概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)

  概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化,於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」(the William J. von Liebig)。

  為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙,例如:資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標,並透過下列手段強化科技成果商業化動力,提升商業化績效:1、通過種子基金資助,為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注;2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢,以及智慧財產權保護等諮商;3、創業人才教育及培訓,促進創業文化並進行創業教育,以增強大學與產業協同創新能力。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8205&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/09)
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歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引

歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。

Google公司為強化專利組合,再下一步棋

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德國「真實實驗室」

  德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會,但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響,此類影響通常難以在短期內權衡利弊,從而不易對其訂出具體合適的規範,例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫,雖有無限想像空間,但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、(空氣或噪音)汙染、就業等方面的不利影響,進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此,德國聯邦經濟及能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」(Reallabore Strategie),旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境,同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據,了解創新的機會和風險,進而找到正確的監管答案。   「真實實驗室」(Reallabore)係指允許在特定時間及真實環境範圍內,進行創新科技與商業模式發展測試,而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度,其與「生活實驗室」(Living Labs)和「實驗場域」(Experimentierräume)、「沙盒」(Sandbox)、「領航計畫」(Pilot Project)等概念類似,與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣,但更著重在探索未來的監管方向,簡而言之,「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)為具體傳達其概念,對其特徵作了如下描述:(1)可以進行數位創新試驗的特定時空環境(2)可以支持創新想法自由發揮的法規環境(3)可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。

日本內閣通過AI研發及活用推進法草案

日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案,以下簡稱日本AI法),旨在兼顧促進創新及風險管理,打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下: 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務:為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則,同法第4至第9條規定,中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策,研發法人或其他進行AI相關研發之機構(以下簡稱研究機構)、提供AI產品或服務之業者(以下簡稱AI業者)及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能:依據日本AI法第15條及第17至第28條規定,日本內閣下應設置「AI戰略本部」,由首相擔任本部長,負責制定及推動AI基本計畫,統籌推動AI技術開發與應用相關政策,並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制:為有效掌握AI開發、提供及應用狀況,防止AI應用侵害民眾權益,日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢,並得基於上述結果,對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。

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