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)
近年專利蟑螂（Paten Troll）、非專利實施實體（Non-Practicing Entity, NPE）的興起，使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題，而相繼投入研究，並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年（2012）8月，美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後（“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”）。隸屬國會的政府課責署（Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署）所資助的研究團隊，亦於杜克大學科技與法律評論（Duke Law & Technology Review）發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法，於2007年～2011年間，每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司，總計抽樣500家公司。依據該項研究結果，去年（2011）由NPE所提起的專利訴訟，佔研究樣本的40%，相較於5年前的數據，成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點： 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長；由企業為原告者則逐年下降；同為非專利實施實體之大學，其作為原告所提起之訴訟則未達1％。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟，其目的在於獲取和解金或授權金，故絕大多數係申請作成即時判決（summary judgement），即當事人一致認為對重要事實不存在爭議，而向法官申請不為事實審理，僅就法律問題進行裁決。 就此，該研究團隊認為，NPE已成為專利制度，甚至係整體經濟之一環，故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼，強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源，如此將更為貼切。
比利時法院對網路搜尋引擎巨擘被控侵害著作權乙案，判決Google敗訴比利時法院針對報業出版組織Copiepresse控告網路搜尋引擎巨擘Google侵害著作權一案，於二月十三日做出一審判決。該法院認為 Google未取得授權，在Google News新聞搜尋之服務中片斷重製原告之報導內容，並以重製的方式將受到保護之著作傳播給公眾，該行為已侵害到Copiepresse之著作權。法院除了下令Google刪除搜尋引擎中所出現的新聞報導片斷，並按該網站刊登的時間為基準，計算一天兩萬五千歐元的賠償金，Google應給付總金額高達三百四十五萬歐元的賠償金於Copiepresse。 Google的主要答辯指出，其係為協助使用者在該網站上尋找資訊的搜尋引擎，而非擁有自己資訊的入口網站。Google News也只針對使用者所輸入之搜尋關鍵字所做出之新聞頭條匯集及文章聯結，該行為應受到著作權法中「合理使用」(Fair Use) 之保護。而對搜尋結果之頭條、內容片斷及縮小圖片顯示，Google則抗辯此一作法已替Copiepresse網站吸引來更多想要閱讀全文之讀者，並為其締造更高的網路流量。 Copiepresse則主張，Google因在其網站刊登片斷重製之報導內容而受有廣告收益，就法律面而言已是侵害行為所得之利益。該組織的報導內容出現在Google的快取頁面，已使得該片斷的報導內容得自Google的網站中免費取得。通常許多報業僅將其報導文章的資料庫提供給付費會員瀏覽。 對此判決結果，Google已決定上訴。 全球媒體業者都對此判決密切注意。Google去年八月已和美聯社達成和解。而法國法新社去年三月控告Google的快取網頁侵害著作權乙案，目前仍在法院審理中。而其它入口網站公司YAHOO! 、AOL、Microsoft等已付費於法新社取得授權刊登其新聞文章內容。
中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範中國大陸為鼓勵科技研發與創新，陸續訂有《科學技術進步法》（最近一次修正為2007年12月29日，自2008年7月1日施行，以下簡稱科技進步法）及《促進科技成果轉化法》（原為1996年5月15日訂定，最近一次修正已於2015年10月1日起施行），並分別規範智慧財產權相關內容。 其中，關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權，依科技進步法第20條第1項規定，凡政府補助之科技計畫研發成果，其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權，除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外，由該科技計畫項目承擔者（參照科技進步法第5條第2項規定，可能為組織或個人）依法取得。 而相關科研工作者依前述規定取得成果後，如欲進行運用或轉化，依《促進科技成果轉化法》第2條規定：「本法所稱科技成果轉化，是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動」，需依該法相關規範辦理，如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化，且其運用方式如第19或45條具相當彈性，並可讓執行人員獲得一定的收入。
歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告，揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年05月25日 歐洲創新理事會（European Innovation Council, EIC）於2026年3月30日發布「2026年EIC技術報告」（EIC Tech report 2026，下稱EIC報告），提出25項新興技術訊號（signal），亦因相關技術極具發展潛力，將可能塑造歐洲未來的科技創新、產業和市場。 壹、事件摘要 EIC根據歐盟展望歐洲（Horizon Europe）科技研發架構計畫之申請、補助及專案管理資料，並涵蓋旗下近五年探路器計畫（EIC Pathfinder）、轉型器計畫（EIC Transition）及加速器計畫（EIC Accelerator）等超過13,380 件提案與獲補助案件，透過資料探勘及專家評估進行前瞻技術掃描，歸納出25項深科技新興技術訊號，並強調相關技術目前處於低至中度成熟階段，但已顯現未來發展潛力與創新性。 貳、重點說明 一、EIC報告辨識25項新興技術訊號，並分為三大領域 （一）數位與太空技術（Digital and space technologies） 1. 技術重點 此領域共9項技術，主要涉及先進半導體、安全運算架構、AI系統、量子通訊，以及太空基礎設施，顯示歐盟將數位主權、資訊安全及太空能力視為核心布局方向。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於先進記憶體與憶阻裝置的二維材料（2D materials for advanced memory and memristive devices），有助於新型記憶體及神經形態運算技術發展；可量產之工業電磁設備的MXene二維奈米材料製造技術（Scalable MXene manufacturing for industrial electromagnetic applications），可應用於通訊、汽車電子、感測與新世代無線基礎設施；用於建立無須信任節點量子網路的量子中繼站（Quantum repeaters for trusted-node-free quantum networks），可突破量子通訊距離限制，使量子訊息於數百甚至數千公里距離下被安全傳輸；用於分散式及聯邦式學習之AI系統中的零信任架構（Embedded Zero Trust Architectures for distributed and federated AI systems），可強化對AI模型與資料運算的控制能力；應用於新興自我組織及資源效率系統之仿生AI技術（Bio-inspired AI for emerging self-organising and resource-efficient systems），借鏡神經科學、認知科學與演化生物學原理來設計AI系統，使其具備更高適應性、穩健性與資源效率；將自適應代理人用於開放動態環境中之具身AI技術（Embodied AI for adaptive agents in open and dynamic environments），將感知、內部認知、模擬行動能力等緊密結合之AI系統，並於開放環境中持續互動學習，主要用於支撐機器人、AI自主代理、數位孿生，以及其他需連續決策、長時程的智慧系統；用於大規模且可通訊中斷之衛星運作的邊緣運算技術（Edge computing for scalable and loss-tolerant satellite operations），將資料處理分析能力直接部署於衛星或軌道平台上，使其即時篩選、分類與判讀資訊，並支援自主決策，可用於深空任務、地球觀測、太空碎片管理；用於特殊太空環境之石墨烯塗層與複合材料（Graphene-based coatings and composites for performance-critical space systems），將石墨烯整合為薄膜、塗層、填充材料，提升太空機械之強度、阻隔能力及輻射防護效果，並廣泛應用於太空領域；用於軌道基礎設施維護與再利用之先進太空維修機器人技術（Advanced in-space servicing robotics for orbital infrastructure maintenance and reuse），使機器人於太空環境下進行機械操作、檢查、維修、對接等複雜性任務。 （二）清潔和資源效率技術（Clean and resource-efficient technologies） 1. 技術重點 此領域共7項技術，此類重點在於資源回收、水汙染處理與資源再利用、提升能源效率及綠色建築技術等，反映歐盟將淨零轉型與關鍵原物料供應安全一併納入政策目標。 2. 技術簡介 7項技術包含：用於再生金屬回收與生物復育之微生物採礦技術（Microbial biomining for secondary metal recovery and bioremediation），運用微生物與金屬間的交互作用，實現金屬回收，並同時修復重金屬污染之生物技術；用於低耗能海水淡化與水處理之電容去離子技術（Capacitive deionization systems for low-energy water desalination and treatment），新穎、低用電之新型水處理技術，用於海水淡化、工業及都市廢水處理、重金屬或養分去除，以及分散式水資源處理與回收；去除污染物之電化學水處理技術（Electrochemical treatment systems for destruction of persistent contaminants in