歐盟執委會發布《2019歐盟產業研發投資計分板》,美國和歐盟為世界研發投資最主要地區

  歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》(The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告,2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業,分別位於全球44個國家/地區,每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元,總計約為8234億歐元,為全球研發支出的90%。在這2500家企業中,551家來自歐盟公司,為投資總額的25%;769家來自美國,為投資總額的38%;318家來自日本,佔13%;507家中國公司,佔12%。

  報告中指出,2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%,主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外,研發投資高度集中於大型企業;在這2500家企業中,前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中,最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察,前三大領域分別為資通訊產業(38.7%)、健康(20.7%)和汽車產業(17.2%),佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同,例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車,而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康,僅有7.6%在汽車。

  再從個別企業研發投資排名來看,前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外,報告統計在過去的15年中,有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上,分別為:Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌;也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。

簡介美國無線電視所有權限制相關規則之發展

日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》

日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月10日 壹、背景目的   伴隨全球人口增加,除了提高資源需求,亦造成大量廢棄物產生,導致氣候變化等環境問題日益嚴重,為從過去大量生產、大量消費、大量廢棄的線性經濟轉型為循環經濟,日本經濟產業省(下稱經產省)與環境省於2021年1月19日共同公布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導[1]」(サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス)。該指導旨在促進企業與投資者、金融機構之間在資源循環領域順利進行對話,期能通過企業適當地揭露資訊,推展企業技術及商業模式創新,共同創造價值達成永續企業與永續社會的轉型。 貳、事件摘要   「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」參考「環境社會治理」(Environmental, Social, Governance,簡稱ESG)公開框架及「氣候相關財務揭露建議書」(Task Force on Climate-related Financial Disclosures,TCFD)[2],主要著眼於六項重點,除了ESG公開框架與循環經濟特徵共通的「風險與機會」、「策略」、「指標與目標」以及「治理」四者之外,再併入屬於企業經營方針的「價值觀」、「商業模式」兩者。根據上述六項重點,分為三個階層說明彼此關係:(1)首先在「上位方針」階層,「價值觀」作為統合企業實行循環經濟措施的理念與願景,為判斷企業的執行力及實現商業模式可能性的重要因素;而「商業模式」是指企業應分析目前市場環境與未來中長期動向,以及企業採取循環經濟措施對於其在市場地位的競爭優勢,並說明其商業模式所產生的附加價值及確保競爭優勢的差別化因素,使投資者得以適當評價企業進行投資判斷。(2)其次在「實行」階層,「風險與機會」主要包含政策法規、技術、市場及評價四個面向,企業應整理有關依賴線性經濟可能的風險與對財務潛在的影響,以及向循環經濟轉型的機會;並設定相對應的「指標與目標」,檢視商業模式與策略執行的狀況。(3)最後在「PDCA」階層,企業制定「策略」,以確保、強化支撐其商業模式競爭優勢的經營資源、無形資產等;並透過企業規律的「治理」運作,包括企業經營層與董事會積極參與過程,藉由PDCA方法論衡量策略達成情形,並重新進行評估審視[3]。   另一方面,循環經濟涵蓋多種類型,主體主要有(1)本身事業活動採取循環經濟措施的「採用者」(Adopters);抑或(2)通過提供技術、解決方案以提高社會整體循環性的「推動者」(Enablers)。具體而言,即分為企業在本身事業活動中採用循環經濟措施,或是通過提供技術、解決方案對循環經濟措施做出貢獻,並有助於提高社會整體循環性的兩種方式。而循環經濟採取之措施則主要有(1)減量(Reduce),有助於節約資源、抑制廢棄物產生的措施;(2)再使用(Reuse),有助於產品長期使用、有效利用的措施;(3)再循環(Recycle),有助於資源循環利用、再生利用的措施;(4)可再生(Renewable),有助於可再生資源利用的措施[4]。此外,企業在經營事業活動時,應考量循環性,針對產品生命週期,從設計、生產、利用、廢棄等供應鏈所有階段中,根據其業態選擇所適合之循環經濟措施。 參、簡析   隨著ESG投資在國際逐年擴大,且國際供應鏈亦逐步要求企業採行循環經濟措施,日本本次發布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」,即針對循環經濟與永續金融作出政策性宣示,為日本國內企業點明投資發展方向。對於企業而言,除了提供更具循環性的產品、服務,在企業價值創造故事中結合「價值觀」、「商業模式」,同時藉由企業年度報告將六項重點向投資者展示企業價值;對於投資者而言,除了關注投資效益,亦應以中長期的角度看待企業採取循環經濟措施對實現永續社會的價值,並對其進行適當評價與投資。   近年來我國政府與企業亦逐步向循環經濟轉型,於2018年12月通過「循環經濟推動方案[5]」,並在經濟部設立「循環經濟推動辦公室[6]」,以推動循環產業化、產業循環化,促進產業循環共生及轉型。而行政院環保署亦擬訂了「資源回收再利用推動計畫[7]」(2018至2020年),擬定有關如何有效利用資源與廢棄物適當處理之策略。由於推動循環經濟仍需要民間企業與投資者的支持,我國政府得參考日本作法訂定相關政策法規。且由於我國並未針對循環經濟制定專法,在資源利用方面,同時可能有「廢棄物管理法」及「資源回收再利用法」二者之適用,造成國內業者在推行創新商業模式遭遇法規障礙,不利於國內企業轉型循環經濟。故建議政府得因應政策變遷及經濟發展需求,通盤性建置循環經濟專法之制度框架,並滾動式調整相關規範,促進循環經濟產業發展,實現企業創新商業模式與新興合作關係,在永續金融方面則透過企業返還投資利潤予投資者,確立經濟與環境之間的良性循環,將有助於國內產業推行永續企業之循環經濟轉型。    [1]「サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス」を取りまとめました,日本經濟產業省,https://www.meti.go.jp/press/2020/01/20210119001/20210119001.html ;環境省,https://www.env.go.jp/press/108893.html(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [2]Task Force on Climate-related Financial Disclosures, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures, https://www.fsb-tcfd.org/publications/final-recommendations-report/ (last visited June 10, 2021). [3]サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス(本文),日本經濟產業省與環境省,頁6-7,https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/ce_finance/pdf/20200119_2.pdf(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [4]同前註,頁12-13。 [5]行政院經濟能源農業處,循環經濟推動方案,https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/dc1de106-4298-4ad1-a9c7-f5b800f283cb (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [6]經濟部工業局,循環經濟推動辦公室,https://cepo.org.tw/Default.aspx (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [7]行政院環保署,資源回收再利用推動計畫,https://www.epa.gov.tw/Page/72968DDF9105BE07 (最後瀏覽日:2021/6/10)。

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