日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例
日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例
資策會科技法律研究所
陳昱宏 法律研究員
107年11月12日
一、前言
日本知的財產戰略本部在2013年6月決定「知的財產政策願景」，作為日本推動智財計畫之政策主軸。5年來，隨著時間推移，社會環境及科技亦快速變化，日本知的財產戰略本部即於2018年6月12日推出新版「知的財產政策願景」。不論新舊版「知的財產政策願景」，均以強化中小企業智財戰略作為計畫推動目標之一，此係因日本內閣認為中小企業肩負起地方經濟之重責大任，為能使其活用智財能量，從2016年起即推出各種協助措施，如「活化地方智慧財產行動計畫」、「智財綜合協助窗口」等等。本文即欲以「2018知的財產推進計畫」中第5、8項之內容，介紹日本對於中小企業智財協助措施，提供我國未來在協助中小企業智財發展政策措施上不同思維。
二、中小企業等專利費用減免制度
2018日本知的財產推進計畫第5項為「為促進中小企業活用智財，除加強對於中小企業宣傳專利法修正後中小企業專利費用減半，及申請流程」。
日本特許廳官網即於2018年7月公布了「專利費等減免制度」之相關措施[1]，該制度係以個人、法人、研發型中小企業及大學為對象，在滿足一定要件之前提下，就專利申請費用及專利費（第1至10年）及與申請國際專利有關之調查手續費用，可申請減免。特許廳除附上相關規定之連結外，亦整理減免對象一覽表如下：
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減免對象
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法源依據
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措施內容
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中小新創企業
及小規模企業 |
產業競爭力強化法第66條
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〈專利[2]〉
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研發型中小企業
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產業競爭力強化法第18條
中小製造業高度化法第9條 |
〈專利[3]〉
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研發型中小企業
（亞洲據點化推動法） |
亞洲據點化推動法第10條
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〈專利[4]〉
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經認定能帶動地方
經濟發展中小企業 |
促進地方發展強化法第21條
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〈專利[5]〉
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經認定之重點
推動計畫中小企業 |
福島再興條例第84條
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〈專利[6]〉
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針對相關措施特許廳製作手冊及問題集[7]供中小企業參考。然而減免措施琳瑯滿目，且減免條件多有不同，中小企業未必能確知自己是否符合減免條件，故特許廳設計了簡易選單協助個人及中小企業[8]及研發型中小企業自行檢視[9]。
三、智慧財產商業性評價書
知的財產推進計畫2018第8項說明「為了使金融機構在對企業進行商業性評估時，能充分考量企業所擁有之智財能量，所以在『智慧財產商業性評價書』，應考量金融機關之意見，強化對於中小企業製作評價書之支援」。
日本金融廳在2016年之年度金融行政方針中提及，為使金融機構充分發揮融資之機能，確保金融制度完善。所以希望建立一套不過度依賴擔保品或保證人之制度，透過往來企業之業務及發展性，為適當之評價（商業性評價），以此為融資或佐證之制度。如此除了提供金融機關一個持續可能之新型態業務選擇外，亦可活化地方經濟。企業所擁有之智慧財產權所具有之隱性價值，常為經營者所忽略，為能將此等資產加以活用，智財商業性評價書相關業務交由智慧財產主管機關特許廳主責辦理，並設有智財金融入口網站[10]，供金融機構查詢，評價書製作流程如下：
- 金融機構就往來之中小企業客戶，向特許廳委託機構申請評價。
- 特許廳委託機構(三菱UFJ研究及管理顧問股份有限公司)將評價書作成費用交付與有合作之調查公司（多家）及下達相關指示。
