日本通過科學技術基本法等修正案,將創新與人文科技發展納為規範對象
資訊工業策進會科技法律研究所
2020年12月10日
日本國會於2020年6月24日通過由內閣府提出的「科學技術基本法等修正案」(科学技術基本法等の一部を改正する法律)[1],為整合修正科學技術基本法、科學技術與創新創造活性化法(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律,下稱科技創新活性化法)等法律之包裹式法案。其旨在新增創新與人文科學相關科技發展目標,將之列入基本法。並因應此一立法目的調整,修正科技創新活性化法,增訂大學、研發法人出資與產業共同研究途徑,同時調整中小企業技術革新制度之補助規範。
壹、背景目的
日本內閣府轄下之整合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)於2019年11月公布的「整合提振科學技術與創新目標下之科學技術基本法願景(科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について)」報告書提出,科學技術與創新之議題高度影響人類與社會的願景,而近年聚焦之重點,則在於全球化、數位化、AI與生命科學之發展。該報告書並進一步揭示了科學技術基本法的修訂方向[2]:(1)納入「創新創造」(イノベーション創出)之概念;(2)自相互協力的觀點,併同振興自然學科與人文學科之科學技術發展;(3)允許大學與研發法人以自身收入資助具特定創新需求、或發展新創事業之外部人士或組織;(4)從鼓勵創新創造的角度,調適建構中小企業技術革新制度。
基於該報告書之決議要旨,內閣府於2020年3月10日向國會提出本次法律修正案,並於同年6月24日正式公告修正通過[3]。公告指出,AI、IoT等科學技術與創新活動的急遽發展,造就了人類社會推動願景和科技創新密不可分的現況。因之,本次修法除將人文科學項目納入基本法科學技術振興的範疇內,亦意圖落實同步推動科學技術及創新創造振興之政策構想,建構具整合性且二者並重發展的法制環境。
貳、內容摘要
本包裹式法案主要修正科學技術基本法與科技創新活性化法。首先,本次修正並列創新與科技發展為科學技術基本法規範主軸,因之,將該法更名為「科學技術與創新基本法」(科学技術・イノベーション基本法,下稱科技創新基本法),並修訂科技創新基本法立法目的為「提升科學技術水準」以及「促進創新創造」;同時,參照科技創新活性化法相關規定,明文定義創新創造為「透過科學發現或發明、開發新商品或服務、或其他具創造性的活動,催生新興價值,並使之普及,促成經濟社會大規模變化之行為」。同時,增訂科技與創新創造的振興方針主要包含:(1)考量不同領域的特性;(2)進行跨學科的整合性研究開發;(3)推動時應慮及學術研究與學術以外研究間的衡平性;(4)與國內外的各相關機關建立具靈活性且密切的合作關係;(5)確保科學技術的多元性與公正性;(6)使創新創造之振興與科學技術振興之間建立連動性;(7)有益於全體國民;(8)用於建構社會議題解決方案。此外,亦增訂研究開發法人、大學與民間企業之義務性規範,要求研究開發法人與大學應主動、且有計畫地從事人才養成、研發與成果擴散作為;而民間企業則應致力於和研發法人或大學建立合作關係,進行研發或創新創出活動。最後,基本法內原即有要求政府應定期發布「科學技術基本計畫」,作為未來一定期間內推動科技發展政策的骨幹,本次修正除將之更名為「科學技術與創新基本計畫」(科学技術・イノベーション基本計画),亦額外要求基本計畫應擬定培養研究與新創事業所需人才的施政方針。
另一方面,配合科技創新基本法修訂與政策方向,科技創新活性化法的修正重點則為:(1)新增本法適用範圍,擴及「僅與人文科學相關的科學技術」;(2)明文創設大學或研究開發法人得與民間企業合作進行共同研究的機制,允許大學或研究開發法人出資設立「成果活用等支援法人」,並給予人力與技術支援。其可將大學、研發法人持有之專利授權給企業、與企業共同進行研究或委外研究等,藉以推動研發成果產業化運用,透過計畫的形式,和企業間建立合作關係;(3)為鼓勵與促進中小企業與個人從事新興研發,調整設立「特定新技術補助金」制度,用以補助上述研發行為;每年度內閣府則需與各主管機關協議,就特定新技術補助金的內容與發放目的作成年度方針,經內閣決議後公開。同時,在特定新技術補助金下設「指定補助金」之類型,由國家針對特定待解決之政策或社會議題,設定研發主題,透過指定補助金的發放,鼓勵中小企業參與該些特定主題之研發。
參、簡析
本次科技創新基本法的修正,為日本國內的科技發展方向,作出法律層級的政策性宣示。除將人文學科相關的科技研發正式納入基本法的規範對象內,最主要的意義,在於使創新與科技發展同列為基本法的核心目的之一,顯示其科研政策下,創新與科技的推展實存在密不可分且相輔相成的關係,而有必要整合規劃。而科技創新活性化法一方面拓展大學、研發法人等學術性或公部門色彩較為強烈的機構與民間企業合作研發、成果產業化運用的途徑;另一方面,則延續近期相關政策文件強調創新價值應自社會需求中發掘的構想[4],設置了激勵中小企業投入社會議題解決方案相關研發的補助金類型。
我國立法體例上,同樣存在科學技術基本法的設計,用以從法制層級確立國內科技發展的基礎政策方向。於COVID-19疫情期間,技術研發的創新落地應用,亦已成為我國產出各式疫情應對方案、以及後疫情時期重要政策的關鍵之一。則如何延續我國對抗COVID-19過程中所掌握的協作與成果運用經驗,或可借鏡日本的作法,使創新能量能透過研發補助機制的優化,充分銜接政策與社會需求。
[1]〈科学技術基本法等の一部を改正する法律の公布について〉,日本內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/cst/kihonhou/kaisei_tuuchi.pdf (最後瀏覽日:2020/12/08)。
[2]〈「科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について」(概要)〉,日本內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/seidokadai/seidogaiyo.pdf(最後瀏覽日:2020/12/08)。
[3]〈第201回国会(常会)議案情報〉,日本參議院,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/201/meisai/m201080201047.htm(最後瀏覽日:2020/12/08)。
