美國眾議院外交事務委員會於2022年6月13日在兩黨創新法案(HR4521)會議上,就對外投資機制新提案發表聯合聲明。兩黨達成協議修訂《國家關鍵能力防禦法案》(National Critical Capabilities Defense Act of 2022, NCCDA),擴大對外投資審查制度。促使美國制定NCCDA對外投資審查立法乃係源於經濟和國家安全考量,美國關注特定技術向中國轉讓以及美國企業可能透過特定投資幫助提升中國能力之風險。因此,雖然NCCDA會給國際投資帶來不確定性,但美國兩黨及兩院內部仍支持實施特定形式的對外投資審查程序,並且與利益相關者就如何制定強而有力且具針對性的對外投資機制進行建設性的討論,目的是確保美國不會將關鍵產業製造能力拱手讓給外國競爭對手。
NCCDA授權成立國家關鍵能力委員會(Committee on National Critical Capabilities),由美國貿易代表署擔任主席並與供應鏈安全相關聯邦機構成員共同組成,審查特定對外業務交易和活動包括:界定需要境外投資審查的活動範圍、明訂出境審查流程、及關鍵產業項目等。依據NCCDA第11條「國家關鍵能力(National Critical Capabilities)」定義,指對美國至關重要的有形及無形的系統和資產,若此類系統和資產無法開發、失能或遭到破壞,將對國家安全造成破壞性影響。委員會應負責界定涉及「國家關鍵能力」產品、供應鏈和服務;列舉國家關鍵能力產業領域包括:能源、醫療、通訊、國防、運輸、航空航太、機器人、人工智慧、半導體、造船、水等。若美國人和外國實體從事「涵蓋活動」者,必須在展開活動前至少60天以書面形式通知委員會。委員會將會通知審查,若確定所涵蓋的活動對國家關鍵能力構成不可接受的風險,委員會可以實施緩解措施,或建議總統採取特定行動,包括暫停和禁止該活動。美國兩黨期待各方利益相關者能以書面形式參與討論,確保NCCDA法案通過並滿足各方需求,使美國與盟友國的對外投資機制保持一致。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
現行促進產業升級條例第19條之1規定,為鼓勵員工參與公司經營,並分享營運成果,公司員工以其紅利轉作服務產業增資,而取得新發行記名股票,採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第12條第1項第5款規定,對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分,另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定,使不少高科技產業上市櫃公司,利用促產條例優惠,壓低員工本薪,以分紅配股吸引人才,造成營業成本低列,將薪資費用轉嫁給股東,扭曲財報,使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少,造成政府稅收短缺,因而提出修改案,改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例,將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅,上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準,未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準,此規定 引發高科技業者反彈,並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審,但提交下次院會討論前,須經朝野協商。經濟部表示,此案初審後尚需經過立法院政黨協商,再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變,應要有配套才合宜(例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構),若在配套未完成前就做決定,是比較不好的決策。
銜接實體與虛擬的新票據交換制度-美國二十一世紀支票交換法 日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)
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。