英國創新局(Innovate UK)於2020年11月8日公布「創新持續貸款」(Innovation Continuity Loans)申請指南,作為COVID-19疫情應對計畫的工作項目之一,英國創新局將提供2.1億英鎊的貸款予在疫情影響下持續進行創新活動之國內中小企業。本貸款目標對象為因疫情導致出現資金缺口的中小企業,每一間公司將可申請25萬至160萬英鎊不等之創新持續貸款。
「創新持續貸款」源自2017年的創新貸款實驗計畫(Innovation loans pilot),藉由七項創新競賽篩選出約100位申請人,提供總額約7500萬英鎊的創新貸款;此次創新持續貸款則不採競賽方式,而是針對受疫情影響的中小企業創新活動,透過審查機制提供貸款予申請人。申請人資格為正在執行受創新局補助之創新活動者、過去36個月曾受創新局補助而目前正在進行其他創新活動者或是過去36個月並未獲得創新局補助之創新活動的執行、完成或延續性工作者,且確實因COVID-19疫情影響出現資金短缺之中小企業,即可向創新局申請創新持續貸款。
創新局將藉由審查申請者提交至今的工作成果與品質、受疫情影響程度與資金需求情形,評估該創新活動的後續發展潛力,向合格的申請人提供年利息僅3.7%的創新持續貸款。合格的申請人能在2022年3月31日或約定日期前,直到產品首次商業銷售為止,分階段領取貸款,以年利率3.7%計息;產品首次商業銷售後可額外有兩年的寬限期,在產品首次商業銷售或寬限期結束後五年內,申請人必須償還貸款,未償還部分則改採年利率7.4%計息。藉由低利貸款的資金挹注,協助從事新創活動之英國中小企業得以紓困以度過疫情難關。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
特別301報告(The Special 301 Report)是由美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)公布之關於世界各國智慧財產權年度報告。1988年,美國國會修法增訂「特別301條款」,要求美國貿易代表署針對智慧產權保護或市場開放程度不足之國家,按嚴重程度於特別301報告中分列為「優先指定國家」(Priority Foreign Country)、「優先觀察名單」(Priority Watch List)和「一般觀察名單」(Watch List),並對「優先指定國家」啟動調查及協商談判。 美國每年對世界各國是否有效保護智慧財產權進行審查,並提出特別301報告。報告羅列範圍廣泛,包含: 世界各國智財權保護以及執法有效性; 網路銷售各種盜版及仿冒商標之商品情形; 世界各國貿易壁壘(market access barriers),例如貿易市場不透明、歧視性、或其他限制貿易的措施等,是否妨礙取得醫療保健(healthcare)或其他受智財權保護的資訊。 2019特別 301 報告(2019 Special 301 Report)於2019年4月公布。其中加拿大因簽署了《美墨加協定》(United States-Mexico-Canada Agreement, USMCA),實質改善加拿大智慧財產權環境,因而加拿大已從優先觀察名單轉為一般觀察名單。此外,中國連續15年被列入優先觀察名單,報告認為中國迫切需要進行基本的結構性改革,加強智財權保護。我國自1998年起被列入一般觀察名單,直至2009年除名,至今均未上榜,亦表美國肯認我國的智財保護發展。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
英國智慧財產局發布新的智慧財產打擊侵權戰略2022年2月4日英國智慧財產局(以下簡稱IPO)發布的2022至2027的智慧財產打擊侵權戰略,主要著重於智慧財產的保護,打擊智慧財產侵權行為,以保護英國企業的智慧財產。 有鑑於智慧財產侵權/犯罪被視為低風險高回報的侵權行為,此次發布的智財戰略,主要在於強化英國原有的智慧財產執法機制,著眼於對於智慧財產現今與未來所會面對的挑戰,可著重於三大主軸,包含建立夥伴關係,與其他國內外夥伴合作,將智慧財產執法資源進行整合,建立打擊智慧財產侵權的網絡;發揮領導效用,透過與夥伴的合作,強化其他國家打擊智慧財產犯罪的能力,確保英國企業的智慧財產在海外亦受到充分保護;教育提升,藉由與夥伴的合作,一起展開有效的智慧財產活動,減少智慧財產侵權行為,以及消費者認識智慧財產犯罪和侵權的行為,避免無意間捲入侵權行為中。 除以上三大主軸之外,該戰略並採用於打擊組織犯罪所用的4Ps方法,包含預防(prevent)、保護(protect)、準備(prepare)和追查(pursue),以確保跨部門合作可被有效執行。 該戰略並不是針對現行智慧財產侵權/犯罪問題提出解方,而是針對智慧財產的長期所需,試圖建立一個基本框架,確保透過公私合作關係(包含國內合作與國際合作)解決智慧財產侵權/犯罪結構,使英國企業更有信心將資源投入在創新上。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.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} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。