世界經濟論壇2020年十大新興科技報告，與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」（Top 10 Emerging Technologies 2020），報告中提出10個近年出現，且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技，並說明除了關注這些科技帶來的改變外，也應關注其引發的風險。
2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷，也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關，包含：（1）無痛注射與測試用的微針技術（Microneedles）；（2）太陽能化學（Sun-Powered Chemistry）利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料，可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料；（3）虛擬患者（Virtual Patients），替代人類做人體臨床試驗，比一般試驗更快更安全；（4）空間計算（Spatial Computing）以強化虛擬生活和現實的連結；（5）數位醫療（Digital Medicine）應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病；（6）電動飛航（Electric Aviation）裝置，例如電動推進器可以清除直接碳排放（direct carbon emissions），減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染，降低整體航空旅程環境污染並提高效率；（7）低碳水泥（Lower-Carbon Cement）的發展作為氣候變遷下的新興建築材料；（8）量子感測（Quantum Sensing）做為高精準度計算方式，將於未來三到五年進入市場，並首重用於醫療和國防應用產業上；（9）新興零碳能源如綠氫（Green Hydrogen），可補充風力和太陽能；（10）全基因合成（Whole-Genome Synthesis）作為下一代細胞工程（cell engineering）尖端科技，使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。
報告中指出，雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力，但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用（Good is not guaranteed）。首先，這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點（price point），才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技，決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略，例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此，政策與產業如何協作，使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等，是面對是類新興科技應積極考量的方向。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
范晏儒，〈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〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8566&no=64（最後瀏覽日：2021/1/4）。
范晏儒，〈顛覆性創新與共創研發之科研法制建構－以DARPA模式為例〉，《科技法律透析》，第31卷第10期（2019）。
日本製鐵收購美國鋼鐵案簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年09月30日 日本製鐵（日本製鉄，以下簡稱日鐵）於2023年12月宣布對美國鋼鐵（United States Steel Corporation, U.S. Steel）之收購計畫，此舉引發美國鋼鐵工人公會（United Steelworkers Union, USW）強烈反對。美國總統拜登及副總統賀錦麗（民主黨總統候選人），以及共和黨總統候選人川普亦陸續發表聲明，反對此項收購計畫。 上述收購計畫為今（2024）年美國總統大選備受關注的議題之一，本文將簡單介紹事件摘要、本案可能涉及之經濟安全問題及各方意見，以及目前最新進展。 壹、事件摘要 U.S. Steel為美國指標性鋼鐵企業，近年受到產業結構改變影響持續虧損，最終於2023年8月宣布出售。日鐵為進軍美國電動車鋼品市場，於2023年12月18日發表將收購U.S. Steel，消息曝光後引發美國各界嘩然，白宮更於同年12月21日表示此項收購可能影響國家安全和供應鏈可靠性，應嚴格進行審查。 日鐵收購之U.S. Steel計畫將同時由美國司法部審查是否違反反托拉斯法，以及由美國外資投資委員會（Committee on Foreign Investment in the United States, CFIUS）根據《外國投資風險審查現代化法》（Foreign InvestmentRisk Review Modernization Act of 2017, FIRRMA）審查是否影響經濟安全，導致美國技術經由投資或併購不當流出。 CFIUS原訂於今（2024）9月23日完成審查，惟CFIUS於8月31日向日鐵表示，此項收購計畫可能降低美國國內鋼鐵產能，影響交通、建築和農業等領域之鋼鐵供應，存在經濟安全上之隱憂。根據歐美媒體報導，美國總統拜登可能發布中止收購之行政命令，故日鐵重新向CFIUS申請審查，將審查期間延長為90天，讓本案可以在美國總統大選結束後做出決定，以降低政治影響。 貳、 重點說明 一、收購計畫涉及之經安問題及日鐵回應： CFIUS係依據《1950年國防生產法》第721條（section 721 of the Defense Production Act of 1950）、第11858號行政命令（Executive Order 11858）以及《聯邦法規》第31編第8篇（chapter VIII of title 31 of the Code of Federal Regulations.）