何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」？
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書（産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック）」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出，期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀，進一步實現正式的產官學連攜活動。
該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊，2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報，擴充並更新了該概況調查書的內容，包含：1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等；2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項；3.產學連攜之本部機能的相關情報；4.面向正式共同研究的配套措施，如平均交涉期間、跨領域型共同研究；5.各大學之專精領域及其實例；6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況；7.大學發起的創投事業數及其支援體制；8.混合僱用制度的狀況。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
德國聯邦政府於2020年6月29日，針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見，期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為，並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。 歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告，一方面可促進人工智慧使用，另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示，投資人工智慧為重要計畫之一，可確保未來的創新和競爭力，以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是，可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時，必須注意應促進技術發展而非抑制創新。 在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出，人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下，實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇，並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」（Ökosystem für Exzellenz），並建立適當獎勵機制，以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」（Ökosystem für Vertrauen），並確保其能遵守歐盟法規，包括保護基本權利和消費者權益，尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外，應使公民有信心接受AI，並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法，並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出，除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外，應特別注重保護人民之基本權，例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等，並呼籲國際間應密切合作，運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外，德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室（監理沙盒場域）相結合，以助於加速企業實際運用，也將帶頭促進AI在公部門之運用。 在《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出，歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者，將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰，包括明確的安全和責任框架，以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現，將對產品安全性和責任方面出現新挑戰，而在當前的產品安全法規上，缺乏相關規範，特別是在一般產品的安全指令，機械指令，無線電設備指令等，未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面，雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術，但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響，將可能增加對受害者提供賠償的困難度，導致不公平或效率低下的情形產生，為改善此一潛在不確定性，可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度，以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法，在創新與監管取得平衡，更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展，尤其是對重要特定產業的要求，甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定，加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外，應依照風險高低擬定分類方法，並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務，以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務，針對低風險AI應用則採自願認證制度。
美國專利商標局宣布快軌上訴試驗計畫美國專利商標局（The United States Patent and Trademark Office, USPTO）於今年7月1日發布新聞稿，即專利審判及上訴委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）開始加速處理單方上訴的計畫。該計畫名為「快軌上訴試驗計畫（Fast-Track Appeals Pilot Program）」並於今年7月2日正式啟動。 根據該計畫，專利審判及上訴委員會上訴裁決的目標時間預計為該上訴被賦予快軌（即批准加速審查）之日起六個月內，此與美國專利商標局之期望相符。蓋目前單方面上訴的裁決時間平均約14個月，因此，對於申請該計畫的人來說，該計畫平均應將上訴程序縮短約8個月。惟申請該計畫所需費用為400美元，且被批准的申請案會被限制在每季125件，會計年度最多500件，預計施行一年。 美國商務部負責智慧財產權事務副部長兼USPTO局長Andrei Iancu表示：「這是USPTO史上首次，申請人將能夠加快專利審查和單方上訴的速度，從而能較典型申請案約一半的時間內，就其最重要的發明做出決定。」。PTAB首席法官Scott Boalick亦表示：「近年來，我們取得了長足的進步，將上訴待決時間從2015年的平均30個月減少到目前的平均14個月。很高興PTAB現在能夠為申請人提供更快的途徑，從而使發明人和企業能夠更快地將其專利發明商業化。」 值得一提的是，我國智慧財產局亦有發明專利加速審查（Accelerated Examination Program, AEP）及商標加速審查機制。而AEP更早於民國98年1月1日起試辦實施，依據申請事由之不同，智財局將在申請人齊備相關文件後，於6個月內或9個月內發出審查結果通知。
英國通過《2018自動與電動車法》英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)，對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題，該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model)，無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛，駕駛人均應購買自駕車保險，讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下； 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義，管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害，將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故，則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任，則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定，向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分，該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛，並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範，以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法，以達上述目標。
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）