於2016年10月14日,中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中,有關大力推動地方科技成果轉移轉化,並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求,開始啟動在河北以及寧波,兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。
中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作,以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境,並且提升區域創新之能力;示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作,進行地方的創新驅動發展。
為此,中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件,其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津,以及河北的區域協同發展,充分發揮跨區域輻射帶動作用,並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移,以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略,發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案,本次修正集中在合理使用之相關規定,並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中,提及本次修法放寬合理使用範圍,包括下列幾種情事: 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的,且不致影響著作之市場價值(如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容)。 老師以教學或提供學生預、複習為目的,利用他人著作所製作之教材,以網路傳輸之方式,上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人,而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品,製作成可使用於平板電腦之數位檔案,並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法, 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上,有效緩解可能產生侵害著作權之問題,故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。
臉書(Facebook)被控告違反和解協議臉書(Facebook)在2011年11月與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)針對用戶資料的隱私權問題達成和解,包括第一:臉書必須遵守其自行提出的隱私權政策;第二:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定;第三:當使用者刪除其帳號的三十天內,臉書必須實際上使任何人不能再取得相關資訊;第四:必須對新產品或服務建立並維護其隱私權保障的計畫;第五:在未來二十年內,臉書必須由獨立的第三人稽查其隱私政策,以維護使用者的資訊隱私保護。 但是公益團體電子隱私資訊中心(Electronic Privacy Information Center, EPIC)最近指控臉書的Timeline功能違反和解協議的第二條。在EPIC的指控中表示:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定。而Timeline的功能在2011年12月6日上線後,完全改變了使用者揭露其資訊的方式,強化使用者張貼的重要事件,並回溯資料至該使用者第一次登入臉書時(甚至更早至第一次輸入相關資料時)。雖然臉書提供七天時間給使用者可以編輯Timeline,刪除不希望公開的照片或貼文,但幾乎沒有人知道。EPIC因而要求FTC介入調查。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
歐盟「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則,近年來國際企業不斷倡導ESG原則,即企業針對環境(Environmental)、社會(Social)、公司治理(Governance)三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石,也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」(Sustainable Finance Disclosure Regulation)以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)。 「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月,歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」,該法規的目的為:為歐盟建立一個統一通用的法律框架,以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品,皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則;而針對不符合環境永續性之其他商品(包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品)將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。 而針對金融商品是否具備環境永續性,需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如:減緩氣候變化;適應氣候變化;水和海洋資源的持續利用和保護;發展可循環性經濟;污染防治;生物多樣性和生態系統的保護和恢復。 「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布,並於同年7月12日生效,但其中許多重要規定仍尚未明文,須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下: 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。 隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展,逐漸將ESG原則融入法規中,可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流,於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念,是以,我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求,以與國際趨勢接軌。