英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理
英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議：
（一）關於人工智慧及應用界定與發展
人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。
（二）未來對社會及政府利益及衝擊
人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。
目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。
在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。
（三）關於相關道德及法律風險管理課題
人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考：
(1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。
(2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。
有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。
針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。
人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
Government Office for Science, Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making, available at, https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf (last visited Dec. 13, 2016)
Government Office for Science, Artificial intelligence: an overview for policy-makers, available at, https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-an-overview-for-policy-makers (last visited Dec. 13, 2016)
科技部產學合作企業資格認定釋疑 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年02月15日 壹、前言 產學合作，顧名思義，是指產業界與學界合作的模式，為的是讓產業界能有來自學界源源不絕的創新想法以及研發能量；相對地，學界人員自身的知識亦可與產業界作連結，甚至進一步於產業界獲取實務經驗。透過產學合作，雙方得以人才流通、資源共享，以創造更多雙贏局面，促進產業發展，提升國家競爭力。 日前我國產學合作有由科技部補助或是由經濟部、教育部建立產學合作資訊平台供相關單位申請利用，各有不同的運作方式。而隨著申請者增加，申請者類型也更多元，些許問題漸漸浮上檯面，尤以「科技部補助產學合作研究計劃作業要點」（以下簡稱作業要點）中合作企業的認定備受關注。 故本文將就該作業要點的合作企業認定作一討論。首先，分析合作企業組織型態的適用範圍，再由其組織形態進一步探討合作企業是否應以營利為目的；並就近期部分申請者如補習班、醫療機構、公益性社團法人等，是否符合要點中合作企業的要件一一進行說明。 貳、科技部產學合作要點合作企業認定 作業要點第二點第三項中對於「合作企業」定義如下：「係指依我國相關法律設立之獨資事業、合夥事業及公司，或以營利為目的，依照外國法律組織登記，並經中華民國政府認許，在中華民國境內營業之公司，並以全程參與本部產學合作研究計畫（以下簡稱產學合作計畫）為原則」。 一、合作企業應以營利為目的 作業要點第二點第三項規範，合作企業為獨資、合夥事業及公司，亦即：一人出資經營、獨掌主權、獨享利益、獨負虧損責任的獨資事業；兩人以上互約出資，以經營共同事業之契約（民法第667條）:共同從事商業經營、共享營利、共負虧損的合夥組織；以營利為目的，依照公司法組織、登記成立之社團法人（含無限公司、兩合公司、有限公司、股份有限公司、閉鎖性股份有限公司等）。申言之，上述各項組織型態皆以營利為目的，故本作業要點合作企業對象應以營利為必要，僅法無明示而已。 至於該點後段特明訂以營利為目的之外國公司在我國政府認許之下亦得為合作企業，便再次顯示了以營利為目的之重要性。該項之所以會在外國公司部分特別說明，應是為了避免我國與他國之間對於組織型態在是否以營利為目的的要件上有所不同而強調。 故國內補習班、診所為獨資、合夥事業或公司組織，並依相關法規進行設立登記後，應符合作業要點中合作企業之資格。另外，像是各式醫療機構、財團法人、公益性社團法人，則不符合現行合作要點合作企業的要件。 二、補習班及診所適用現行作業要點之合作企業 (一)、補習班組織形態以獨資、公司為主 根據經濟部商業司商業登記資料查詢系統[1]，目前我國補習班有獨資、公司的組織型態，像是一般的文理補習班多為獨資[2]，而以公司組織形態設立者，如沈赫哲文教事業股份有限公司等。 