美國《雲端法》（CLOUD Act）
美國《雲端法》（CLOUD Act），全名為《釐清境外合法利用資料法》（Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act），於2018年3月23日頒布生效，該法更新《1986年儲存通訊紀錄法》（Stored Communications Act of 1986），並釐清海外資料合法取得：無論資料儲存地在美國境內或境外，美國執法機構均可合法請求通訊紀錄的保存或揭露。
《雲端法》有兩大重點：首先，《雲端法》授權美國與其他值得信賴的國家進行雙邊協議，以取得重大犯罪之電子證據。其他國家必須擁有相應的完善法規、隱私、公民權利之保護，方具備與美國簽署雙邊協議的資格。透過雙邊協議，締約雙方可憑對方國家的搜索票等法律文件，直接對通訊服務提供者強制執行。其二，《雲端法》闡明美國與相當多國家長久以來的原則─假設一間公司在特定國家的司法管轄權範圍內，則其所產生的資料應接受該國的管制，資料儲存地為何，在所不問。
《雲端法》的立法背景可以追溯到2013年美國聯邦調查局（Federal Bureau of Investigation, FBI）進行緝毒受阻。當時，涉案美國公民的電子郵件存於微軟境外伺服器，FBI持有搜索令，但是微軟以《1986年儲存通訊紀錄法》管轄範圍不及於美國境外為由，拒絕提供系爭電子郵件。2016年聯邦第二巡迴上訴法院於Microsoft Corp. v. United States判決微軟勝訴─美國政府不得強制取得境外伺服器資料。然而，此訴訟存在相當多爭議，復有2018年《雲端法》之制定，微軟亦對《雲端法》表示支持。《雲端法》通過時，最高法院尚未做出判決；最終，最高法院於2018年4月17日撤銷Microsoft Corp. v. United States。2019年4月10日，美國司法部發布雲端法白皮書，匯集刑事和國家安全專業的律師之意見，並回答常見的問題，希望提升全球的公共安全、隱私及法治。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
有鑑於許多歐盟國家為日漸高漲的健康照護成本所困，歐盟於Horizon 2020政策下陸續推動會員國合作以更有效益的創新採購方式進行健康照護計畫的推展，以降低健康照護預算的壓力，RELIEF計畫即屬其一。歐盟於2016年2月啟動RELIEF計畫，聯合義大利、西班牙、瑞典三國，目的在發展創新ICT解決方案以協助慢性病患透過自我管理方式舒緩慢性疼痛、能夠持續獨立生活。欲採購的ICT創新服務為目前尚不存在於市場上、仍需經研發之解決方案，實為針對慢性疼痛自我管理解決方案的「研發服務」，該計畫係採「前商業化採購(Pre-Commercial Procurement, PCP)」方式進行跨國公告招標。目前RELIEF計畫正在進行PCP準備階段之公開市場徵詢，除了透過2個月（今年11、12月）的公開線上問卷調查業者意見，另將以workshop形式舉辦三場公開市場徵詢會議。 RELIEF計畫另一重要目標就是透過此計畫以建立完整PCP流程，讓未來參與相關計畫的公部門能夠熟悉並妥善運用PCP流程及工具 。「前商業化採購」為歐盟廣泛創新戰略中所指出能協助公部門採購「研發服務」的特殊採購程序，以滿足尚未存在市場上、仍需經研發的技術性創新需求，此程序不包含對研發成果的商業化採購，亦不受政府採購法之規範，能夠從需求面刺激廠商創新研發，讓研發從一開始即以機關需求為核心。 RELIEF計畫劃分為PCP之準備階段以及執行階段。於準備階段會進行PCP招標文件準備、採購團隊的需求及現有技術分析、公開市場徵詢(Open Market Consultation, OMC)；由於採購機關對其需求尚無具體的規格描述，必須經廣泛的市場意見徵詢與溝通以進一步定義，正在進行中的OMC將聚集採購團隊、潛在投標者（例如對健康照護、數位照護、病患賦權與互動性有鑽研之ICT業者）、終端使用者等，以廣蒐相關利害關係團體意見並進行充分互動溝通，作為執行階段的重要參考基礎。 PCP正式公告後的執行階段即區分為階段A「解決方案設計(Solution design)」（計半年）、階段B「原型開發(Prototype development)」（計半年）、階段C「商業化前開發：場域測試(Pre-commercial development: field test)」（計一年）。各階段將設定參與廠商應達成目標，以篩選出較符合需求者始得進入下一階段，以維持廠商間良性競爭，於階段C最後決標予研發成果最符合計畫需求之廠商（可能1家以上）。 歐盟目前的創新推動策略上PCP屬尚未被充分運用的工具，從該計畫的規劃可見準備階段對後續PCP執行階段的重要性，透過其示範可供政策規劃者為借鏡，運用創新採購驅動產業創新發展以更有效益解決社會與政府需求。
