台日為促進5G導入創設優惠稅收待遇制度
日本自民黨（目前執政黨）稅制調查會於去（2019）年12月12日公布「令和2年度稅制改正大綱」，並於同年12月20日經閣議決定，創設促進5G 導入稅制，決定對正在開發通訊網絡的行動通訊廠商，給予優惠稅收待遇。預計於今（2020）年通過「促進特定高端資訊通信等系統普及相關法律（暫定）」，於該新法施行日至2022年3月31日期間，受認定為「導入事業者（暫定）」之法人，導入符合「認定導入計畫（暫定）」之5G系統，取得5G系統設備並將其用於日本國內事業時，可選擇特別抵免取得價格的30%，或稅額扣除取得價格的15%，扣除上限額為法人稅額的20％。
我國於去（2019）年10月24日發布實施「公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法」，亦規定有國內企業導入5G系統之抵減辦法，適用對象為同一課稅年度支出總金額100萬元以上，不逾10億元為限，可選擇支出金額5%抵減當年度應納營所稅額，或3年內支出金額3%抵減各年度應納營所稅額，抵減上限為當年度應納營所稅額30%，合併適用其他投資抵減時，當年度應納營所稅額50%。
我國與日本均可望透過優惠稅收待遇制度，促進5G 導入。隨著在地化5G的導入，預計可利用於工廠生產線自動控制和農產品效率化生育管理等智慧化資通訊系統，以促進智慧工廠或智慧農業的落地普及。
劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
南波洋，〈令和2年度税制改正大綱〉，《情報センサー》，2月號，（2020），https://www.eyjapan.jp/library/issue/info-sensor/2020-02-02.html（最後瀏覽日：2020/02/19）。
時事通信，〈５Ｇ整備促進へ税優遇 投資額の９％控除―２０年度改正〉，2019/12/09，https://www.jiji.com/jc/article?k=2019120900847&g=eco（最後瀏覽日：2020/02/20）。
〈令和2年度税制改正大綱〉，自民党網站，https://www.jimin.jp/news/policy/140786.html（最後瀏覽日：2020/02/20）。
〈令和２年度税制改正の大綱〉，財務省網站， https://www.mof.go.jp/tax_policy/tax_reform/outline/fy2020/02taikou_03.htm#03_02，（最後瀏覽日：2020/02/20）。
〈令和２年度税制改正の大綱〉，財務省網站， https://www.mof.go.jp/tax_policy/tax_reform/outline/fy2020/20191220taikou.pdf（最後瀏覽日：2020/02/20）。
〈公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法〉，經濟部工業局網站， https://www.moeaidb.gov.tw/external/ctlr?PRO=application.rwdApplicationView&id=1694（最後瀏覽日：2020/02/20）。
「資料保存指令」（ Directive on the retention of data ，下稱本指令）已於 2006 年 2 月 21 日 經歐盟部長理事會（ European Council of Minister ）批可而正式生效。但部分歐盟國家，如愛爾蘭（ Irish ）與斯洛伐克（ Slovak ）仍認為，由於資料保存對於歐盟民眾權益影響甚鉅，故應透過更嚴格的立法程序，如由歐盟部長理事會（ European Council of Minister ）全體一致通過「決定」（ Decision ），而不應透過議會表決後再交由理事會批可指令（ Directive ）的方式生效。 本指令要求網路服務業者（ Internet service providers, ISPs ）與固定（ fixed-line ）及行動 (Mobile) 網路業者必須要保存客戶通聯之通聯日期、地點、通話時間等通聯資料等，保存期限從 6 個月到 2 年不等。而除了保存之責任以外，上述業者還必須要確保其保存之資料可隨時配合執法單位之調查，提供執法單位進行嚴重犯罪之調查與恐怖分子調查之參考與利用。 國際隱私權組織（ Privacy International ）表示，本指令的通過將對歐盟地區民眾之人權造成不可磨滅之影響。此外，歐盟地區之電信公司與 ISPs 則表示，本指令實施後，若政府單位未給予任何的補助，將大量增加業者在資料儲存之費用，進而影響市場競爭。 本指令最遲將於公布後隔年開始實施。
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。
歐盟執委會以聯合行為處罰智慧卡晶片製造商1.38億歐元據調查，英飛凌(Infineon)、飛利浦(Philips)、三星電子(Samsung)及瑞薩電子(在當時為日立與三菱之合資公司) (Renesas,Hitachi 及Mitsubishi)在2003年9月至2005年9月間，藉由雙邊接觸以串謀有關智慧卡晶片相關事項；歐盟執委會認為該些公司在歐洲經濟區內(EEA)有對於智慧卡晶片之聯合行為，違反歐盟反托拉斯法(Cartels)。執委會因此對其處罰138,048,000歐元。瑞薩電子因符合2006年之寬恕告知(2006 Leniency Notice)而向執委會揭發智慧卡晶片之聯合行為，故免除罰鍰，三星因配合調查而減免30%之罰鍰。 該些進行聯合行為之公司係藉由雙方接觸來往決定個別回應顧客要求降價之方式。他們討論並交換機密之商業資訊，包含價錢、客戶、契約協商、產能或產能利用率及未來之市場行為。該行為違反了禁止聯合行為和限制商業活動之歐盟運作條約(TFEU)第101條及歐盟經濟區協定第53條。 負責競爭政策之執委會副主席Joaquín Almunia說: 在這個數位時代，不管是在手機、信用卡或護照裡，幾乎每個人都在使用智慧卡晶片。製造商應藉由創新及以最佳的價格提供最好產品之方式，致力於勝過競爭對手。若製造商不這麼作，反而選擇串謀，而造成消費者利益的損失，應受到制裁。 最初，執委會希冀藉由2008年調解通告(2008 Settlement Notice)而尋求與部分公司和解之可能性。然而，基於調解協商之進展緩慢，執委會遂於2012年決定停止調解而回歸至正常程序。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。