- 合作之調查公司向中小企業為調查，並聽取相關意見。
- 合作之調查公司將做成之調查評價書交予特許廳委託機構。
- 特許廳委託機構將調查評價書交予金融機構。
- 金融機構將調查評價書加以活用於融資
資料來源：圖1 圖解智財評價書
以下有幾個注意事項[11]：
重點一：只有金融機關（包括地方創投基金）可以申請。
重點二：金融機關申請前應向往來企業說明。
重點三：以持有商標、專利(發明、新型、設計)等智慧財產權之企業為評價對象
重點四：金融機關可於申請時，選擇調查公司
重點五：評價書在提供予金融機關一段時間後，相關事務局可向金融機關為事後追蹤。
該入口網站亦說明，此制度之優點在於手續簡單（無須檢附任何資料），無須費用費用完全由特許廳負擔。
四、我國展望
我國中小企業相對於大型企業而言，在智慧財產權之意識或保護上均屬相對弱勢，政府除持續宣導智慧財產制度之重要性及優點之外，亦應考慮是否能有相關之協助措施，幫助其充分活用智財能量。本文所介紹日本2018知的財產推進計畫中兩項政策措施，前者透過專利費用之減免，使中小企業在不過度負擔之情形下，能善用專利制度，保障自己智慧財產之結晶，後者透過評價書之製作，使中小企業能獲得銀行在資金上之挹注。
我國對於中小企業雖已有專利費用減免措施，惟限於專利年費，且僅有6年[12]優惠期間；另，我國雖已形成無形資產評價產業，但金融機構對於智財融資，仍處於觀望階段，中小企業未必能透過無形資產評價取得資金需求，故若能適當取法日本對於中小企業在智慧財產取得面及融資面之協助，應能使我國中小企業對於智慧財產加以活用，提升我國整體競爭力。
[2] 〈中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho_keigen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[3] 〈研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho24_4.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[4] 〈研究開発型中小企業（アジア拠点化推進法）に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chushoasia24_11.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[5] 〈地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chiiki_kenin_shinsaryo_tokkyoryo.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[6] 〈福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/fukushima_genmen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[7] 〈リーフレット「特許関係料金減免制度のご案内 概要版（対象：個人・中小企業等）〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/pdf/panhu/exemption_info.pdf（最後瀏覽日：2018/10/25）。
[8] 〈個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。
[9] 〈簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani/kenkyu_00.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。
[10] 〈智財金融ポーダルサイト〉，智財金融入口網站http://chizai-kinyu.go.jp/
[11] 〈平成30年度中小企業等知財金融促進事業の意義・事業紹介〉，平成30年度中小企業等知財金融促進事業知財金融基礎研修会・公募説明会第二部，頁12（最後瀏覽日：2018/09/05）。
[12] 〈專利Q&A〉，經濟部智慧財產局網站https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=504276&ctNode=7633&mp=1
- 特許料等の減免制度
- 中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について
- 研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 研究開発型中小企業（アジア拠点化推進法）に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について
- 個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ
- 簡易判定ページ
- 智財金融ポーダルサイト
- 專利Q&A
