以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data),實現地理資訊的智慧化應用,並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起,中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點,目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目,正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出,大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設,並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」,以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求,並透過資訊數位化,為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察,可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視,並欲在維護國土安全的前提下,加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設;對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域,目前仍以國家投資為主要推動手段,後續相關法規發展殊值注意。
美國國會議員(Patrick Leahy)提案(PROTECT IP Act)封鎖違反智慧財產權的非法網站美國國會議員日前提案,擬立法對抗違反智慧財產權的非法網站。該法案(Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act, 或稱PROTECT IP Act)主要係針對侵害智慧財產權的非法網站,擬賦予美國司法部或著作權人,可向法院聲請於網路上封鎖該網站,或者不讓其在搜尋引擎上顯示,亦即讓該非法網站從網路徹底消失。同時,經營網路金流的業者以及網路廣告商,也不得再提供服務給予這些違反智慧財產權或者是販售贗品的非法網站。 該法案明確的規定,舉凡與非法網站相關的資料、數據、索引、超連結等,皆需從網際網路上移除。亦即,美國人民在網路上將不會再看到這些非法網站的任何資訊,若該法案通過,將連帶影響到Google、Yahoo等搜尋引擎的實務運作。有反對者指出,此舉將使得美國政府可以決定美國人民在網路上應該看什麼內容,因此戲稱該法案為網路審查法案(Internet censorship bill)。 網路巨擘Google執行長(Eric Schmidt)也於今年5月中聲明反對該提案,認為該提案已經嚴重侵害言論自由。執行長Eric Schmidt表示,美國政府試圖以立法手段解決複雜的網路侵權爭議,以立法封鎖、移除非法網站所有資料,跟中國限制網路言論自由的方式如出一轍。 目前該法案尚未通過,已出現不少反對聲浪,財產權以及言論自由同樣是憲法上保障的權利,究竟應如何在保障著作財產權人與言論自由間取得平衡,該法案未來發展值得密切注意。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。