2018年5月18日,於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案,並於5月25日公布,預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展,對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。
日本著作權法於2009年的修正中,增加第47條之7規定,原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作),只要在必要限度內,不分是否有營利,皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為,也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型,甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此,才在本次修法中修正相關條文。
本次修正中,增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為,其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為,也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」,亦可被認為不違反著作權法,因而補上原本第47條之7的漏洞。
惟須注意的是,所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制,不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效,未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響,值得繼續觀察。
由於開放原始碼的風氣盛行,使得許多 軟體業者 在使用開放原始碼軟體開發自家的軟體產品時,常不小心 逾越開放原始碼的授權範圍而陷身於 侵權的風險中。大抵一般比較常見的侵權情形,如企業開發專有軟體時, 利用單一或多樣以上的開放原始碼元件來建置,如交易工具或財產庫存管理應用程式等,而將這些程式流通於內部企業網路或是傳遞給外部客戶使用時,已構成”散佈”行為,是觸犯了開放原始碼 GPL ( General Public License ,通用公共許可 )授權 。 日前位於紐約的 開放原始碼風險管理公司( Open Source Risk Management , OSRM )結合 Lloyd's 保險業者 Kiln 及 Miller 保險經紀公司推出開放原始碼保單來承擔企業使用開放原始碼的風險,該保險單最高賠償金額為 1000 萬美元。平均而言,企業若是投保 100 萬美元的保單,每年大約必須支付 2 萬美元的保險費。
科技產業申請租稅減免 國稅局:申報浮濫高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫,尤其是在可享高額抵減的研發項目上,爭議最多。實務上,人才培育的投資抵減減稅空間較少,頂多幾十萬元或幾百萬元,但研發投資抵減最高可達幾十億元,因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅,對企業來說效益很高,因此很多公司都先申報為研發費用,等被國稅局查到再說;另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第1點附表,研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減,而且業者須附薪資表及證明文件證明,才能減稅。但因為研發誘因優渥,企業總是先報再說,因此行政法院投資抵減的相關訴訟,十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第5條規定,公司的研發支出,在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額;支出總金額超過前二年度研發經費平均數者,超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅,當年度營所稅額不足抵減者,得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒,申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明,否則舉證不足反將被國稅局要求補稅,恐衝擊公司當年獲利。一般來說,適用投抵減稅金額愈高的公司,也愈常被選案查核,確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區,像是人才培訓支出,則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第24、25、25條之1條等法令規定,經主管機關核准,否則也將遭國稅局剔除補稅。
日本發布以人為本AI社會原則日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議,並於2019年3月29日發布AI戰略,其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則),希冀藉有效安全的活用AI,推動「AI-Ready 社會」,以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。 為構築妥善應用人工智慧的社會,AI社會原則主張應尊重之價值理念如下: (一) 尊重人類尊嚴的社會:AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會(Diversity & Inclusion):開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會(Sustainability):透過AI強化科技,以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。 而AI社會原則核心內容為: (一) 以人為本:AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識(literacy)教育:提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私:個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保:把握風險與利益間之平衡,從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保:防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新:人才與研究皆須國際多樣化,並且建構產官學研AI合作平台。
美國有限合夥發展於我國之借鏡