德國經濟暨能源部於2016年10月27日召開2016年「中小企業創新核心計畫」年度會議,約有200位專業經理人、企業與學者共同參與討論創新產品未來在市場的趨勢、創新生產流程與技術服務,專家在會中提供許多寶貴意見。聯邦政府中小企業處代表Gleick開幕致詞時表示,中小企業的創新力量決定我們在未來的經濟成就,所以政府需要持續投資在研究與創新以及適當的補助。
經濟暨能源部以「中小企業創新核心計畫」補助中小企業、研究機構共同開發以市場為導向的研究與創新技術,透過共同合作使參與的企業更具有產業競爭優勢,此計畫於2016年提供543百萬歐元補助,日前亦通過2017年548百萬歐元補助預算。
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。ZIM計畫中補助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。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4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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國知識產權局局長田力普在「2006 年中國保護知識產權高層論壇」上表示,2005 年中國發明專利申請量居世界第四位,成為世界第十大申請國,在發展中國家排名第二。 不過,雖然中國大陸知識產權制度實施二十年來成績顯著,但是中國大陸自行研發的能力仍有待提昇。因為,2005 年中國大陸發明專利申請十七萬餘件中有近五成來自外國,而來自獨資、合資等三資企業只佔了大約六分之一。若從申請發明專利的技術程度觀察,外國人發明專利申請案集中在高科技的技術領域,而中國國內發明多集中在一般技術領域。 對照 2005 年大陸的中央企業研發投入額佔當年銷售收入的比重平均為 1.5% ,相較先進國家大型企業一般不低於銷售收入 5% 的研發費用,差距甚遠。事實上,大陸央企擁有的所有專利總數已達30520項,但這數字還不及日本佳能企業的一半。因此,大陸國資委主任李榮融表示,在中央企業負責人業績考核體系中,國資委將會加大科技投入和創新能力建設的考核力度。
美國著作權局發布2022–2026策略計畫美國著作權局於2022年1月20日提出2022–2026五年策略計畫,以培養創造力及豐富文化為主軸,並闡明四個總體目標:著作權服務普及、提升效率、公正專業及增進資料使用。相關內容值得持續關注後續發展,說明如下: 一、著作權服務普及 隨著數位網路技術興起,著作權局已展開如製作溝通素材、回答公眾問題、提供各式主題教育計畫等活動。後續將更專注於讓所有人盡可能了解其服務,如著作權賠償委員會(Copyright Claims Board, CCB)等,創造一個屬於大眾的著作權系統,並豐富公眾可使用創意內容的數量與多樣性。 二、提升效率 著作權局進行包括建立企業著作權系統(Enterprise Copyright System, ECS)使其服務數位化、透過改進公共資訊聯絡中心、倉庫管理和財務系統以提升效率等工程。除持續更新ECS等系統外,未來將以用戶為中心來滿足著作權界的需求。 三、公正專業 著作權局長期以來擔任國會的著作權法律顧問,處理相關立法、政策與實踐問題,並與其他行政機關、法院合作處理各式著作權疑義。除了持續透過立法推動、規則制定及研究來衡平著作權法及政策之外,著作權局將繼續在國際舞台上參與政策討論及提供教育,發揮積極作用,成為全球著作權界的資源。 四、增進資料使用 在提供服務的過程中,著作權局蒐集了各類有價值的著作權相關資訊。此外,其亦網羅與內部運營績效、網路指標有關的其他資料。著作權局將加強資料的開發和使用,並以此作為決策的論證基礎、改進組織績效衡量標準,並使內、外部受眾更容易取得該等資料。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。