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)。

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(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)

英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道

英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道 科技法律研究所 2013年06月28日 壹、背景說明   英國智慧局於今年(2013)3月底時宣布投入15萬英鎊(約683萬元台幣)啟動一項名為數位著作授權平台(Copyright Hub)的建置計畫[1]。所謂的數位著作授權平台的概念,係來自於2012年英國卡迪夫大學(Cardiff University)經濟系教授Hargreaves在2011年5月發表的一篇研究報告[2],報告內容指出英國目前在多樣化的數位著作授權市場中,已經跟不上數位時代腳步。包括授權費用過高(授權過程繁複)、利用人不易取得作品之著作權、數位著作權交易不夠透明等,導致數位著作授權市場過小,並阻礙創意產業新的數位商業模式發展等,該文並指出若解決上開問題,在2020年後英國每年將可增加220萬英鎊的收入(約1億新台幣)。   Hargreaves教授認為要解決當前的困境,可以成立一個具有自動的電子商務媒合網站(automated e-commerce website),或是網絡系統(network of websites)的單一平台,來解決權利人、利用人、以及市場等關於著作權的授權事宜,此平台稱為數位著作權交易中心(Digital Copyright Exchange),此概念隨後再經英國智慧局委託Richard Hooper教授進行評估研究,正式將該平台命名為「數位著作授權平台」(Copyright Hub),並於今年3月底正式啟動建置計畫。 貳、數位著作授權平台(Copyright Hub)初步構想 Hooper教授受託針對數位著作權交易中心(Digital Copyright Exchange)的可行性進行研究[3],原則上贊同此種平台的概念,但其另外強調該平台的性質應是一個由產業界主導的非營利組織(industry-led and non-profit),並應搭配以下措施: 一、數位內容作品識別認證   建立數位內容物件識別認證機制,釐清數位內容之權利人與利用人(被授權者)之關係,以加速數位著作之流通以及侵權之防止。例如,以數位圖像而言,其互通的內容識別碼、以及作為數位圖像內容識別碼的後設資料(metadata)[4]容易被移除或變更,以至於無法辨識該圖像的權利人與被授權者為何,同時真正權利人無法收取著作利用的權利金,進而阻礙圖像授權產業的發展。又如以數位音樂為例,目前採行的國際標準碼(ISAN或EIDR),可由業者自行決定,而不同的國際標準碼也應該能夠互相轉換或辨識。 二、降低孤兒著作之利用成本   有關孤兒著作之運用,利用人通常要證明已盡一切努力之辛勤搜尋(diligent search),方能進行該孤兒著作的加值利用。Hooper教授於該研究報告中建議,當利用人透過此數位著作交易平台蒐尋著作權人未果時,便符合已盡一切努力之辛勤搜尋[5],以符合數位時代的搜尋態樣,降低利用人搜尋的成本。 三、減低數位作品合法取得之落差   目前在數位世界中,權利人與利用人間,就合法取得著作之可能性存在高度落差(Repertoire Imbalance )[6]。舉例而言,在現實世界中如欲購得知名畫作,對於消費者來說,通常可預期相關交易資訊,包括購得管道、價格等。但在網路世界中,目前不但未發展出明確之交易管道,同時亦有為數不少的非法著作在網路上流竄。因而對於消費者來說,其自然而然以非法著作為其消費標的。從而對著作權利人而言,自然對於數位化的環境保有保障不夠充分之印象。進而降低著作權利人投入資源將著作予以數位化的意願;或縱使數位化後,對於投入數位交易市場,進行授權或銷售亦有所顧忌。因此Richard Hooper認為「數位著作交易平台(Digital Copyright Exchange, DCE)」的概念,除提供線上交易管道外,也須搭配其他技術、措施,以降低非法著作物的複製、流通。 參、由官方成立團隊協助建置數位著作授權平台(Copyright Hub)   英國智慧局聽從Hooper報告之建議,於當年(2012)11月成立「授權推進團隊」(Copyright Licensing Steering Group),由前英國國家廣播公司(British Broadcast Company, BBC)商務授權部主任James Lancaster擔任計畫主持人,下設六個工作小組,以針對Hooper報告所提出的各項主題進行研議,並找出可行之解決方案[7]。六個工作小組分別為:   1.數位著作授權平台籌設小組(Copyright Hub Launch Group)   2.數據轉換小組(Data Building Blocks)   3.數位授權解決方案小組(Digital Licensing Solutions)   4.圖像與後設資料小組(Images and Metadata)   5.教育推廣小組(Education Licensing)   6.音樂聯合授權小組(Joint Music Licensing)    從以上各工作小組定位觀察,不難發現「數位著作授權平台籌設小組」係整個授權推薦團隊的主要核心,其他小組的角色為配合研擬該平台的授權業務相關措施。 圖1:授權推進團隊組織圖 資料來源:http://www.clsg.info/uploads/CLSG_Organisation_Chart.pptx 肆、數位著作授權平台(Copyright Hub)之基本定位與功能   至於數位著作授權平台的定位為何,,根據該平台籌設小組所提出的營運方針[8],初步觀察該平台的定位與功能可歸納出三項特點: 一、平台定位為連結利用端與權利端之入口門戶(Portal)[9]   該匯轉平台的定位為連結(connect)利用端與權利端的入口門戶,屬於一種著作權資訊匯集中心;另外該平台之建置應由產業界所主導的非營利的組織並採自願加入的性質。