檢視《科學園區設置管理條例》暨相關規範對新創產業之租稅優惠檢視《科學園區設置管理條例》暨相關規範對新創產業之租稅優惠 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 法律研究員 2019年12月23日 《科學園區設置管理條例》於1979年訂立，並於2018年5月15日全文修正，同年6月6日公布。規範名稱由原先之《科學「工業」園區設置管理條例》更訂為《科學園區設置管理條例》（以下簡稱本條例），由傳統製造業為主體的思維，轉化為引進多元科學技術。 為鼓勵多元科技產業進入園區，本條例設有租稅優惠之規定，若自國外進口機器、設備、材料等，則可免徵進口稅、貨物稅、營業稅；外銷產品或勞務時，不僅營業稅的稅率為零，亦免徵貨物稅。[1]另外，尚有承租土地租金之減免；[2]以及輸出入貨品，若申請簽證、核准，則可免辦輸出入許可證。[3]在子法上，亦有園區進出口貨品保稅之規範。[4]申言之，進入園區的事業，仍須有實體的物件產出，方能適用本條例中的優惠。此仍偏屬於以工業的思維，規範園區內的產業，針對無實體產出的業者，如以大數據分析、服務為導向的新創事業，則不適用目前相關的租稅優惠。 在其他規範，[5]亦有輔助產業發展之租稅優惠。立於推動產業創新的基礎，針對遵守環境保護、勞工、食品安全衛生規範的企業；[6]或投資之全新智慧機械係供自行使用；[7]或於其自行研發之智慧財產權取得之收益範圍內讓與、授權，[8]均得抵減課徵所得稅。另，學術或研究機構自行研發，[9]或員工取得獎酬股份的基礎給付，[10]亦均得選擇免課徵所得稅。創業投資事業，[11]亦享有相關之租稅優惠。並尚有為生技新藥產業的升級，而在人才培訓、研究、發展的投資，可抵減營利事業所得稅。[12]針對中小企業對土地之使用、研發實驗、以智慧財產作價的股票、保留盈餘、增僱員工，[13]亦設有租稅優惠。現行的稅務規範，已不再侷限於空間或實體物，而有以鼓勵「研發」為主體。換言之，新創產業研發的各個階段，仍須以各自的技術、資金、人力形成研發成果，若能以政府的資源協助產品開發的過程，應可強化新創產業既有的研發基礎。 提供新創產業稅務上的支持，不僅可以直接補助新創業者的方式，亦可藉由鼓勵新創業者接受輔導，加速達成科技發展的目標。此可觀察美國《紐約洲商業孵化器與新創熱點支持法案》，[14]受孵化器輔導的新創公司，在個人所得稅、銷售與使用稅務、公司特許經營權的稅務上，具有利益。另，中國大陸對於重點發展的產業和專案，亦設有減稅、免稅等規定，[15]以提升科技發展。稅務上的優惠，已不再限於研發，而擴大及於「整體研發的過程」。 綜上所論，台灣政府為推動新創產業的發展，提供稅務上的優惠，以提升研發成果市場競爭力。若為加速科學研究的效率，或可參考美國、中國大陸以孵化器協助新創公司達成研發目標，制訂稅務優惠規範與接受輔導的要件等。 [1] 本條例第23條。 [2] 本條例第24條。 [3] 本條例第25條。 [4] 科學園區保稅業務管理辦法。 [5] 如中小企業發展條例、產業創新條例、生技新藥產業發展條例。 [6] 產業創新條例第10條。 [7] 產業創新條例第10條之1。 [8] 產業創新條例第12條之1。 [9] 產業創新條例第12條之2。 [10] 產業創新條例第19條之1。 [11] 產業創新條例第23條之1、第23條之2、第23條之3。 [12] 生技新藥產業發展條例第5條、第6條、第7條。 [13] 中小企業發展條例第4章：第33條至第36條之3。 [14] New York State Department of Taxation and Finance Taxpayer Guidance Division, New York State Business Incubator and Innovation Hot Spot Support Act, Technical Memorandum TSB-M-14(1)C, (1)I, (2)S, at 1-6 (March 7, 2014), URL:http://www.wnyincubators.com/content/Innovation%20Hot%20Spot%20Technical%20Memorandum.pdf (last visited：December 18, 2019). [15] 《中華人民共和國企業所得稅法》第4章「稅收優惠」：第25條至第36條(2008年修正)。
從歐盟、新加坡固網法規檢視台灣高速寬頻環境發展困境 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。