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」
美國參議員Carl Levin最近提出一項名為「終止公司股票選擇權租稅優惠法」（Ending Corporate Tax Favors for Stock Options Act, S. 2116，以下簡稱：股票選擇權租稅優惠終止法）的草案，主要目的是希望改變公司對於股票選擇權費用化的租稅處理（tax treatment of corporate stock option deductions）。 就租稅意義而言，公司發給員工（包括高階經理人及一般員工）的股票選擇權為薪資的一種，而根據美國內地稅法規定，目前公司在申報股票選擇權的薪資支出（compensation expense）減項時，可以申報的費用比公司帳簿上所登載的更高。由於此一稅法上獨厚股票選擇權的處理，使得近年來許多美國企業支付給主要高階經理人的薪資，有一大部分是股票選擇權，此現象在科技產業亦甚為顯著，其結果造成公司高階經理人與一般員工的薪資差距越益擴大。 「股票選擇權租稅優惠終止法」要求公司於薪資支出項下申報的股票選擇權費用，必須與公司帳簿所記載的數目一致，同時，股票選擇權也應與其他類別的公司薪資費用一樣，同樣受到1百萬美元的費用上限之申報限制，至於股票選擇權申報費用的時點，則不須要等到選擇權行使（exercise）的年度。
數位內容通路商收購相關支援技術數位內容於廣播應用上銷售與管理解決方案的領導廠商拜斯法爾 (Pathfire, Inc)於日前收購了相關的支援技術 Digital Media Gateway (DMG) Server Connect for Programming，並將此一技術應用於十二個廣播站上。 在技術整合之後， 拜斯法爾的程式聯結伺服器，將得以直接將 DMG伺服器之數位內容傳輸至廣播站的空中播送伺服器，並保留原先的數位格式。 隨著廣播電視的數位化，數位內容、廣播電視與相關數位技術的整合，應是未來發展的趨勢。相關技術的整合與相關企業的轉投資與併購，應會持續增加。政府在擬定政策與相關法令之時，宜事先掌握相關趨勢，因勢利導，以達事半功倍之效。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》，以強化公部門之AI風險管理2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。 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）
談日本基因改造實驗管理規範及其執行現況