英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者,其相關政府部門-英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒(Financial Regulatory Sandbox)制度,同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分,使目前英國金融科技佔全球市場總額10%,並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務;2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資,遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。
為使英國金融科技持續成長,英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究,該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出,英國金融科技正面臨下述三大問題:
為了解決上述三大問題,研究報告提出了五項建議計畫:
美國交通部(U.S. Department of Transportation, DOT)於2026年8月26日發布「美國交通部人工智慧政策」(U.S. Department of Transportation Artificial Intelligence (AI) Policy),規範所屬人員於部內資訊系統使用AI之行為,並自簽署日起生效。該政策採取「適當時即使用AI」(Use AI when appropriate)之預設立場,在合法範圍內盡可能允許AI應用,並強調以人為本。該政策亦適用於既有AI應用,各所屬機關應於六個月內向首席資料暨AI長(Chief Data and Artificial Intelligence Officer, CDAIO,以下簡稱AI長)提報清單。惟國家安全系統、運用AI進行之基礎及應用研究(以開發機關自用AI為目的者除外),以及受監管或受補助對象使用或開發之AI,不在適用範圍內。 政策重點包括兩大面向。首先,在AI生命週期實務方面,各機關應於設計、開發、部署、監測與評估、處置或移轉等五階段納入人為監督;AI產出如用於部內最終行政文件,須經具資格且負責之人員審查驗證。此外,生成式AI之提示詞與產出僅保留7日,期滿自動刪除;AI工具亦非核定之紀錄保存系統,相關紀錄應移轉至指定系統保存。 其次,在AI風險管理方面,監督強度依使用頻率、持續性及影響程度調整,並透過公開之AI使用案例清單(AI Use Case Inventory)揭露應用情形。政策另明定AI長、資安長(Chief Information Security Officer, CISO)及機關隱私保護高階主管(Senior Agency Official for Privacy, SAOP)等職責分工,新增或具高影響之AI使用案例,均須由AI長會同隱私保護高階主管、法務單位(Office of General Counsel, OGC)、資安長及所屬機關審核。各機關如有充分業務理由,得就特定使用案例申請豁免管理,並提出理由、已採取之管理措施、豁免期間及符合本政策之期程,由AI長以書面決定。
OECD:汙染性能源稅收過低無法激勵低碳轉型經濟合作與發展組織(OECD)2019年9月20日根據《2019年能源使用稅(Taxing Energy Use 2019)》報告指出,汙染性能源會造成地球與人類健康的危害,而課徵「汙染性能源稅」是降低其排放的有效方法,且稅收尚可用於協助低碳轉型,但在報告所研究的44個國家能源排放量佔全球80%以上,與能源有關的二氧化碳排放中卻有70%未徵稅,課徵的汙染燃料稅過低,無法促使其改用較為清潔的能源(cleaner energy),而無法鼓勵低碳能源轉型。 能源稅中,道路燃料稅相對較高,但無法反映其造成環境損害的成本;煤炭稅在多數國家中幾乎為零,但煤炭的碳排放幾乎佔了能源碳排放的一半;天然氣是較為潔淨的能源,其稅收通常較高。在非道路的能源碳排放中,有97%被徵稅,但44個國家中只有4個國家(丹麥、荷蘭、挪威、瑞士)的徵稅在每噸30歐元以上,遠低於環境損害的程度,近年來甚至有國家降低能源稅。 該報告表示,改善稅收政策、為低碳技術提供公平的機會,將有助於將投資轉向更環保的選擇,且額外的稅收可用於社會目的,例如降低所得稅、增加基礎設施或醫療健保支出,OECD未來將衡量減排與其他社會目標(如健康與工作),採取有效的激勵措施減少碳排放,並呼籲各國政府應正視此一問題。
英國無線電頻譜管理改革政策(上)-政策源起與目標 日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】日本文部科學省於2002年提出產學合作契約範本,實行以來發現內容缺乏彈性,對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此,2017年3月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Lambert toolkit等文件,提出11項合約範本,稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化,提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式,並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本,盡可能在產學合作契約簽訂前,事先考量研究成果的商業化策略,從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議,在進行模型選擇時需考慮以下因素: 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬(大學擁有、企業擁有、雙方共有)。 雙方是否同意智財權共有。 此外,為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用,在參考適用範本時,皆應考量研發成果商業化的靈活性,無論智財權歸屬於大學或企業方,都必須滿足以下的條件: 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展,提供了更細緻化的指引,或許可為我國推行相關政策之參考,值得持續關注其內涵與成效。