只要涉及著作權以及著作臨接權相關的內容作品,都可以加入此平台,不限於數位形式的內容作品。平台並非要取代現有的市場機制,而係在促進現有的集體管理團體、作品登記單位(Registry)以及跨領域之間有關著作權之交流。 二、平台的主要功能在於媒合權利端與利用端[10]   平台主要提供的服務內容為協助利用端找尋合適的內容以及權利資訊,降低其在海量的數位世界裡搜尋的成本。此外,該平台也具備媒合功能,即利用人也可以透過該平台向權利人提出授權申請,或是由權利人向不特定或潛在的利用者提出授權的邀約,平台僅作為第三方的媒合者,協助兩端進行相關授權事務。另外,透過平台的資訊彙整機制,也可降低授權的爭議,例如專屬授權的重疊,以及授權範圍的疑義等等。 三、平台須借重數位權利資訊管理工具以達成目的[11]   目前數位作品透過數位權利管理資訊系統(Copyright Management System)已蔚為趨勢,因此該平台希望藉由多媒體識別網絡(Multimedia Identifier Network),在每一個數位作品加入一個管理碼,用以管理作品的權利資訊(包括授權內容等訊息)。此外,平台未來也會建立識別不同國際標準碼的機制,讓使用不同國際標準碼之作品在此平台上都能夠互相轉換或辨識。 伍、事件評析   從英國智慧局啟動成立數位著作授權平台的計畫,可以看出英國政府有意希望透過一個入口的網站來提供作品權利資訊,亦即由一個「節點」(Hub)[12]連結到各個相關著作權資訊的資料庫或管理團體,目前主要先進國家對於數位著作權彙集管理似乎有此種趨勢,例如日本的著作權資訊集中處理機構(著作権情報集中処理機構)[13]也是採用此種著作權彙集管理方式,不過其定位僅在於資訊提供。成立這些機構的國家,實際上都有良善且歷史悠久的著作權集體管理團體,同時也建立了相當數量的著作權相關數據,因此當要建置此類平台或入口網站時,馬上可擁有相當規模的平台資料庫。 我們也不難觀察到,該平台不斷強調其性質應該是非營利的組織,同時不會涉及相關的授權與交易(但提供協助),也不干預市場既有的商業機制,亦即政府只要擔任輔導或是初期研究建置的角色即可,所有的授權、交易都應該由民間自行運作,也不應該強迫其他產業加入,應由產業自行決定。儘管該平台的理想模式是如此,但該平台實際上尚未運作,是否可能達成每年增加一億台幣的產值也有待觀察。   不過從英國智慧局投入資金啟動數位著作授權平台此一動作,不難發現英國政府的企圖心,欲透過此一平台媒介進一步將英國的音樂、圖像、影音透網絡推廣到世界。從文化層面來說,係希冀透過該媒介再傳遞或散布英倫三島的文化,進而透過間接或直接產生經濟上的價值反饋。至於英國的作法於我國是否有可參考之處?實際上本文認為,由於我國的民主自由開放,所孕育出來文化能量,足以堪稱華語世界之翹首,富有蓬勃發展的音樂產業、出版產業、以及近來興起的影音產業,在華語世界或是亞洲等,競爭力不亞於其他國家,甚至近來流行文化已經深入擴散到鄰近國家當中[14],我們如何透過科技媒介整合文創產業,進而增加經濟上的產值,英國的此種思維脈絡足堪借鏡。 [1] Government gives £150,000 funding to kick-start Copyright Hub(2013.03.25), http://www.ipo.gov.uk/about/press/press-release/press-release-2013/press-release-20130325.htm [2] Digital Opportunity - A review of Intellectual Property and Growth, http://www.ipo.gov.uk/ipreview-finalreport.pdf [3] Copyright Works: streamlining copyright licensing for the digital age, http://www.ipo.gov.uk/dce-report-phase2.pdf. [4] 後設數據(Metadata),又稱元數據、中介資料,為描述數據的數據(data about data),主要是描述數據屬性(property)的資訊,用來支援如指示儲存位置、歷史資料、資源尋找、檔案紀錄等功能。元數據算是一種電子式目錄,為了達到編製目錄的目的,必須在描述並收藏數據的內容或特色,進而達成協助數據檢索的目的。See Kai M. Hüner, Boris Otto, Hubert Österle, Collaborative management of business metadata, International Journal of Information Management, 31(4), 305, 305-308 (2011). [5] Hooper & Lynch, supra note 115, at 31. [6] 參考Hooper & Lynch, supra note 115, at 34. [7] Creative Industries Drive Momentum to Streamline Copyright Licensing in the Digital Age, http://www.clsg.info/uploads/Copyright_Hub__Press_Release.pdf [8] The Copyright Hub: Operating Policies, Version 1.0, November 21 2012, available at http://www.copyrighthub.co.uk/uploads/Copyright_Hub_Operating_Policies_-_Version_1.0_Nov_2012.doc [9] Ibid, P.2 [10] Ibid , P.3-4 [11] Ibid , P.5-6 [12] 此處的hub根據上下語義翻為節點為宜。 [13] 著作権情報集中処理機構,http://www.cdc.or.jp/ [14] 邱莉玲,〈台味指數 8成日本人哈台〉,工商時報,2013-03-08,http://money.chinatimes.com/express/express-content.aspx?id=14435&cid=7