而在現今強調知識經濟的環境下，數位教育，知識庫的建立是不可或缺的。相關學術單位與補習班可藉由產學合作，達到師資、教材資源的共享、流通，相信多元化的學習方式對於學子必有幫助；同時，這樣的資源分享，亦可降低雙方教學成本。但學校教師是否會因此有被認為是在補習班兼任，以及產學合作產出之教學產品是否需要在行銷方面作限制，以免有學校教師利用產學合作圖利等疑慮皆是隱憂，必須注意。 (二)、診所組織形態以獨資為主 診所組織型態則多為獨資，尤以一般常見診所為主[3]。一般而言，各式醫療機構與學界的合作，不外乎是讓醫學體系學生能有機會實習，與實務界共同研究醫療議題，期待醫療技術之進步。然而，在業界的醫護人員，不管是醫院或是診所，都有由醫師公會與學校一起合辦的強制進修課程[4]，課程時數多寡類別，則依醫護人員所持有之專業執照有所不同。姑且不論醫護人員進修效果如何，但診所成為合作企業對象之實益可能有限。 (三)、有限合夥應納入作業要點合作企業範圍 2015年6月24日增訂公告有限合夥法所規定之有限合夥組織[5]，亦屬以營利為目的之事業，科技部應可將其納入作業要點合作企業對象範圍。有限合夥組織的增訂是為了提供單純投資者與積極經營者共同從事商業活動的新選擇樣態，賦予投資者與經營者不同權責，期能促進我國產業發展，提升國際競爭力。 三、其他合作企業組織型態認定疑義 (一)、社團法人醫療機構有解釋空間 就醫療機構的部分，根據醫療法第十二條，醫療機構設有病房收治病人者為醫院，僅門診者為診所；非以直接診治病人為目的而辦理醫療業務之機構為其他醫療機構。除診所以外，目前醫療機構有由政府機關、公營事業機構或公立學校所設立之公立醫療機構（醫療法第三條）；由醫師或依有關法律規定辦理醫療業務之公益法人及事業單位所設立之私立醫療機構（醫療法第四條）；由捐助人捐助一定財產，以從事醫療業務為目的，經許可設立為財團法人之醫療機構（醫療法第五條），以從事醫療事業辦理醫療機構為目的，經中央主管機關許可登記之社團法人醫療機構（醫療法第五條）[6]。 當中，就是否為營利事業的角度來看，社團法人醫療機構結餘可按出資比例分配予社員，具有營利性質，屬所得稅法第11條第2項所稱之其他組織方式成立之營利事業，卻非作業要點稱之獨資、合夥或公司之組織型態，故有其解釋空間，建議可修正作業要點納入之。 (二)、財團法人及公益性社團法人非現行作業要點合作企業 財團法人如基金會、協會，以及公益性社團法人等，非公司法及商業登記法所規範之獨資、合夥或公司等，且非以營利為目的之組織，不適用商業法令之相關規定，其是否得經營營利組織（事業）須依各主管法令規定辦理。又依商業登記法第9條第1項第6款及第7款之立法意旨，係指自然人始得經營商業，則政府機關、人民團體及財團法人均不得為獨資、合夥事業之負責人或合夥人，自無商業登記法之適用。老人安養院，依據老人福利法第37條，老人福利機構不得兼營營利行為，可能不符合本作業要點精神。 (三)、專門職業人員組織非作業要點合作企業組織 根據經濟部函釋[7]，依法令規定應由專門職業人員辦理之業務，尚非公司或商業得登記經營之營業項目，自不得以組織公司或獨資、合夥之事業經營。故不符合作業要點合作企業資格。 1.查建築師係建築師法規定之專門職業人員。是以「○○○聯合建築師事務所」之名稱自無涉及商業登記法之適用[8]。 2.物理治療師、技師、護理師[9]亦同。 參、建議與結論 綜上所述，現行作業要點之合作企業組織型態唯獨資、合夥，以及公司，且由該組織型態觀之，合作企業對象應以營利為目的。補習班與診所的組織型態因多在規定之合作企業組織型態範圍內，其資格當無疑義。然就醫療機構、財團法人，以及公益性社團法人等組織型態並非現行作業要點合作企業組織型態範圍內，又非皆以營利為目的，是否得申請科技部產學合作相關補助，具有疑義。 儘管如此，若由產學合作的目的性為考量依據，放寬科技部產學合作企葉對象，似無不可。當中，建議科技部可隨現行組織型態的增加納入有限合夥，亦可補充非商業登記法範圍內之組織型態，甚至是否有可能於作業要點中納入「不以營利為必要條件」的相關字語，放寬合作企業的認定。如此放寬合作企業對象，必能使產學合作更加多元，促進產業提升。惟放寬資格之際，為了同時把守產學合作素質及效益，或可進行實質必要性檢視，如：合作企業資本額、內部人員持有專業證照類型及比例等，達到產學合作最高效益。 [1]經濟部商業司-商業登記資料查詢。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do?method=first&agencyCode=allbf&showGcisLocation=true&showBusi=true&showFact=false (最後流覽日:2015/2/22) [2]以補習班為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統，點入之後，可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do [3]以診所為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統，點入之後，可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do (最後流覽日:2015/2/22) [4]中華民國醫師公會全國聯合會醫師繼續教育課程一覽表。 