歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫,透過歐洲研究區(European Research Area, ERA)全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊,並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金,用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識,確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2021年10月13日G20第4次財長會議正式批准了數位經濟課稅最終政策協議,確立了136個國家和司法管轄區,應於2023年底前實施跨國企業利潤再分配制及全球最低稅賦制的改革計畫。 有關跨國企業利潤再分配制,以跨國公司平均收入達200億歐元且高於10%利潤率的量化特徵,打破了過往國際稅法以業務型態為依據的課稅權分配基礎。根據協議公報,200億歐元的課稅門檻將在未來8年內下修至100億歐元,以逐步實現公平的數位經濟課稅環境;至於跨國企業母國所在地、子公司所在地之分配比例,將於2022年初公布。 新的全球最低稅賦制,係以全球(相對於境內)為課稅範圍設定15%的標準稅率,針對年收入達7.5億歐元之跨國公司,衡量所在地國之有效稅率與標準稅率,補足稅率之差額以打擊跨國租稅套利。根據協議公報,制度預設8%有形資產與10%工資的扣除額,將於10年內逐步調降,以符合數位經濟低邊際成本的特性;至於有效稅率的計算,預計將於2021年11月公布。 此次最終政策協議的批准,不僅是取得愛爾蘭等原先反對國家的共識,同時確立了新制度計算公式與配套措施的提出時程,顯示出疫情後數位經濟課稅的急迫性再度受到重視。而我國雖積極發展數位經濟,然因目前尚未透過多邊協定框架加入改革計畫,因此在此數位經濟課稅方案確定前,我國如何接軌和因應國際制度將是重要課題。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
歐盟根據資料治理法及實施規則,透過通用標章管理資料中介服務提供者及資料利他主義組織歐洲執委會(European Commission)根據2022年6月23日生效的資料治理法(Data Governance Act, DGA)第11條及第17條,於2023年8月9日公布資料治理法及實施規則(Commission Implementing Regulation (EU) 2023/1622 of 9 August 2023),該規則明定可用於識別「受認證的歐盟資料中介服務提供者(data intermediation services providers)及資料利他主義組織(data altruism organisations)」的通用標章(Common logos)之細節,且該通用標章已申請商標註冊,以保護其免於遭受不當利用。 經歐盟認證的「資料中介服務提供者」向服務利用者提供服務時,應確保服務利用者(個人及公司)可以有效的控制自己的資料,包含共享資料的對象及時間、可在不同裝置間共享資料等。經歐盟認證的「資料利他主義組織」則應以全歐盟通用之統一格式的歐洲利他主義同意書(data altruism consent form)在各成員國之間蒐集資料,並應確保資料主體(data subject)可以隨時撤回其同意。 識別受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」是實施資料治理法的一環。受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」選擇使用通用標章時,不僅須將通用標章清楚標示在所有線上的出版品上,亦須將通用標章清楚標示在所有線下的出版品。經歐盟認證的「資料利他主義組織」在標示通用標章時須附上可連結到「歐盟認證的『資料利他主義組織』之公開登記資料庫(public register of data-altruism organisations)」的QR code,歐盟將於2023年9月24日開始提供該公開登記資料庫。在歐盟層面,這些通用標章的利用可以易於識別被認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」與其他未經認證的服務提供者,有助於提高整體資料市場的透明度。 由於數位資料具有易於竄改、複製等特性,因此需要透過「可信任工具」來證明其來源正確、內容真實等,歐盟即以「通用標章」來識別「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」。我國法務部、司法院、高等檢察署、法務部調查局和內政部警政署等機關共同推動司法聯盟鏈,並於2022年推出「b-JADE證明標章」,透過認證機制確保鏈下之數位資料於上鏈前具有可信任性。通過驗證並取得「b-JADE證明標章」的機關、機構或團體等組織,對外可證明其具備資料治理暨管理能力及保護數位資料之能力,且可取得申請加入「司法聯盟鏈」之機會。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)