連結稅（link tax）
連結稅（link tax）並非政府稅捐，而是網路業者以連結方式擷取新聞內容提供予他人，應向新聞業者協議取得授權，並支付適當費用的俗稱。針對網路業者擷取使用或彙整他人的新聞（例如Google News），導致發布該新聞之新聞業者實際獲得的點擊率與網路流量減少的情形，為了平衡新聞業者與網路業者間的利益，歐盟於2019年通過施行的歐盟數位單一市場著作權指令（The Directive on Copyright in the Digital Single Market）中，訂定網路業者應向新聞業者取得著作使用之授權協議，包含網路業者應與新聞業者分享一定比例之收益。
本條文於草案階段即備受爭議，草案條文（第11條）甚至包含使用超連結（hyperlink）的行為在內，而引發網路業者與使用者的反彈，並戲稱支付使用超連結的費用為繳交超連結稅。而最後通過的條文（第15條），則排除了非商業使用的個人、使用超連結或是僅單詞或簡短摘錄的情形，並將新聞業者的權利限於發表後的兩年以內，且不溯及適用指令施行前發表的新聞。
德國跟西班牙分別於2013年及2014年立法賦予新聞業者類似的權利，但結果顯示新聞業者對於網路業者的依賴，可能還遠大於網路業者擷取新聞業者內容所獲得的利益。法國於2019年7月完成將歐盟著作權指令內國法化，Google也因此調整其擷取政策，除非新聞業者主動完成對擷取內容範圍限制與授權的設定，Google將刪除全部擷取內容；連結稅能否保障新聞業者對其所發布新聞的相關權利，並平衡新聞業者與網路業者間的利益，仍有待觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
由歐盟數位單一市場著作權指令觀察國際數位內容智慧財產權保障趨勢，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=66&tp=3&i=89&d=8172 （最後瀏覽日：2019/11/26）。
歐洲新著作權指令 將影響互聯網環境下之著作使用，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=92&d=8129 （最後瀏覽日：2019/11/26）。
2017年底，日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫，委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行，希望透過與新創團隊共同協作的模式，運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢，並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示，Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR；或譯創業家居留計畫)進行設計。 STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫，該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異，但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題，再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期，以公私共同開發出產品或服務原型為目標，最後由新創團隊進行提案報告，為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域，未來更可能與市政府簽訂合作契約，進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計，平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市，並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站，由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定，並具有跨域、跨文化之普適性。 日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動，第一個參與的地方政府為京都府京丹後市，之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫，彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。 Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下，地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP)，僅需提出希望解決之問題。舉例而言，香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」，最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。 STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高，資源共享與知識流通量巨大，並且以解決問題為導向，能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈，增加彼此信任度，更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。
日本經產省發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引日本經濟產業省（下稱經產省）於2023年6月6日發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引（IoT機器を開発する中小企業向け製品セキュリティ対策ガイド），本指引彙整企業應該優先推動IoT機器資安對策，經產省提出具體資安對策如下： 1.制定產品資安政策（セキュリティポリシー）並廣為宣導：由企業經營者率先制定資安政策，進行教育宣導，並依實際需求修正調整。 2.建立適當的資安政策體制：確立實施資安政策必要之人員及組織，明確其職務及責任。 3.指定IoT機器應遵守之資安事項，並預測風險：決定IoT機器的預設使用者及使用案例，並於釐清使用者需求後，指定IoT機器應遵守之資安事項，預測衍生風險。 4.考量IoT機器應遵守之資安事項及預測風險，進行設計與開發：以預設IoT機器應遵守之資安事項衍生風險為基礎，從設計與開發階段開始採取風險對策。 5.檢測是否符合資安相關要件：從設計與開發階段開始制定檢測計畫，檢測是否符合資安要件，並依據檢測結果進行改善。 6.於產品出貨後蒐集風險資訊，與相關人員溝通並適時提供支援：蒐集全球資安事故與漏洞資訊，並設置可適時與委外廠商以及用戶溝通之窗口。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省（以下簡稱農水省）從2021年起於補助計畫要點中規定，農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料，且為系統服務業者取得、保管的情況下，須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序（下稱GL合規）。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST，自行向律師、專利師等諮詢，評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會，條列出須GL合規之補助計畫清單，且相關計畫規定預計於2021年生效（2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定）。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」，其中與「農業資料利用」相關實施項目為：利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約，應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神，保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料，於2020年制定農業領域AI資料契約指引，做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴，透過規制改革實施計畫，將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點，可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}