日本公布第6期科學技術與創新基本計畫草案並募集公眾意見，著重疫情與科技基本法修正後之因應
日本內閣府於2021年1月20日發布「第6期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，以下稱第6期科技創新基本計畫）草案，並自即日起至同年2月10日，對外徵求公眾意見。依2020年6月修正通過之日本科學技術與創新基本法（科学技術・イノベーション基本法，預定2021年正式公告施行）第12條規定，要求政府應就振興科學技術與創新創造的政策，擬定基本計畫並適時檢討調整，同時對外公告。而本次草案的提出，便為因應現行的第5期科學技術基本計畫即將屆期，啟動擬定下一期基本計畫。
依草案內容，第6期科技創新基本計畫延續Society5.0的願景，並以數位化及數位科技作為發展核心。但檢視至今的科技創新政策成效，數位化進程不如政策目標所預期；受COVID-19疫情影響，也提升了科技普及化應用的重要性。另一方面，科學技術基本法的修正，則揭示了人文社會科學與自然科學跨域融合運用的方向，並期待藉由創新創造納為立法目的，實現進一步的價值創造。基此，第6期科技創新基本計畫提出，應從強化創新、研究能量及確保人才與資金的三方向為主軸，結合SDGs、數位化、資料驅動及日本共通在地價值，建構出「日本模型」（Japan Model）作為實現Society5.0的框架。
針對如何強化創新能力、研究能量及確保人才與資金，計畫草案提出以下方向：
（1）強化創新能力：整體性強化創新生態系（innovation ecosystem），建構具韌性的社會體系，並有計畫地推動具社會應用可能的研發活動。具體作法包含藉由AI與資料促成虛擬空間與現實世界的互動優化、持續縮減碳排放量實現循環經濟、減低自然災害與傳染病流行對經濟社會造成的風險、自社會需求出發推動產業結構走向創新、拓展智慧城市（smart city）的應用地域等。
（2）強化研究能力：鼓勵開放科學與資料驅動型之研究，並強化研究設備、機器等基礎設施的遠端與智慧機能，推動研究體系的數位轉型；以資料驅動型為目標，多元拓展具高附加價值的研究，包含生命科學、環境、能源、海洋、防災等領域；擴張大學的機能，如增進大學的自主性，從經營的角度調整與鬆綁國立大學法人的管理與績效評鑑方式等，用以厚植創新基底。
（3）人才培育及資金循環：目標培養具備應變力與設定議題能力的人才；同時藉由資助前瞻性研發，結合大學的基礎科研成果，激發創新的產出及延伸收益，並回頭挹注於研發，建立研發資金的循環運用體系。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
〈「第６期科学技術・イノベーション基本計画」答申素案についての意見募集〉，日本內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20210120.html （最後瀏覽日：2021/02/05）。
〈科学技術・イノベーション基本計画について（答申素案）〉，日本內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/6ki_tosinsoan.pdf （最後瀏覽日：2021/02/05）。
〈科学技術・イノベーション基本法・科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律〉，日本內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/cst/kihonhou/mokuji.html （最後瀏覽日：2021/02/18）。
劉純妤，〈日本《第6期科學技術基本計畫方向》建言〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=16&tp=5&d=8397 （最後瀏覽日：2021/02/05）。
劉純妤，〈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〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8587 （最後瀏覽日：2021/02/18）。
葉小楓，〈日本內閣府公布最新科學技術基本計畫草案，期以智慧聯網服務平台實現超智能社會〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=7106 （最後瀏覽日：2021/02/05）。
早在今年（2024年） 3月13日，美國眾議院曾正式表決通過《保護美國人免受外國對手應用程式侵害法案》（Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act），所有由「外國敵對勢力控制的應用程式」若對國內造成國安威脅，則必須在法案生效後的6個月內拆分在美國之業務及出售持股，且收購公司或新成立公司的營運必須完全獨立自主，不得與原事業有任何往來或合作關係，包括演算法或資料分享等。而相關收購案也須經過主管機關審查，確認其出售之後已完全脫離外國敵對勢力的控制，直到分拆業務為止，美國的虛擬主機服務提供者，始得為其架設網站；若超過期限而未出售，其將從應用程式商店和基於網路的託管服務中被關閉，永久被排除在美國的Google Play、Apple App Store等軟體商店之外。 攤開美國商務部所列的外國敵對勢力清單，中國大陸和香港、古巴、伊朗、北韓、俄國都在名單之列。然而，擁有1.7億美國使用者的短影音平臺TikTok在美國極為盛行，且盛傳TikTok似將所蒐集的美國使用者個人資料提供中國大陸北京政府，因而成為該法案首當其衝的頭號目標。故法案當中即點名TikTok，甚至強調其母公司字節跳動（ByteDance）未來推出的應用程式亦在禁止之列，故該法案又俗稱TikTok禁令。 於審議2024年度的國安補充撥款法案時遂提出將援外法案裂解成獨立法案的發想，而TikToK禁令則屬其他國安需求之類別而包裹在另外一個法案中進行單獨的審議及表決，為兩黨創造更多妥協空間，以便在個別議題上尋求最大公約數。4月20日下午，眾議院以360票贊成58票反對通過《透過力量實現21世紀和平法案》(21st Century Peace through Strength Act)，爾後以四案合一的包裹方式送交參議院審議表決，於當地時間23日晚間美國參議院通過該單一修正案，24日再經美國總統拜登（Joe Biden）簽署後正式生效。