為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點:
(一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩
由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。
(二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長
而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。
(三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同
此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦內政部資料保護與資訊自由委員會於2015年8月15日針對歐盟部長會議於6月15日所確立對歐盟資料保護基本規則(Datenschutz-Grundverordnung)的基本立場,若依該立場則(1)資料處理目的之變更理由將變得更寬泛(2)對資訊保有機構所提出的申請程序以有償為原則(3)蒐集個人資料應遵循之規範過於簡略等,該委員會提出批評與建議。 該委員會會議認為有必要改進歐盟「資料保護基本規則」,令其更周延,更呼籲對資料保護基本規則的修正,應循以下重點及原則進行: 1.資訊節約原則應該堅持 多年來在德國法已確立的資訊節約原則(Datensparsamkeit)和資訊避免原則(Datenvermeidung),應予維持。因此資料保護基本規則中,須清楚詳盡地規定節約原則和資訊避免原則。 2.目的明確性原則的要求不能退縮 目的明確性原則(der Grundsatz der Zweckbindung)之功能,係為資料處理之透明性和可預見性,該原則亦強化了當事人的資訊自主權,使其得以信賴個人資料之處理,僅限於所申請之目的內進行。 故若依理事會建議之規範,使資料處理目的之變更,得以更寬泛的理由進行,將背棄歐盟基本權利憲章中之目的明確性原則。 3.即令個人同意書亦不得拋棄資訊主權 資訊自決權,意謂原則上個人可以用同意的方式,決定個人資訊的使用和拋棄。但即使有清楚明確的意思表示,該同意亦僅係保障資訊主權的重要因素之一。另就同意書而言,若如歐盟部長理事會所建議者,只需清楚明確即可,則這種方式於保護上是不夠充分的。 4.個人資料建檔必須有效地限制 該會議重申,嚴格規範對個人資料的蒐集有其必要性。為個人檔案之整合與充分使用設置嚴格的界限,現有規定太過簡略而遭到批評。 5.有效的資訊保護需要歐盟層級的企業與官署的資料保護專員 對於資訊保護監督的有效性,在德國已確立之官方與私人企業的資訊保護專員制度係重要之一環。應致力於歐盟層級公/私機構資訊保護專員制度在整個歐洲的推動。 6. 資訊傳輸第三國官署和法院需要更嚴格的監督 近期的隱私醜聞之後,目前亟需對歐洲公民個人資料給予更妥善的保護,以對抗來自第三國的機構。此意見書贊同歐盟議會的建議,即以第三國法院的判決和行政機關的決議,要求對個人資訊的披露,在歐盟之中僅能基於國際公約中機關互助和法律協助之規定,原則上予以承認與執行。
澳洲政府發布「國家 AI 計畫」 將採用科技中立的AI治理模式澳洲工業、科學及資源部(Department of Industry, Science and Resources)於2025年12月2日發布「國家AI計畫」(National AI Plan),擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖,將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持,以及強化監管能力等途徑,打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於,澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI,而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會(Productivity Commission)於8月提出之建言:政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡,應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄(mandatory guardrails)」,僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時,才有必要考慮制定 AI 專法。 據此,國家AI計畫指出,面對AI可能造成的危害,現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議,可依循《消費者保護法》(Australian Consumer Law)取得權利保障;AI產品或服務的風險危害,亦可透過《線上安全法》(Online Safety Act 2021)授權,制定可強制執行的產業守則(enforceable industry codes)來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》(Privacy Act 1988)修法,意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時,由於採用分散式立法的關係,澳洲特別成立「AI 安全研究院」(Australian AI Safety Institute, AISI),以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊,使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管,但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式,以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭,未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害,抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應,值得持續觀察。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。