http://www.tma.tw/credit/credit_4.asp(最後流覽日:2015/2/22) [5]有限合夥法是有鑒於先前我國營利事業組織型態，大致上可分為具有法人格的公司，以及不具有法人格的獨資及合夥。在實務運作上，因合夥不具法人格，不僅對合夥的經營造成困擾，亦間接降低合夥的競爭力。此外，合夥人對於事業須負連帶無限清償責任，未實際參與合夥事業經營的合夥人承受過大的經營風險，也降低投資者選擇以合夥型態經營商業的誘因。 [6]醫療法人經中央主管機關及目的事業主管機關之許可，得附設下列機構：護理機構、精神復健機構、關於醫學研究之機構、以及老人福利法等社會福利法規規定之相關福利機構。 [7] 經濟部96.11.15經商字第09602149510號函。 [8] 同註3。 [9] 經濟部100.9.16經商字第10002120700號函。
歐盟發布新版「向第三國傳輸個人資料標準契約條款」歐盟執委會以（EU）2021/914號執行決定（Implementing Decision）所發布的新版「向第三國傳輸個人資料標準契約條款（New Standard Contractual Clause for the transfer of personal data to third countries，下稱SCC）」已於9月27日起正式取代舊版條款。 新SCC發布於2021年6月27日，旨在滿足歐盟法院（the Court of Justice of the European Union, CJEU）以2020年7月Schrems II判決所訂定之資訊保護需達「足夠充分（substantially sufficient）」標準。該版SCC為因應不同情境之跨境資料傳輸，而設計採取4種模組之規範條款供涉及歐盟境外之第三方資料傳輸者（控制者與接收者）依循參採，包括： 規範模組一：從資料控制者（Data Controller）到資料控制者的資訊傳輸（Transfer from controller to controller, C2C） 規範模組二：從資料控制者到資料處理者（Data Processor）的資料傳輸（Transfer from controller to processor, C2P） 規範模組三：從資料處理者到資料處理者的資料傳輸（Transfer from processor to processor, P2P） 規範模組四：從資料處理者到資料控制者的資料傳輸（Transfer from processor to controller, P2C） 本次執行決定亦設立了轉換期以利各方進行合規審查與契約調整：雖然舊版已於2021年9月27日廢止不再適用，原已適用舊版SCC之契約，至遲仍得實施至2022年12月27日止。（亦即新版SCC公佈後的18個月內）。 在此執行決定下，歐洲資料保護委員會 （European Data Protection Board）亦發布「關於如何確保對個人資料傳輸採取適當保護措施建議（Recommendations 01/2020 on measures that supplement transfer tools to ensure compliance with the EU level of protection of personal data）」釐清GDPR「傳輸影響評估（Transmission Impact Assessment, TIA）之機制流程 。 隨著資通科技之快速崛起跨境個資傳輸已成為企業常態，而此種現象近期甚至在交通自動化的科技發展下逐漸擴及交通業別，其中全球航運和物流公司在全球範圍內傳輸個資，其中甚至包括用於履行和營銷目的之乘客資料、員工個人資料和客戶業務聯繫資訊等敏感個資已成為常態，應儘速因應相關法制之發展，解決全球範圍內快速發展的隱私合規問題。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
發展階段支出可列為資產過去高科技企業或生化公司的研發專案，公司經常認為專案已成熟，可認列為無形資產，以分成幾年攤銷，不致影響損益；但會計師卻可能認為，其無技術可行性或者無使用和出售可能，仍主張認列為費用。 第三十七號會計公報 「無形資產的會計處理」 新近出爐，就無形資產清楚給予定義，並解釋如何進行會計處理與鑑價。其中最特別的是，第三十七號公報首次區分「研究」和「發展」階段的不同，發展階段有可能資本化。資本化最大的影響是，支出可以列為資產，不會影響損益，研究型企業的資產負債、損益表也將更為精準。 舉例來說，生化、製藥業者因研究期很長，所有研發期間的投入，過去都須列為費用，導致獲利被明顯稀釋；未來根據三十七號公報，企業專案計畫接近商品化的發展階段，就可以資本化，此時的損益表上費用項目，就不會那麼高， 因此，「發展」階段可列為資產，有助鼓勵科技業者增加研究發展經費的投入。 至於企業併購所產生的購買價格和被併公司淨值之間的溢價，過去通常以商譽處理，不過在 37 號公報上路後，會計師建議不應再把溢價直接當作商譽來處理，此乃因第 37 號公報所稱的無形資產，並不包含商譽，且必須具有「個別可辨認性」。因此，併購溢價應該區分為商譽和無形資產兩者，其後續評價對企業也較為有利。 此外會計業者也表示，促產條例中對研發投抵的認列，有可能受到三十七號公報的影響，需要做調整，這部分有待財政部進ㄧ步規範清楚。