日本內閣於2021年2月5日通過產業競爭力強化法修正案(下稱本法),並於同年6月經國會通過。本次修正目的,為因應COVID-19所帶來影響與「新日常」(新たな日常,意指日本與各國因應COVID-19疫情影響,調整並重新建構生活、工作等基本社會活動方式的框架,追求安心、安全生活的同時擴大經濟活動),推動企業的長期化改革。對此,本法修正視為後COVID-19時代首要目標者,具體包含綠色社會(グリーン社会)、數位化(デジタル化)、以新日常為前提進行產業轉型等。 基此,此次本法的修正重點如下:
(1)邁向綠色社會:企業提出與實現「碳中和」(カーボンニュートラル)相關之計畫,經主管機關認可後,該企業導入具零碳排(脱炭素化)效果產品之生產設備或生產程序、或對之進行投資,最多可免除10%的稅額,或得在提列折舊費用時,最高額外計提導入價格50%的特別折舊(特別償却)費用;企業為減少碳排放而向金融機構融資,如其能達成所設定的計畫期中目標,最多可獲0.2%的利息補助。
(2)因應數位化:企業如提出全公司的數位化商業模型改革計畫,並經主管機關認可,該企業針對應用雲端技術所進行投資,最多可免除5%稅額、或額外提列30%之特別折舊費用。
(3)企業改制以適應新日常:企業如提出應對新日常之事業再建構計畫,獲主管機關認定符合其事業類型之數位化指針(由主管機關擬定頒布)的要求,該企業於2020年與2021年度的經營赤字,直至轉為獲益之前(最長為5年),其應課稅所得的免除額最高提升為100%。
(4)允許上市公司舉行純虛擬(バーチャルオンリー)形式的股東會:創設公司法(会社法)以外之特別法規定,允許上市公司得例外以線上、無法明確定義召開地點的形式,舉行股東大會。
(5)支援新創事業:創設民間對於大型新創事業融資的債務保證制度,同時放寬國內證券投資基金對海外新創事業投資的50%上限規定。
(6)企業再生(事業再生)措施彈性化:因應COVID-19疫情對業界造成的打擊,原企業再生須透過訴外紛爭解決機制進行者,該個案得在5分之3的債權人同意減免金融債權額時,轉由法定之簡易再生程序辦理,加速企業提出的再生計畫獲得認可。
(7)將監理沙盒(規制のサンドボックス)轉型為常態型制度:監理沙盒制度之原主管法規,為生產性提升特別措施法(生産性向上特別措置法)。該制度要旨為企業得向主管機關提出計畫申請,針對個別議題或領域進行法規豁免之創新實驗;企業執行上述計畫所獲得之報告或資料,應提供予主管機關,作為檢討修訂相關法規之參考。該法因明定自施行日起三年內廢止之落日條款,預定於2021年6月廢止。因之,本次產業競爭力強化法修正時,配合納入監理沙盒制度的相關條文,而實質將其改為永久性實施之制度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office, USPTO)於今年7月1日發布新聞稿,即專利審判及上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)開始加速處理單方上訴的計畫。該計畫名為「快軌上訴試驗計畫(Fast-Track Appeals Pilot Program)」並於今年7月2日正式啟動。 根據該計畫,專利審判及上訴委員會上訴裁決的目標時間預計為該上訴被賦予快軌(即批准加速審查)之日起六個月內,此與美國專利商標局之期望相符。蓋目前單方面上訴的裁決時間平均約14個月,因此,對於申請該計畫的人來說,該計畫平均應將上訴程序縮短約8個月。惟申請該計畫所需費用為400美元,且被批准的申請案會被限制在每季125件,會計年度最多500件,預計施行一年。 美國商務部負責智慧財產權事務副部長兼USPTO局長Andrei Iancu表示:「這是USPTO史上首次,申請人將能夠加快專利審查和單方上訴的速度,從而能較典型申請案約一半的時間內,就其最重要的發明做出決定。」。PTAB首席法官Scott Boalick亦表示:「近年來,我們取得了長足的進步,將上訴待決時間從2015年的平均30個月減少到目前的平均14個月。很高興PTAB現在能夠為申請人提供更快的途徑,從而使發明人和企業能夠更快地將其專利發明商業化。」 值得一提的是,我國智慧財產局亦有發明專利加速審查(Accelerated Examination Program, AEP)及商標加速審查機制。而AEP更早於民國98年1月1日起試辦實施,依據申請事由之不同,智財局將在申請人齊備相關文件後,於6個月內或9個月內發出審查結果通知。