該HR8038法案包含對以色列、烏克蘭、印太區域安全的3項援助法案，至於強制TikTok脫離中國大陸母公司字節跳動的措施則位在法案的D章節，此部分名為「保護美國人免受外國對手控制應用程式侵害」，實質上乃與眾議院上月通過的法案類同，僅在出售期限上與眾議院上月通過的版本不同，其理由在強調該法案首在以「撤資」為核心，故從原先6個月之限期展延至1年，而此1年期限包含法案生效後270天內讓受規範者脫售持有股份，如於出售期限屆期之際，倘在任何收購階段已取得進展或近乎完成撤資之目標，總統基於職權可額外授權給予90天寛限期以便完成交易程序。從而當前受第一波影響的TikTok得暫時在美國市場續命，惟若終局倘未能出售其在美資產及持股而達完全剝離母公司控制之進程，仍舊得面臨業務全面下架並禁止在美國境內運營的結果。 從HR8038法案的通過可透析兩個重要資訊： 1.為美方體認到社群媒體強大的認知影響力：此前有關數位平臺演算法如何推薦特定內容的曝光不易由法律監管，任何措施皆須在美國憲法第一修正案的框架下進行，避免任何人對言論自由和獲取資訊施加限制，因而法案改以不公平競爭之角度為外衣，迫使敵國之外國企業出售技術和資產，防免其透過不透明的演算法操縱美國人民的行為判斷。 2.從法案的性質上綱到國家安全層次觀察：可探知該法案為美中在科技領域角力下之產物，阻止中國大陸將數據資料武器化，由於中國從2017年起，陸續通過《國家情報法》、《網絡安全法》和《數據安全法》等國安法規，明文規定如為維護國家安全或調查犯罪，有關單位可以調取數據，而握有數據的私人企業或個人只能依法配合，同時中國大陸北京政府也大力整頓網路科技業者，目的之一就是提高國家對企業蒐集資料的控制，產生干預美國內政之風險。 惟TikToK借鑒在蒙大拿州之經驗，表示將同樣基於違反美國憲法第一修正案所保障之言論自由採取法律行動，擬透過司法救濟途徑爭取其在市場上繼續運營的空間。若期間法院未作成任何決定，自法案生效日（2024年4月24日）起算270天，正值落在下一任總統就職前一天，即2025年1月19日之前，字節跳動公司必須出售TikTok在美之業務及資產，屆期未出售則將從Apple App Store或Google Play等應用程式商店全面下架TikTok及其更新版，否則應用程式商店將面臨依使用者數量計算的等比例罰款，另外其他網路服務供應商也將封鎖TikTok進行網路存取。
流行音樂「取樣」之著作權概念流行音樂之抄襲，於我國著作權法之評價上，是以著作權法第91條第1項「擅自以重製之方法侵害他人之著作財產權者」來評價，我國智慧財產法院已有相關判決可供參酌，如智慧財產法院 103 年刑智上易字第 47 號刑事判決。惟流行音樂之創作，往往受到流行趨勢及過去其他作品的啟發，但將任何的風格上的模仿皆認為係著作權之侵害顯然並不恰當，而旋律相似度高達九成左右者屬於抄襲固然無庸置疑，然僅取樣(sampling)使用少數詞曲，用以表達概念或致敬之使用他人創作情形，其判斷標準，或可參考美國法院之判決見解。 2003年的Newton v. Diamond案中，第九巡迴上訴法院認可「微量取用」(de minimis use)原則，認為在有數十秒的取樣情形時，當一般聽眾不認為是挪用，即構成微量取用，並無實質近似，且若未取樣原曲之重要部分，亦不構成抄襲。但2005年時，聯邦第六巡迴上訴法院在Bridgeport Music, Inc. v. Dimension Films案中，對微量取用的情形提出「明確性規則」(bright- line rule)，認為必須要取得授權方得取樣；而美國最高法院則在1994年的Campbell v. Acuff-Rose案中，認為雖有擷取他曲旋律，但整體曲風不同時，採取轉化性原則，認為構成合理使用。
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局（the National Institute of Standards and Technology，NIST) 建立網路專頁，提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告，揭示各部會具體執行白宮在去（2011）年10月28日所發布的總統備忘錄（Presidential Memorandum），要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例，以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用，以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出，聯邦政府將創新技術研發，視為刺激經濟的一個重要工具，而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力，故歐巴馬政府啟動美國計畫（Startup America Initiative）將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一，並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫，包括各機關自訂目標與評量標準，以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構，NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵，俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標，如標準參考物質和數據（Standard Reference Materials and Data）、專利授權、共同研究等的追蹤範圍，此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面，NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫，揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性，具體執行、評估之方式，可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。