[4]〈中間とりまとめ2020未来ニーズから価値を創造するイノベーション創出に向けて〉,經濟產業省,https://www.meti.go.jp/press/2020/05/20200529009/20200529009-2.pdf(最後瀏覽日:2020/12/10)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國大陸近年來積極布局智慧城市建設,並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間,2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社,發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告(2013)》(以下簡稱「藍皮書」),揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎,透過新一代網際網路,以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data),實現地理資訊的智慧化應用,並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起,中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點,目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目,正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出,大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設,並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」,以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求,並透過資訊數位化,為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察,可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視,並欲在維護國土安全的前提下,加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設;對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域,目前仍以國家投資為主要推動手段,後續相關法規發展殊值注意。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
聯邦貿易委員會公布授權學名藥報告,並展開調查及處罰裁決美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)鑒於近期授權學名藥(Authorized Generic,指由原專利藥廠於專利到期後自行或授權所推出之學名藥)上市申請頻率遽增,且授權學名藥專利和解協議日多之現況,自今(2009)年起,即積極展開一系列調查行動,先後於3月首度對授權學名藥和解協議案件祭出處罰裁決,並於6月公佈一份有關授權學名藥報告(Authorized Generic: An Interim Report)。 在美國授權學名藥法規(即Hatch-Waxman Act)架構下,首次提出簡易新藥審查申請取得學名藥上市許可之第一申請者(first-filer),得享有180日之市場專屬保護期間,除授權學名藥外,保護期間內其他藥廠一概不得推出相仿學名藥。 美國學名藥市場專屬保護期間之設計,原是希望藉此加速學名藥研發與上市,達到降低藥品取得價格之效,但根據FTC調查顯示,由於授權學名藥在市場專屬保護期間內依法得進入市場,於受到授權學名藥介入競爭之壓力下,第一申請者學名藥零售價格會比原先下降4.2%,經銷價格會下降6.5%,並減少該第一申請者藥廠47-51%的收入。在此背景下,越來越多第一申請者藥廠傾向採擬與原專利品牌藥廠達成延遲學名藥上市協議之策略,藉此互為其利。根據FTC統計,2004-2008年間約有25%的專利和解案件涉及授權學名藥條款,76%的對造為第一申請者學名藥藥廠,其中有25%的和解,是由授權學名藥藥廠與第一申請者藥廠就於一定期間(平均約為34.7月)不進入市場互為承諾。 FTC目前唯一的監管機制,係依據醫療照護現代化法(The Medicare Prescription Drug, Improvement, and Modernization Act of 2003,MMA),要求專利藥廠若與學名藥廠做成任何專利訴訟和解協議或相關協議時,應於協議生效10日內向FTC通報,以供FTC決定是否展開反競爭調查。FTC對於此類協議之審查上,終於今年3月有所進展,宣布必治妥(Bristol-Myers Squibb,BMS)應就其與Apotex公司間所達成專利訴訟和解協議繳交210萬美元。
美國佛羅里達州「基於保險目的之基因資訊法」最新修正於2020年7月1日正式施行美國佛羅里達州州長於2020年6月30日簽署「基於保險目的之基因資訊法」(Genetic Information for Insurance Purposes)法律修正案,並於2020年7月1日正式生效施行。本次「基於保險目的之基因資訊法」修正重點有二: 將「人壽保險」和「長期照護保險」保險人納入「禁止僅根據個人基因資訊即取消、限制、拒絕承保或設定不同保險費費率」之列; 明確規定醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人,不得基於保險目的,向要保人、被保險人索取基因檢測結果,或要求要保人、被保險人須完成基因檢測後方同意核保。 同時,本次「基於保險目的之基因資訊法」修正理由亦明確說明:禁止醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人利用基因檢測結果,並非禁止保險人依據醫療紀錄和醫療診斷結果進行核保或計算保險費費率,以此釋疑保險人對此次修正之擔憂。 美國聯邦參議院於2008年即通過「基因資訊平等法」(Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008, GINA),惟「基因資訊平等法」僅禁止醫療保險保險人利用基因資訊進行核保,並未禁止其他類型之保險人。美國佛羅里達州本次修正「基於保險目的之基因資訊法」將人壽保險和長期照護保險一併納入規定,是全美首次擴大禁止利用基因資訊進行核保之保險類型。