歐盟對其成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析並公布2017年歐洲創新計分板報告

  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:

  1. 政策框架是創新績效的主要驅動力,涵蓋3個創新層面:人力資源、有吸引力的研究體系及創新環境。
  2. 投資包括公共及私人投資研究與創新,區分外部融資支持及內部資源投資。
  3. 創新活動吸取公司層面的創新工作,涵蓋3個方面:創新者、中間者及智慧財產權。
  4. 創新如何轉化為整體經濟效益之影響力:就業影響及銷售效應。

  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」

相關連結
你可能會想參加
※ 歐盟對其成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析並公布2017年歐洲創新計分板報告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7868&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」

  英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。   在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。   在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。   在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑   除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。

基因改造食品標示問題有新進展

  加拿大目前對基因改造產品的政策是採取自願標示制度。然而魁北克省的消費者贊成應對含有機因改造成份之食品實施強制標示。本月初,該省農林廳長在一項會議中指出,基因改造產品可能存有環境方面的風險並且有消費者疑慮的問題,因此應嚴謹以對,改採取強制性標示制度,讓消費者可以自行選擇。雖然目前聯邦官員以及其他省份仍贊同現行的自願標示制度,首長們 ( 大部分反對強制標示的立法 ) 同意繼續討論此議題。   此外,目前近日美國阿拉斯加州亦通過 Bill 25 法案,強制對基因改造魚類及相關魚類產品作明顯標示。這項法案通過後,該州成為美國第一個針對基因改造食品標示問題作明確立法的一州,該法案更成為美國第一個要求標示基因改造食品的法案。有關觀察家預期這個法案將會帶動美國各州對基因改造食品之標示進行必要的規範。根據美國 Rutgers 大學於 2004 年 11 月所作的民調顯示,約有 89 %的美國民眾希望基因改造食品應有明確的標示。

歐洲藥物管理局(EMA)加強與歐洲毒品與毒癮監控中心(EMCDDA)於精神性影響藥物和藥物濫用上的資訊交換合作

  2010年藥物主動監視法規(pharmacovigilance legislation)要求EMA和EMCDDA必須加強在藥物產品濫用(包含不合法藥品)的資訊交換合作關係,是以,EMA和EMCDDA於今年九月初於葡萄牙里斯本相互簽署了修訂工作協議(amended working arrangement),約定在新型精神性影響藥物與藥物濫用的面向上,加強相互間的資訊交流合作。   於EMA和EMCDDA所簽訂的修正工作協議中,雙方約定就下列領域深化資訊交換: 1.雙方需各自依照歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條,對於所擁有之新型精神性影響藥物與藥物濫用(包含不合法藥品)資訊進行交換合作; 2.資訊交換需透過通常基準的報告形式由EMCDDA送至EMA,並含括有關於藥物產品濫用、不合法藥物,以及新型精神性影響物質等相關資訊; 3.EMA必須通知EMCDDA有關於藥物產品濫用的有效導因(validated signals),同時,EMA必須提供EMCDDA有關於藥物產品濫用和新型精神性影響藥品市場核准狀況的細部資訊; 4.EMA對於選定藥物產品之風險管理計畫的界定,可考量是否需先行與EMCDDA作諮詢意見交換; 5.EMA和EMCDDA在歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條所設基礎的合作模式下,必須要特別注意確保人類或動物健康照護並無惡化的情事,同時應確保科學建議之潛在衝突於前階段將會被界定與管理; 6.EMA和EMCDDA兩者間諮詢的進行,必須避免非關於新型精神性影響物質風險評估之科學建議的潛在衝突; 7.對於任何額外合作計畫的執行,必須考量EMA和EMCDDA兩者的例行性工作規劃; 8.對於特定計畫需要額外資源時,必須經由EMA和EMCDDA共同同意,並將同意文件附於現階段的工作協議中; 9.EMA和EMCDDA可就其各自舉辦的會議相互邀請對方,並邀請對該會議有興趣的其他團體參與; 10.對於EMA和EMCDDA間實際的合作面向,將在工作協議既定架構下繼續發展。   除了前述的適用範圍外,EMA和EMCDDA的修訂工作協議,亦有就相互諮詢和秘密資訊等領域作出約定,以確保資訊交換係在符合雙方需求與不侵害個人基本權利的情況下進行。有鑑於EMA和EMCDDA希冀藉由資源互補的強化約定,來彌補自身於精神性影響藥物和藥物濫用領域的資訊不足缺陷,是否我國在相關醫療、藥品管制或是藥品商業化資訊需有跨機關的整合機制,以促使我國在醫療、醫藥資訊交換與流通,在不侵害個人基本權利的情況下,能夠發揮互益效用,則是我國有關單位必須審慎思考的問題。

新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」

新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

TOP