water），利用電化學反應在水中直接化學轉化或礦化分解全氟及多氟烷基物質（PFASs）、微塑膠及奈米塑膠等高度持久性污染物之水處理技術；用於低溫及中溫廢熱回收之先進熱電發電材料技術（Advanced thermoelectric materials for low- and mid-temperature waste heat recovery），將交通建築系統與回收產業中之低溫及中溫廢熱能，轉為電力的材料技術，可提升能源效率，並降低對外部能源與關鍵材料的依賴；用於固態熱電轉換與感測之熱激發自旋電子材料技術（Spin-caloritronic materials for solid-state heat-to-electricity conversion and sensing），利用熱梯度引發之自旋電流與磁性激發產生電能的材料技術；用於預測材料製造之結合數位孿生之反算設計技術（Inverse design with digital twins for predictive materials manufacturing），運用AI驅動之逆向設計方法，以目標性能反推材料配方與結構，並透過數位孿生模擬真實環境表現，建立快速、可預測且貼近實際應用情境的新材料設計與製造流程；被動冷卻與重力儲能之能源建築技術（Passive cooling and gravity-based storage for energy-active buildings），利用建築表面的先進材料於不耗電情況下降溫，並將多餘再生能源以重力位能方式儲存於建築內，藉以降低建築冷卻用電需求、儲存局部多餘再生能源等。 （三）生物科技與健康技術（Biotechnologies and health） 1. 技術重點 此領域共9項技術，橫跨食品、生物製造、精準醫療、智慧醫療設備及分散式醫療應用，顯見歐盟關注的不只是單一生技或醫療技術突破，而是期望建立從生物研發、生產製造、臨床治療到醫療設備部署的完整體系，藉此強化歐盟下一代健康科技與高價值生技產業的競爭力與自主能力。 2. 技術簡介 9項技術包含：用於原形食物製造之菌絲體混合發酵技術（Mycelium-based hybrid fermentation for whole-food production），結合菌絲體生長與精準發酵，生產接近原型食物型態的新型蛋白食品原料；用於再生農業系統之生物技術多年生作物（Biotech-enabled perennial crops for regenerative agricultural systems）以生物技術改良多年生作物，使其兼具較佳產量與土壤保育效益，支撐再生農業與更永續的糧食生產系統；用於預防與個人化治療之新型微生物體療法（Novel microbiome therapeutics for preventive and personalised health），利用人體微生物群的組成、功能及其代謝產物，來預防、管理及治療疾病的新一代醫療技術；加速藥物與酵素探索之AI驅動蛋白質設計技術（Computational protein design for accelerated drug and enzyme discovery），透過AI預測蛋白質結構與功能，加速藥物與酵素探索，縮短新藥研發時程；可量產之嵌合抗原受體免疫細胞療法之自動化製造技術（Automated manufacturing technologies for scalable CAR immune cell therapies），以自動化、標準化製程提升嵌合抗原受體（Chimeric Antigen Receptor, CAR）免疫細胞療法的穩定量產能力，降低細胞治療製造門檻；可於細胞尺度介入治療之生物混合微型機器人（Biohybrid microrobots for cellular-scale therapeutic interventions），結合生物組件和人工材料的微型機器人，形成可於細胞或微小組織尺度中移動與作用的治療工具，可用於精準遞藥、微創介入與局部治療；整合手術流程之自主機器人系統（Autonomous robotic systems for integrated surgical workflows），將AI、計算機視覺、感測技術及機器人技術，整合進手術流程中，並於無人或少人參與下，執行部分自主或高階輔助手術任務，可提升手術精準度、效率與流程整合；用於神經疾病治療之非侵入式微創腦機介面技術（Noninvasive and minimally invasive brain interfaces for adaptive therapeutic modulation），透過非侵入或低侵入方式讀取與調控腦神經訊號，以實現持續、可調適的治療介入，可用於神經疾病治療與復健；提供分散式臨床場域應用之可攜式超低場磁振造影（Portable and ultra-low field magnetic resonance imaging for distributed clinical uses），使磁振造影（Magnetic Resonance Imaging, MRI）設備朝攜帶式、低磁場化發展，降低設施與操作門檻，利於偏鄉、急診與分散式臨床試驗之醫學影像診斷應用。 參、事件評析 EIC報告辨識出25項新興技術訊號，並將其歸納為數位與太空技術、清潔和資源效率技術，以及生物科技與健康技術三大領域。該報告不僅有助於歐盟及早掌握具發展潛力之新興深科技方向，亦可作為研發政策制定、創新支持措施規劃及投資判斷之重要參考依據。 此外，EIC報告以「技術訊號」作為分析單位，顯示歐盟有意於新興技術尚未成熟前，提前進行辨識、評估與布局，除保障創新競爭力外，亦可避免在未來關鍵技術競爭中受制於人。 就政策意涵而言，EIC報告不僅有助提升歐盟對前瞻科技治理的能力，亦有助於串聯創新支持工具、產業政策與戰略技術平台，進而形塑較為完整的科技治理體系。對我國而言，EIC採取資料探勘與專家判讀並行之新興技術訊號偵測機制，對我國科研成果運用、前瞻技術治理及國家科技政策規劃，均具有相當參考價值。