何謂Innovation Box Regime？
Innovation Box Regime係為荷蘭政府推動的租稅優惠政策，用以鼓勵企業從事研發相關活動。在此框架下，於荷蘭境內實施的研發成果收入，稅率僅需被課徵5％(一般稅率約為25%)。意即，凡符合Innovation Box規定之所得，包含已取得專利權之無形資產，或是未取得專利但獲WBSO制度認定獲有無形資產之利益者，皆適用該優惠稅率政策。
然而，由於該優惠稅率恐引發各國政府為了吸引國外投資，導致競相濫用的情形出現，近年OECD亦給予適度的改善建議措施。對此，荷蘭於適用範圍也隨之調整，自2017年起對於申報優惠稅率之企業改採從嚴認定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
游于萱
法律研究員 編譯整理
「京都議定書」要求減少二氧化碳排放量引起各國重視，中國鋼鐵公司已開發高效率馬達用高品級電磁鋼片，可提高馬達輸出效能，節省能源。 中鋼公司六月十四日表示，為因應未來的能源政策趨勢，高效率馬達越來越受到國際間的重視，美國並規定符合效率的馬達才可銷售，我國也實施「三相感應電動機效率管制」措施，規定國內生產及進口的馬達必須是高效率的馬達。國內目前工業用馬達約有六十五萬台，家用馬達約一百萬台；中鋼公司說，依據研究顯示，馬達效率如果提升百分之二，國內每年約可節省用電量約為核能發電廠一部發電主機的發電量。 中鋼公司開發的高效率馬達用電磁鋼片為五十ＣＳ四百型與五十ＣＳ六百型，約可提升效率兩成，目前已可量產，對環保和節能有很大效益。
美國總統歐巴馬計劃增加頻譜執照之收費美國總統歐巴馬於2009年2月26日提出的預算計畫書中(A New Era of RESPONSIBILITY: The 2010 Budge)，提議增加無線頻譜收費(wireless spectrum fee)以幫助打銷1.7兆美元的財政赤字，該項提議預計在未來十年內，將為國庫帶來480億美元的財政收入，惟此提議卻遭質疑內容不夠清楚，且可能有礙原先政府提倡更有效率地使用頻譜之目的。 目前相關收費的細節不明。由於先前業者經由拍賣，以高昂價格取得頻譜執照主要係為提供語音及數據服務使用，因此外界推測此費用增加計劃可能針對電視與廣播頻譜收取頻率執照費。不過本案在送交眾議院審議前仍有改變之可能。 歐巴馬執政團隊於提出該項計畫後，Sprint Nextel與Verizon Wireless即刻提出問題，希望進一步了解其內容與相關規範，但白宮尚未針對該等問題做出回覆。收費標準設定勢必對現有現有廣電及電信業者，甚至頻譜交易市場造成影響，甚至影響頻譜使用的效益。 4月預算管理局(OMB)將提出的預算案中，會揭露更多有關該項收費增加的計劃說明。
紐西蘭通過網路侵權三振法案紐西蘭於今年4月14日通過遏制線上非法檔案分享的著作權修正法案。甫通過的的修正法案廢除並取代了紐西蘭1994年著作權法92A條款。新法賦予著作權人可以向網路服務提供者提交侵權使用者的侵權證據，並要求網路服務提供者通知該使用者停止侵權行為之權利。若侵權使用者在三次通知後仍未停止侵權行為，則著作權人可以在著作權法院提出損害賠償請求，此一請求賠償金額最高可達1萬5千元紐幣。 而備受爭論的斷網措施，在本次修正法案中暫時被保留而未立刻生效，待觀察前述通知與損害補償機制是否能有效的遏制網路侵權行為，若前述機制仍無法達成制止侵權行為的效果時，斷網措施條款將由議會決定生效適用，賦予著作權人可以向地方法院請申請命令，強制網路服務提供者中止該侵權帳戶的網路服務，中止期間最高可達六個月。 該法案是在2010年2月23日在紐西蘭國會中第一次被提出。日前通過後，將於今年9月1日正式生效，惟手機網路服務部分，則延後於2013年10月才會納入適用範圍。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。