行政院審查通過「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案

  「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案已於94年11月30日經行政院第2968次院會審查通過,將於近期進一步送立法院審議。未來只要有食品遭檢出含有害人體健康的物質,或標示不清,都一律得先下架禁賣並封存。而食品廣告誇大不實或宣稱具有療效部分,也在這次修法中加重其相關罰則。 本次修法重點為: 一、廣告管理:延長傳播業者保存委託刊播廣告者資料之期間,由原本2個月修正為6個月(食品衛生管理法修正條文第十九條、健康食品管理法修正條文第十五條)。 二、提高罰鍰額度: 1.加重宣稱療效健康食品業者之行政處分,提高其罰鍰額度,由原本6萬元以上30萬元以下,修正為20萬元以上100萬元以下,並規定一年內再違反者,得廢止其營業或工廠登記證照。(健康食品管理法修正條文第二十四條) 2.對於影響民眾飲食衛生安全較鉅之違法情節,提高罰鍰額度,將部分原本3萬元以上15萬元以下或4萬元以上20萬元以下,提高為6萬元以上30萬元以下(食品衛生管理法修正條文第三十一條及第三十三條)。 三、違規業者加重行政處分:違規標示產品 除應通知限期回收改正,進一步明定於改正前不得繼續販賣(食品衛生管理法修正條文第二十九條)。 四、擴大地方主管機關得命暫停作業並將物品封存之範疇(食品衛生管理法修正條文第二十四條)。

英國交通部將擬議新增無人機規管措施

  在過去幾年,涉及無人機的事故發生頻率急遽上升,從2014年的6起事件至2017年增加到93起,根據英國交通部(The Department for Transport)研究顯示,重達400克的無人機可撞碎一架直升機的擋風玻璃、2000克無人機可嚴重損壞一架客機的擋風玻璃。為防止濫用無人機,保障大眾安全,英國交通部將提出更嚴格的規管措施,並於2018年7月26日起於網站上公開徵求意見,若通過將成為無人機法案(Drones Bill)草案的一部分。   擬議之規管措施包括:(1)設定小型無人機持有者之最低年齡;(2)賦予警察對於違規無人機之執法權力,如對於違規之無人機,即時開立罰緩處分;(3)使用新的反無人機技術(counter-drone technology)以保護公眾活動,確保國家關鍵基礎設施免受滋擾,並防止物品走私至監獄;(4)規定無人機操作員於無人機起飛前,透過應用程式(apps)提交飛行計劃。   無人機應用產業在未來十年將迅速成長,新措施之目的係為確保無人機之使用安全。交通部政務次長(Parliamentary Under Secretary of State for Transport)Baroness Sugg表示,無人機為社會和經濟帶來良好效益,為防止無人機造成的滋擾超過其潛在利益,將新增規管措施,並進行公開諮詢。   此外,從2018年7月30日起,禁止無人機飛行高度超過122公尺(400英尺),及不得於距離機場邊界1公里(0.6英里)內飛行之飛航令(Air Navigation Order)已正式施行,違反者將面臨高達2,500英鎊的罰金或處五年以下有期徒刑。

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