組成之跨部門委員會，其任務為審查外資收購美國公司是否構成國家安全威脅，避免外國人透過併購或投資等方式控制美國企業。 針對日鐵收購US Steel一事，CFIUS於8月31日致函日鐵和US Steel，指出可能存在兩大經濟安全上之問題： （一）降低美國鋼鐵產能：因日鐵擴大對印度市場投資並收購當地鋼鐵廠，CFIUS擔心其可能將美國鋼鐵產線轉移至印度，進而影響美國產能。針對上述疑慮，日鐵承諾將額外投資27億美元，用於更新US Steel的老舊設備及生產據點，並優先在美國國內生產。 （二）關稅問題：CFIUS指出US Steel過去曾要求美國提高對中國廉價鋼材產品之關稅，惟日鐵表示反對，擔心其可能會影響US Steel之決策。針對上述問題，日鐵表示不會干涉相關決策，並會在公司內設立由美國籍委員組成之「通商委員會」，以打消美方顧慮。 二、美國總統發布行政命令中止收購之影響及產業看法 在CFIUS提出對日鐵收購US Steel一事之疑慮後，據傳美國總統拜登擬發布行政命令中止此項收購計畫。由於行政命令發布後，日鐵將無法再以同一案件進行申請，即便想以CFIUS審查過程中存在問題為由，向聯邦法院提起訴訟，惟訴訟曠日費時且勝訴機率不高，收購計畫恐就此破裂。 由於美國以往多是禁止中國企業收購美國企業，如美國前總統川普於2018年3月12日發布行政命令禁止博通（Broadcom）併購高通（Qualcomm），若拜登就本案發布行政命令，將是首次禁止日本企業收購美國企業。 日本丸紅經濟研究所今村卓社長表示，若美國對作為同盟國的日本企業發布行政命令，未來須對併購鋼鐵等基礎產業抱持謹慎態度。日本經濟團體聯合會（日本経済団体連合会）、美國國際工商理事（United States Council for International Business）、全球商業聯盟（Global Business Alliance）等多個經濟團體亦致函美國財政部長，表達對政治壓力影響CIFUS審查結果之擔憂，並指出此行為可能會損害美國投資環境，並將美國經濟和勞工置於危險之中。 參、事件評析 根據美國商務部經濟分析局資料，去（2023）年美國獲外國直接投資5.4兆美元，其中日本為投資最多國家，投資金額高達7,833億美元，已連續5年居冠，顯示出在中美對抗情勢下，日美持續擴大合作之趨勢。 有輿論認為，拜登政府擬中止日鐵收購計畫一事，暴露出美國推動產業發展政策的矛盾之處。一方面，美國透過制定《降低通貨膨脹法》（Inflation Reduction Act; IRA）及《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）吸引外資；另一方面，則以經濟安全及供應鏈穩定為由，加強審查外國直接投資。 在中美對抗持續升溫下，美國勢必需要吸引包括日本在內之盟友國家之投資，以推動電動車、半導體等關鍵產業發展。惟若美國中止日鐵對US Steel之收購計畫，導致雙方破局，未來可能影響外國直接投資意願，進而影響美國產業轉型腳步。
美國為遏止專利濫訟通過創新法案（The Innovation Act of 2013）美國眾議院今年（2013）12月5日通過創新法案（The Innovation Act of 2013，H.R. 3309），主要目的在於填補美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act，AIA）對於遏止專利濫訟之不足。創新法案中達成立法目標之核心手段主要有以下五個方向。 1.限縮提訴要件，要求提起專利訴訟，必須說明遭侵權之商品以及遭侵權之情形，特別是針對專利侵權之因果關係的說明，以不實施專利主體（Non-practice Patents Entity，NPE）不生產製造專利產品之特性遏止其專利濫訟。 2.訴訟費用的轉移，將相關成本轉移至敗訴方，並加諸合理之賠償費用。直接以訴訟成本之轉嫁來影響訴訟意願，然而此舉是否造成真正之專利所有者保護自身專利之障礙仍須觀察個案。 3.延遲證據開示，避免證據開示過早影響判決之結果。 4.要求專利所有者持續針對所有之專利進行資訊更新，使專利所有權透明化，以揭露NPE藉由空殼公司進行濫訟之行為。 5.創新法案另試圖使專利產品之實際製造商代替消費者面對專利侵權時相關產品之訴訟。 而眾議院通過創新法案的同時，參議院也有相類似的平行立法提案，稱為專利透明化與改進法案（The Patent Transparency and Improvement Act of 2013，S. 1720）。比較參眾兩院之法案版本後，可以發現兩者立法目的以及採取的手段均類似，主要都集中在於資訊的透明化以及訴訟成本的轉嫁，試圖藉由除去專利訴訟有利可圖的情形遏止專利濫訟的現象，但是參議院版本之法案是否真的能夠達到遏止專利濫訟之情形受到各界更多的爭議。
英國「數位服務稅」英國在2019年7月11日於《2019-2020年財務法案》（Finance Bill 2019-20）之中，提出「數位服務稅」（Digital Services Tax）草案。《2019-2020年財務法案》已於2019年7月22日獲得御准（Royal Assent），並於2020年4月1日開始向跨國數位服務業者課徵2%數位服務稅。英國數位服務稅的主管機關「稅務海關總署」（HM Revenue and Customs）指出：「數位服務稅並不會影響個人，課徵的對象為大型跨國數位服務業者，如搜尋引擎（Search Engine）、社交媒體服務（Social Media Service）、線上購物平台（Online Marketplace)，包含在這些平台上營運的廣告。」英國課徵2%數位服務稅的對象為於全球營收超過5億英鎊，且2,500萬英鎊的營收來自英國用戶（UK User）的數位服務業者，其中，首次於英國營收達2,500萬英鎊者，可以免課徵一次。所謂英國用戶指的是慣居於英國之人（Normally Located in the UK），只要交易的其中一方為英國用戶，則整個交易收益視為應課徵數位服務稅之營收。營收計算方式涵蓋任何與平台營運相關的商業行為，所有來自於英國用戶的營收均會被列入計算，至於廣告收益則是以投放目標客群為英國用戶作為計算 因應全球化與數位化，七大工業國組織（G7）、二十國集團（G20）、經濟合作暨發展組織（OECD）相繼推出數位服務稅作為永續的策略。英國原先亦不存在數位服務稅相關法制，直至2019年7月11日才於《2019-2020年財務法案》提出，並開始徵詢公眾意見。英國政府期待透過數位服務稅的政策，讓稅務課徵更加公平、增進公共利益。目前，英國政府並沒有明定數位服務稅的落日條款，然而英國政府於政策報告書中說明，假設國際上有更完善的解決方案，即會停止數位服務稅的課徵。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）