於2017年6月20日,歐盟對於歐盟成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析,並發布2017年度歐洲創新記分板(European Innovation Scoreboard, EIS)年度報告。它涵蓋歐盟成員國以及冰島、以色列、前南斯拉夫的馬其頓共和國、挪威、塞爾維亞、瑞士、土耳其和烏克蘭。在全球少數指標中,EIS也對澳大利亞、巴西、加拿大、中國、印度、日本、俄羅斯、南非、韓國及美國進行了評估。
EIS 2017排名與以前的版本不同,EIS 2017的測量框架由27個指標組成,區分4個主要類別的10個創新層面:
EIS顯示歐盟的創新績效繼續增長,特別是由於人力資源的改善、創新型環境、自有資源投資以及有吸引力的研究體系。而瑞典仍然是歐盟創新領導者,其次是丹麥、芬蘭、荷蘭、英國以及德國,創新指數比歐盟平均值高出百分之二十。立陶宛、馬爾他共和國、英國、荷蘭以及奧地利則是增長速度最快的創新者。在全球創新比較中,歐盟僅次於加拿大及美國,但韓國及日本正急起直追,而中國在國際競爭中是發展最快的國家。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國政府在2015年9月14日發布,將投入超過1.6億美元(約台幣50億元)於新的「智慧城市計畫」(Smart Cities Initiative)。透過中央政府的研究,以及全美國超過二十個城市的合作,來共同著手城市主要面臨的問題,包含:減緩交通阻塞、對抗犯罪問題、促進經濟成長、對於氣候變遷影響的管理、改善城市服務的遞送問題等。此戰略主要有四個策略方案:(一)創造「智慧聯網」應用的試驗平台,並發展新的多部門合作模式;(二)致力於城市科技相關的活動,並打造城市之間的合作;(三)善用現有的中央政府資源;(四)追求國際間合作。 而在十月份,美國白宮公佈由國家經濟委員會(National Economic Council)與國家科學與技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy)共同完成的「美國創新戰略」(A Strategy for American Innovation)中,明確地指出美國國家的突破重點領域為:解決國家及全球性的挑戰(Tackling Grand Challenges)、精密醫療、健康照護、先進的運輸工具、智慧城市、乾淨能源與能源效率、教育科技等面向。此戰略報告係延續美國白宮於2011年,由相同組織單位所完成的「美國創新戰略-確保經濟發展與繁榮」(A Strategy for American Innovation – Securing Our Economic Growth and Prosperity),其中列舉出國家的目標政策為:能源改革、生物科技、太空探索、醫療健康與教育科技。相較下,十月份甫公佈的美國「創新戰略」則更明確的將「智慧城市」之發展設為重點政策。 美國政府將投入協助芝加哥(Chicago)「科技計畫」(Tech Plan)中的子計畫-「城市感測器專案」(Array of Things, AoT),發展當地下一代智慧聯網的基礎設施,包括運用內建Wi-Fi的感測器裝置路燈,使其能夠有照明的基本功能外,還能蒐集諸如人潮流量、天氣、濕度、空氣品質、亮度、聲音大小等數據。 在此戰略推動之下,美國主要之智慧城市發展的實例,如匹茲堡(Pittsburgh)的前導計畫(pilot project),係藉由交通網絡之間的交通號誌整合,得以優化地區性的交通吞吐量,讓平均降低將近百分之二十五的交通時間。另外,在肯塔基州(Kentucky)的最大城市-路易斯維爾(Louisville),利用具有感測功能之哮喘吸入器所蒐集的資料,統整出哮喘發生的「熱點」,以及空氣品質等級等其他環境因素,作為該州政府政策制定參考依據。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月10日 壹、背景目的 伴隨全球人口增加,除了提高資源需求,亦造成大量廢棄物產生,導致氣候變化等環境問題日益嚴重,為從過去大量生產、大量消費、大量廢棄的線性經濟轉型為循環經濟,日本經濟產業省(下稱經產省)與環境省於2021年1月19日共同公布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導[1]」(サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス)。該指導旨在促進企業與投資者、金融機構之間在資源循環領域順利進行對話,期能通過企業適當地揭露資訊,推展企業技術及商業模式創新,共同創造價值達成永續企業與永續社會的轉型。 貳、事件摘要 「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」參考「環境社會治理」(Environmental, Social, Governance,簡稱ESG)公開框架及「氣候相關財務揭露建議書」(Task Force on Climate-related Financial Disclosures,TCFD)[2],主要著眼於六項重點,除了ESG公開框架與循環經濟特徵共通的「風險與機會」、「策略」、「指標與目標」以及「治理」四者之外,再併入屬於企業經營方針的「價值觀」、「商業模式」兩者。根據上述六項重點,分為三個階層說明彼此關係:(1)首先在「上位方針」階層,「價值觀」作為統合企業實行循環經濟措施的理念與願景,為判斷企業的執行力及實現商業模式可能性的重要因素;而「商業模式」是指企業應分析目前市場環境與未來中長期動向,以及企業採取循環經濟措施對於其在市場地位的競爭優勢,並說明其商業模式所產生的附加價值及確保競爭優勢的差別化因素,使投資者得以適當評價企業進行投資判斷。(2)其次在「實行」階層,「風險與機會」主要包含政策法規、技術、市場及評價四個面向,企業應整理有關依賴線性經濟可能的風險與對財務潛在的影響,以及向循環經濟轉型的機會;並設定相對應的「指標與目標」,檢視商業模式與策略執行的狀況。(3)最後在「PDCA」階層,企業制定「策略」,以確保、強化支撐其商業模式競爭優勢的經營資源、無形資產等;並透過企業規律的「治理」運作,包括企業經營層與董事會積極參與過程,藉由PDCA方法論衡量策略達成情形,並重新進行評估審視[3]。 另一方面,循環經濟涵蓋多種類型,主體主要有(1)本身事業活動採取循環經濟措施的「採用者」(Adopters);抑或(2)通過提供技術、解決方案以提高社會整體循環性的「推動者」(Enablers)。