日本經濟產業省公布創業支援計畫「J-Startup」最新獲選為新創企業之名單
日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業，產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援，例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等，預期創造出新創企業的成功範例。
「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段，第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量，推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後，確定「J-Startup」新創企業名單。
「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構（JETRO）、新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）共同創立營運，目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」（2018年6月）選拔出92間企業，第2屆（2019年6月）選拔出49間企業，再加上今年度所選拔出之50間企業，目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中，有3間企業已解散或被併購)。
李佳軒
副法律研究員 編譯整理
〈官民によるスタートアップ支援プログラム「J-Startup」新たな選定企業を発表〉，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2021/10/20211020004/20211020004.html （最後瀏覽日：2021/11/1）。
〈J-Startup〉，J-Startup官網，https://www.j-startup.go.jp/ （最後瀏覽日：2021/11/1）。
〈J-Startup の第3次選定について〉，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2021/10/20211020004/20211020004-2.pdf （最後瀏覽日：2021/11/1）。
〈「J-Startup2021」選定企業・推薦委員〉，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2021/10/20211020004/20211020004-1.pdf （最後瀏覽日：2021/11/1）。
范晏儒，〈韓國提出一系列新創支援措施，以躋身全球四大新創強國為目標〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8724&no=64 （最後瀏覽日：2021/11/9）。
劉純妤，〈助新創事業免受不公平競爭 資策會科法所借鏡日本 獻短中長三策略〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/news2019-detail.aspx?d=311&no=57 （最後瀏覽日：2021/11/9）。
基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範，如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增，相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同，相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異，因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准，之後仍難以取得全球各國家地區之核准。 今(2009)年7月，歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究，某些國家地區如歐盟，採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”)，立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入，即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全，但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品，也同樣遭歐盟禁止輸入，歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例，因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式，已導致產品無法輸入，大幅影響該地區的動物飼料。 隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢，未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品，尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植，但卻未獲歐盟批准者。因此，相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚，而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。 為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊，JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見，建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要，或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代；其他建議則包括簡化核准程序，設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法，以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定，以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件，要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。 1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。