美國總統川普於2019年5月依據「國際緊急經濟權力法」(International Emergency Economic Powers Act, IEEPA)之授權,訂定「保護資通訊技術與服務供應鏈安全」行政命令(Executive Order on Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain)。目的係為避免因具有競爭關係之外國政府或機構,利用其設計、開發或製造之資通訊技術或相關服務之資安漏洞進行資料竊取或網路攻擊等行為。
川普總統認為,如未能對於相關之資通訊技術、產品或服務進行管制,將有提升美國資安風險之疑慮,進而對美國之國家安全、外交政策及經濟構成威脅,故應針對具有競爭關係之外國政府或機構所提供的相關資訊與通訊技術或服務,進行下列相關之措施:
歐洲議會於2022年6月22日表決通過碳邊境調整機制(Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM)草案之議會版本,為該次決議通過三項草案中之一項,而包含CBAM在內之三者皆屬歐盟去年7月所公布「Fit for 55」溫室氣體減量包裹法案中的一部份,正式施行後將要求進口商向歐盟購買「CBAM憑證」,繳交進口產品對應之碳排放量費用,希望促進非歐盟國家減少碳排放以及防止碳洩漏(carbon leakage)的風險,並避免氣候政策不積極國家的企業擁有不公平優勢,以進一步降低全球碳排放。而在此次議會通過之版本中,有幾點作了調整: (1)擴大管制範圍:在產品方面,除原先歐盟執委會所提出之水泥、鋼鐵、鋁、肥料及電力等5大類產品外,歐洲議會亦希望納入有機化學品、塑膠、氫氣和氨等產品。為確保順利實施,委員會將對有機化學品和聚合物進行技術特性之評估;同時歐洲議會也計畫將管制擴大至間接排放,即包含製造商使用電力所產生之排放,以更能實際反映歐洲工業的二氧化碳成本; (2)逐步實施CBAM並提前終止歐盟排放交易系統(Emissions Trading Scheme, ETS)的免費配額:CBAM預計從2023年1月1日開始試運行,原草案規劃試運行至2025年底,現延長至2026年底;在2023年至2026年過渡期間,歐盟出口商保有100%的歐盟ETS免費配額;而自2027年起則正式施行向進口至歐盟產品之碳含量進行定價,並要求進口商購買與繳交相對應之CBAM憑證。雖然出口商仍有ETS免費配額,但該配額將逐步遞減,並於2032年之前終止免費配額制度,由CBAM完全取代之,以避免對歐盟產業有雙重保護的情形; (3)設立CBAM集中管理機構:歐洲議會認為與其在各會員國內分別指派共27個個別之主管機關(competent authorities),應設立歐盟單一機構集中管理,以提升實施效率、透明度及成本效益;同時,也可避免第三國進口商在各會員國間因管制密度之差異而有挑選法院(forum shopping)的情況; (4)CBAM收入之應用:歐洲議會建議CBAM之收益應歸入歐盟預算,以對最低度開發國家(LDCs)提供至少相當於CBAM收入的財務援助,協助其製造業脫碳,以共同落實歐盟氣候目標,以及《巴黎協定》等國際承諾。
新加坡發布《無形資產揭露框架》,鼓勵企業主動揭露「無形資產」現況,以創造更高的價值新加坡政府於2023年9月4日發布《無形資產揭露框架》(Intangibles Disclosure Framework, IDF),鼓勵企業以系統化的方式,主動對外揭露所持有之「無形資產」(如品牌價值、專利等),使利害關係人(如投資者、合作夥伴等)能進一步瞭解其「無形資產」現況,藉此創造「無形資產」更高的價值。本框架是在「新加坡智慧財產局」(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)及「會計與企業管理局」(Accounting and Corporate Regulatory Authority, ACRA)主導下,由產業代表組成的工作小組歷時2年討論後制定發布。 框架中指出,過去20年間,全球「無形資產」的投資和所創造之價值逐步超過「有形資產」。然而,傳統會計準則往往無法完全真實反映企業所持有之「無形資產」價值,亦即「無形資產」價值往往被低估。因此,本框架鼓勵企業主動揭露,並建議可將「無形資產」現況納入公司年報(Annual Report)中,亦可獨立成一份報告,與公司財報(financial statements)一同發布。 此外,企業在揭露「無形資產」時可依循以下四項原則(簡稱「SIMM原則」): 1.策略(Strategy): 企業應揭露「無形資產」與其商業經營策略的關聯性、佈局狀況、貢獻度,使利害關係人瞭解企業是如何利用「無形資產」維持其競爭優勢及替投資者創造更多的收益。 2.識別(Identification): 本框架指出「無形資產」不用侷限於傳統會計準則的定義,企業應揭露「無形資產」的性質和特徵(包含如何取得),並建議可將「無形資產」分類,如:(1)行銷類;(2)顧客類;(3)契約類;(4)藝術類;(5)技術類;(6)人力資源類。 3.衡量(Measurement): 企業應揭露其評估(assess)「無形資產」價值的績效指標與驅動因子,並以量化方式呈現。如針對商標等「行銷類」之「無形資產」,企業得以顧客滿意度、國際品牌排名作為評估之績效指標。企業亦可選擇揭露「無形資產」的貨幣價值(monetary value),其評價應依照國際評價準則(International Valuation Standards , IVS)進行。 4.管理(Management): 企業應揭露其如何識別、評估、管理與各類「無形資產」相關之風險與機會,以及如何將這些程序整合至企業整體風險管理策略中,以協助利害關係人瞭解企業「無形資產」所面臨之風險和機會。譬如企業應明確揭露監控相關風險之頻率、定期更新風險管理政策和程序等。 新加坡總理公署部長(Minister of Prime Minister's Office)Indranee Rajah表示,本框架是「新加坡智慧財產戰略」(Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030)的重要推動措施之一,企業若能主動揭露「無形資產」現況,將有助於將其「無形資產」商業化、吸引更多的投資、增進風險管理、提升企業競爭力,持續強化新加坡作為全球智財活動及交易樞紐的地位。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
知己知彼,兩岸研發經費比一比依據本(2013)年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示,去(2012)年全中國投入在研究與試驗發展(R&D)之經費支出達人民幣(以下同)10,298.4億元,較前(2011)年增加1,611.4億元,成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值(GDP)之1.98%,較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期(2012年,即民國101年)我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元,佔臺灣地區GDP比率為3.07%,較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示,在中國大陸10,298.4億元之研發經費內,用於「基礎研究」之支出為498.8億元,比2011年增長21.1%;在「應用研究」之經費則為1,162億元,增長13%;至於「試驗發展」經費支出則為最大宗,達8,637.6億元,增長19.2%。總體來說,大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項,佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%;而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分,在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%,說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用,能否有效結合,或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差,已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此,為利知己知彼,除了瞭解競爭國家之資源投入情形外,其研發成果相關運用情形等,亦實值得我們後續觀察、研究。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。