具體而言,即分為企業在本身事業活動中採用循環經濟措施,或是通過提供技術、解決方案對循環經濟措施做出貢獻,並有助於提高社會整體循環性的兩種方式。而循環經濟採取之措施則主要有(1)減量(Reduce),有助於節約資源、抑制廢棄物產生的措施;(2)再使用(Reuse),有助於產品長期使用、有效利用的措施;(3)再循環(Recycle),有助於資源循環利用、再生利用的措施;(4)可再生(Renewable),有助於可再生資源利用的措施[4]。此外,企業在經營事業活動時,應考量循環性,針對產品生命週期,從設計、生產、利用、廢棄等供應鏈所有階段中,根據其業態選擇所適合之循環經濟措施。 參、簡析 隨著ESG投資在國際逐年擴大,且國際供應鏈亦逐步要求企業採行循環經濟措施,日本本次發布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」,即針對循環經濟與永續金融作出政策性宣示,為日本國內企業點明投資發展方向。對於企業而言,除了提供更具循環性的產品、服務,在企業價值創造故事中結合「價值觀」、「商業模式」,同時藉由企業年度報告將六項重點向投資者展示企業價值;對於投資者而言,除了關注投資效益,亦應以中長期的角度看待企業採取循環經濟措施對實現永續社會的價值,並對其進行適當評價與投資。 近年來我國政府與企業亦逐步向循環經濟轉型,於2018年12月通過「循環經濟推動方案[5]」,並在經濟部設立「循環經濟推動辦公室[6]」,以推動循環產業化、產業循環化,促進產業循環共生及轉型。而行政院環保署亦擬訂了「資源回收再利用推動計畫[7]」(2018至2020年),擬定有關如何有效利用資源與廢棄物適當處理之策略。由於推動循環經濟仍需要民間企業與投資者的支持,我國政府得參考日本作法訂定相關政策法規。且由於我國並未針對循環經濟制定專法,在資源利用方面,同時可能有「廢棄物管理法」及「資源回收再利用法」二者之適用,造成國內業者在推行創新商業模式遭遇法規障礙,不利於國內企業轉型循環經濟。故建議政府得因應政策變遷及經濟發展需求,通盤性建置循環經濟專法之制度框架,並滾動式調整相關規範,促進循環經濟產業發展,實現企業創新商業模式與新興合作關係,在永續金融方面則透過企業返還投資利潤予投資者,確立經濟與環境之間的良性循環,將有助於國內產業推行永續企業之循環經濟轉型。 [1]「サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス」を取りまとめました,日本經濟產業省,https://www.meti.go.jp/press/2020/01/20210119001/20210119001.html ;環境省,https://www.env.go.jp/press/108893.html(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [2]Task Force on Climate-related Financial Disclosures, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures, https://www.fsb-tcfd.org/publications/final-recommendations-report/ (last visited June 10, 2021). [3]サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス(本文),日本經濟產業省與環境省,頁6-7,https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/ce_finance/pdf/20200119_2.pdf(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [4]同前註,頁12-13。 [5]行政院經濟能源農業處,循環經濟推動方案,https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/dc1de106-4298-4ad1-a9c7-f5b800f283cb (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [6]經濟部工業局,循環經濟推動辦公室,https://cepo.org.tw/Default.aspx (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [7]行政院環保署,資源回收再利用推動計畫,https://www.epa.gov.tw/Page/72968DDF9105BE07 (最後瀏覽日:2021/6/10)。
德國卡爾斯魯爾行政法院(VG Karlsruhe)公布第一個有關DSGVO的判決卡爾斯魯爾行政法院在今年6月7日公布第一個關於歐盟個人資料保護規則(Datenschutzgrundverordnung,DSGVO)的判決。在本案中,原告是一間負責處個人信用資料的民間公司,其依據現行BDSG(Bundesdatenschutzgesetz,聯邦個人資料保護法)的規定來蒐集、保存與傳輸個人資料給第三人。巴登符騰堡邦的主管機關在預見原告將來會違反DSGVO規定的情況下,向原告發出一份行政處分(Verfügung),要求原告必須依照DSGVO的相關規定調整作業流程以符合DSGVO的規範。但原告認為,其只需要在2018年5月24號之後,就相關作業流程符合DSGVO的規範即可。 本案的關鍵在於,主管機關是否已經可以用DSGVO的規定來規範民間企業?因為依據DSGVO第99條的規定,DSGVO現雖已生效,但必須到2018年5月25日才開始適用。 根據BDSG第38條第5項規定,監督機構可以採取必要措施,確保民間企業在收集、傳播和使用個人資料時遵守相關保護規定;且本案中,原告在2018年5月24號後可能會出現的違法情形也已顯而易見,但法院並不同意行政機關可以預先發布行政處分的看法。因為DSGVO雖已生效,但民間企業必須適用的期限仍未屆至。行政機關不得在未有法律授權的情況下,預先規範限制未來的可能違法行為。現行法律對於行政機關的授權範圍必須被嚴格遵守,在DSGVO未開始適用的情況下,目前行政機關仍只能依據BDSG及DSAnpUG(Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz,個人資料保護調整和施行法)的規定,來處理相關的行政措施。