韓國公布監理沙盒施行半年成果報告 將加強社會共識與區域衡平發展韓國政府在今(2019)年1月立法施行四種監理沙盒機制(규제샌드박스),包含「金融監理沙盒」、「資通訊(ICT)監理沙盒」、「產業融合監理沙盒」及「地方專業化特區」機制,於施行半年後在同年7月16日公告成果報告,未來監理沙盒將加強尋求社會共識與區域衡平發展。 韓國為推動「製造業創新3.0」(제조업혁신 3.0)政策,強化產業創新與競爭力、重點發展人工智慧及物聯網,並打造友善法制環境來減少監管障礙。因此以鬆綁法規與鼓勵創新為目的,由韓國國務總理室於2018年初統籌各相關部會機關規劃全國性之監理沙盒機制,而於同年年底國會修正通過以下法律,泛稱「管制創新五法」(규제혁신 5법): 《資通訊融合法》(정보통신융합법),由「科學技術資訊通訊部」主管,建立「ICT監理沙盒」,鬆綁資通訊相關規範為主要範圍。 《金融創新支援法》(금융혁신지원 특별법),由「金融委員會」主管,建立「金融監理沙盒」,作為金融規範鬆綁之依據。 《地區特區法》(지역특구법),由「中小企業創業部」主管,主要由地方政府提出並建立具地方特色的專業化特區,如共享經濟特區、能源特區等,透過特區鬆綁地方與中央法規,由地方政府主導、中央協助推動當地產業發展。 《產業融合促進法》(산업융합 촉진법),由「產業通商資源部」主管,就前述以外之產業建立監理沙盒機制。 《行政管制基本法》(행정규제기본법은),鬆綁上述四個監管與行政程序相關法律。 在施行半年以來,成果顯示已受理81件申請案例,企業規模以中小企業佔80%為大宗,而申請之產業領域多集中於金融科技領域(46%)、其次為非特定領域(32%)、資通訊領域(22%),並以共享經濟、區塊鏈、大數據、物聯網、人工智慧、虛擬實境(VR)、5G等創新產品或服務為主。在申請時程上,從受理案件至批准進行實證或發給臨時許可證允許在市場販售,僅須約44個工作天。而在法規鬆綁上,多數涉及法規命令與機關行政函釋層級。另外為鼓勵創新業者申請監理沙盒,針對實證完成之產品或服務,將給予「優良採購產品」(우수 조달물품)證明,政府機關可於採購平台上優先採購該產品或服務。 另外成果報告說明,由於許多創新實證與現行社會體制與規範造成破壞式衝突,例如「共享廚房」與現有《食品衛生法》規定餐廳須有獨立廚房有違,或者消費者直接在家進行基因檢測(Direct-to-Consumer Testing, DTC)創新服務與現有醫療規範與體制不符等,韓國政府將透過客觀實證數據與宣導來尋求社會共識或使用其他替代方案來降低衝突。同時將於今年下半年由中央主導指定特定區域作為專業化特區,以衡平區域發展。
荷蘭與德國率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室,推動歐洲開放科學雲歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)旨在整合現有的數據基礎設施以及科研基礎設施,為歐洲研究人員與全球科研合作者提供共享的開放資料服務。為此,荷蘭與德國於12月率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室(The GO FAIR international support and coordination office, GFISCO)。荷蘭辦公室坐落於萊頓,並由荷蘭政府與萊頓大學醫學中心(Leiden University Medical Center)所共同出資設立。 該辦公室之成立源自於GO FAIR計畫,GO意即全球開放(The Global Open)、FAIR則分別係指可發現(Findable)、可連接(Accessible)、共同使用(Interoperable)和可重複使用(Re-usable),其目標在於跨越國界,開放目前科研領域現有的研究數據,係為邁向歐洲科學雲之里程碑。 荷蘭與德國曾於2017年5月時,發表聯合立場聲明書以展現推動歐洲開放科學雲以及全力支援GO FAIR計畫之企圖心,此次辦公室之設立為,包含以下主要任務: 支援由個人、機構、計畫組織等各方所組成的GO FAIR實踐網絡(GO FAIR Implementation Networks, INs)之營運工作。 進行GO FAIR實踐網絡之協調工作,以避免重複或壟斷之情形發生。 透過教育支援等方式倡議推行GO FAIR計畫。 GO FAIR國際支援與合作辦公室主要之角色為提供建言,而非幫助GO FAIR計畫做決策,若無達成預期效果或是缺乏明確的工作計畫時,該辦公室則可提供相關服務,以協助達成預期目標,並協助處理行政上之相關議題。
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,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,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。