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
包括違法下載刑罰化在內的著作權法修正草案在06月20日下午於日本參議院本會議中表決通過。違法下載刑罰化等的規定從10月01開始施行，而其它規定則從2013年01月01日開始施行。 日本政府最初於06月15日於眾議院文部科學委員會所提出的修正案為因應隨著數位化、網路化的發展而生之著作物利用態樣多元化及著作物違法利用及流通等的問題，包括 (1) 所謂「偶然入鏡」等未產生實害之著作物的非授權使用的放寬； (2) 國立國會圖書館的數化位資料自動公眾發送等的相關規定； (3) 依關於公文書等管理之法律而生的利用行為的相關規定； (4) 所謂「擷取違法化」等、關於技術面的保護手段之規定的整備等，在同委員會內獲得全員一致的表決通過。 此外，在同委員會也就自民黨、民主黨(提供兩點全名)兩黨所提出的針對「違法著作物的下載」導入刑事罰的修正案進行表決，獲得通過，並在其後的眾議院本會議中併同前述文部科學委員會所提出之修正案一併表決通過，復送交參議院進行表決。違法著作權的下載行為早在先前2009年的著作權修法時即已認為為違法化，惟一直以來並沒有罰則之規定。 在日本音樂相關權利人團體很早開始就提出了違法下載刑罰化的強烈要求，不過都沒有納入著作權法修正的相關審議會進行審議。不過，此次在權利人團體強力向以自公兩黨為首的政黨進行遊說的結果，最後通過了「兩年以下的有期徒期或20萬圓以下罰金」的修正內容，並於本次參議院本會議中表決通過成立。
英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority, FCA）與英國財政部、英格蘭銀行於2018年3月共同組成「加密資產專案小組」（Cryptoasset Taskforce），為英國政府「金融科技產業戰略」（Fintech Sector Strategy）之一環。2019年1月23日，FCA公布《加密資產指引》（Guidance on Cryptoassets）諮詢文件，除在配合加密資產專案小組之調查、研究外，亦在於落實FCA作為金融監理主管機關，盤點及釐清法規適用之職責，以妥適因應金融科技發展。公眾意見徵集期間至2019年5月4日，FCA並預計在同年夏季提出最終版本的報告。 依據《加密資產指引》，FCA臚列了四項監理代幣（token）可能的法源依據，包含： （1）受監管活動指令（Regulated Activities Order）下的「特定投資項目」。 （2）歐盟金融工具市場指令II（MiFID II）下的「金融工具」。 （3）電子貨幣條例（E-Money Regulations）下之「電子貨幣」。 （4）支付服務條例（Payment Services Regulations）。 由於加密資產市場與分散式記帳技術發展迅速，參與者迫切需求更清晰之監理規範，包含交易匯兌、主管機關等，避免因誤觸受管制之活動（regulated activities）而遭受裁罰。其次，FCA亦希望能強化消費者保護，依照加密資產商品類型，讓消費者知道可以尋求何種法律上之保障。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
美國能源部展開離岸風力能源計畫由於能源價格、供給不穩定、以及環境考量等因素，使美國思考潔淨及再生能源的開發。美國能源部在2008年公布了一份報告「20% Wind Energy by 2030: Increasing Wind Energy’s Contribution to U.S. Electricity Supply」，檢視風能利用的可行性，希望在2030年達到風能發電占全國20%的需求。 美國在2010年因為金融海嘯後期的影響，對於能源的需求及價格降低，導致風能的發展減緩。而面臨一些新興的市場，例如拉丁美洲、非洲、亞洲陸續加入風能的開發領域，尤其中國大陸，自2005年後，幾乎每年呈倍數成長，2010年所累積的風能更超越美國，美國再度投入相關的計畫研發，在今年(2012)美國能源部宣布展開一項投入1.8億、長達六年的離岸風力能源計畫。 此計畫的第一步將於今年投入二千萬於全美四處離岸地區導入風力能源，這些風力能源計畫將能加速風力科技的重大發展，並能協助美國能源的多樣性規劃、提升經濟發展。離岸風力是美國相當具有潛力的能源，估計可以提供超過4000GW的能量，可以緩和美國的能源危機及經濟和環境的挑戰，而且能夠提供大部分人民居住的沿海城市的能源和電力。 此一計畫之申請者，希望是能在能源開發、設備提供、研究機構、海洋裝置專家等領域組成世界級的團隊。其目的是為了促進美國離岸風力的發展，並協助下一代風力能源科技的設計與示範。這個試驗計畫能協助瞭解導入離岸渦輪機、連接渦輪機與電網的主要挑戰。投入這個新興的產業，政府的補助可協助降低成本並加速美國沿海風力能源科技的發展，而且在實際的沿海環境測試能提供有價值的資訊。 在積極發展風能的同時，美國參議院於2012年3月，否決了風能業者延長租稅優惠的提案，此租稅優惠方案將於年底屆至。此優惠是針對風能發電製造成本的補貼，相關業者紛紛表示，終止此補貼將會影響美國風能的發展，因此他們將會繼續爭取。