全球創新指數（GII）評估COVID-19對於全球創新的影響
全球創新指數（Global Innovation Index，簡稱GII）為世界智慧財產權組織（WIPO）與歐洲工商管理學院（INSEAD）等單位，共同衡量全球經濟創新績效之參考指標，於今年（2020）9月2日所發佈的全球創新指數顯示，COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展，但卻也對於特定領域（如醫療衛生）帶來新的創新契機。
今年與2009年（全球經濟危機時）相比，世界金融體系運作仍保持平穩，但用於資助創新型企業的資金，由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂，資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面，鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力，轉向對當今熱門標的（如生命科學等）等進行投資，若屬於研發密集型新創企業（研發時間較長）及非投資熱點（區域）的企業，投資方面則所受疫情衝擊較大。
觀察全球主要國家，雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊，例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而，這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此，專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀，部分源自於全球對於資本回報的期待，也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
GII 2020: COVID-19 Pandemic’s Expected Impact on Global Innovation; Annual Ranking Topped by Switzerland, Sweden, U.S., U.K. and Netherlands, WIPO, https://www.wipo.int/pressroom/en/articles/2020/article_0017.html (last visited Sep 11, 2020)
Out Now: WIPO Global Innovation Index 2020, European IP Helpdesk, http://iprhelpdesk.eu/news/out-now-wipo-global-innovation-index-2020 (last visited Sep 11, 2020)
面對境外網路安全的風險，美國歐巴馬總統於2013年2月12日，正式簽署「改善關鍵基礎設施之網路安全」行政命令（Executive Order 13636–Improving Critical Infrastructure Cyber security），據該行政命令第二款，將「關鍵基礎設施」定義為，「對於美國至關重要，而當其無法運作或遭受損害時，將削弱國家安全、經濟穩定、公共健康或安全之有形或虛擬系統或資產」，遂採取相對廣義之解釋。該行政命令第七款，亦指示美國商務部「國家標準技術研究所」（National Institute of Standard and Technology, NIST），將研議ㄧ個提升關鍵基礎設施資通訊安全之架構（Framework to Improve Critical Infrastructure Cybersecurity），將美國聯邦憲法所保障的企業商業機密、個人隱私權和公民自由等法益納入考量。 針對關鍵基礎設施引發重要之法制議題，美國副司法部長Mr. James M. Cole表示，由於關鍵基礎設施影響所及者，乃人民在法律下的權益，公部門政府將在該項議題上與私部門共同合作（partnership），且未來將研議通過立法途徑（legislation），將隱私權和公民權保護（the incorporation of privacy and civil liberties safeguards）納入關鍵基礎設施資通訊安全法制之全盤考量，相關趨勢殊值注意。
加拿大上訴法院判決”iPod tax”違法加拿大上訴法院判決MP3播放器不在空白錄印媒體複製著作權物課稅的範疇，本案仍有上訴最高法院之可能。 根據本案審判法官Mr. Justice Marc Noel之見解，其認為雖然加拿大著作權法允許加拿大著作權委員會(Copyright Board of Canada)對空白可複製媒體(Blank Media)課稅，然法條中並未允許其可課徵MP3播放器製造商類似的費用。 Noel法官坦承其亦認知到，著作權委員會是本著希望補償著作權人因為點對點網路下載而致生損害的立場，惟重點在於「主管機關仍應依法行政。」就此而論，對 MP3播放器交易加以課稅仍非合法。 2003年12月加拿大開始針對可複製媒體課稅，而著作權委員會進而主張，MP3播放器製造業者每賣一部少於1GB容量的播放器應被課以2美元、1至10GB容量者課以15美元，以及超過10GB容量之播放器課以25美元，以補償著作權人因為點對點網路複製音樂所生的損失。 根據加拿大著作權法，著作權委員會可針對空白重製媒體進行課稅以補償著作權人因為個人目的重製(Private Copying)所生之損失，2000年開始針對可複製CD媒體課稅，包括空白影音帶。 播放器業者想當然並不接受這項義務的課予，因此起訴，而 本案判決的結果可預見將造成MP3播放器業者的降價行為。同時，一些將課稅所得分配與著作權人(包括演奏家或唱片公司)的機構，如加拿大個人重製組織(Canadian Private Copying Collective)，已在評估是否將上訴至最高法院。不過至少，他們有可能將遊說加拿大政府以修正著作權法之方式，將MP3播放器的情形納入，以及若有可能，將未來類似性質之商品一併納入考量。
美國商務部產業安全局擴大對中國半導體製造設備、軟體工具、高頻記憶體等項目之出口管制.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security，簡稱BIS）於2024年12月2日發布《外國生產的直接產品規則補充以及先進運算及半導體製造項目管制精進》（Foreign-Produced Direct Product Rule Additions, and Refinements to Controls for Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing Items），並於同日（12月2日）生效，部分管制措施的法律遵循延後至2024年12月31日。BIS開放公眾可以就本次管制提出意見。 因中國的半導體戰略旨在進一步推進中國的軍事現代化、大規模殺傷性武器（WMD）的發展，美國政府認為中國的相關政策與措施，將可能侵害美國及其友盟之國家安全。因此，本次管制之目的旨在進一步削弱中國生產先進節點半導體的能力，包括下一個世代的先進武器系統，以及具有重要軍事應用的人工智慧與先進運算。 為達上述目的，本次管制修正具體擴大的管制項目概述如下： 1. 24種半導體製造設備，包括某些蝕刻（etch）、沉積（deposition）、微影（lithography）、離子注入（ion implantation）、退火（annealing）、計量（metrology）和檢驗（inspection）以及清潔（cleaning）工具。 2. 3種用於開發或生產半導體的軟體工具。 3. 管制源自美國的高頻寬記憶體，以及於美國境外生產且美國管制清單中所列之高頻寬記憶體。 4. 新增對電子電腦輔助設計（Electronic Computer Aided Design）與技術電腦輔助設計（Technology Computer Aided Design）軟體及技術的限制。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。