美國簽署晶片和科技法案，全球科技業將掀起波瀾
美國近日為防堵中國、其他受關注國家如俄羅斯等國掌握半導體等高科技行業關鍵技術，遂致力於加強培養其本土之半導體及高科技通訊產業。於美國時間2022年8月9日美國總統拜登簽署 「2022年晶片和科技法案」 （CHIPS and Science Act 2022），該法案除可作為2021年頒布之「美國電信法案」之補助資金來源，發展開放式無線電接取網路（Open Radio Access Network, ORAN）外，亦有望大幅度提升美國本土晶片生產量。
本法案提高美國聯邦政府對科學技術研究及開發專案之授權，除授權美國商務部（Department of Commerce , DOC）、國防部（Department of Defense, DOD）外，還結合國務院（Department of State, DOS）透過資金補助之方式，發展影響美國競爭力及國家安全至關重要之半導體製造等高科技產業、人工智慧、量子計算等科學研究，本法案整體編列之預算高達2800億美元，至2027年時，授權金額預計將達1740億美元，而其中將挹注超過520億美元之資金用於發展美國本土晶片之生產及研發。
此外，該法案設有靜態限制，禁止接受補助之半導體企業投資以電子設計自動化（Electronic design automation, EDA）工具設計或製造晶片之中國公司，換句話言，即受補助之企業不得於十年內投資或擴大生產中國製低於28奈米之先進晶片。本法案亦提供25%之稅收優惠予於美國建造、裝設晶片廠之業者，以鼓勵企業進駐美國藉以提升美國生產之晶片總量，同時藉由企業之投資帶動美國各地經濟發展，提高就業率。
藉由本法案之制定，有望降低美國對其他國家晶片之依賴，並得藉此發展科技研究，對未來全球高科技產業供應鏈將造成偌大影響，值得持續關注。
趙奕縣
法律研究員 編譯整理
Makenzie Holland, CHIPS and Science Act boosts U.S. technology investment, TechTarget, Aug. 8, 2022, https://www.techtarget.com/searchcio/news/252523593/CHIPS-and-Science-Act-boosts-US-technology-investment (last visited Aug. 24, 2022).
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The new CHIPS and Science Act will bring semiconductor chip manufacturing to the U.S., NPR.ORG, https://www.npr.org/2022/08/09/1116591031/the-new-chips-and-science-act-will-bring-semiconductor-chip-manufacturing-to-the (last visited Aug. 24, 2022).
自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
著名商標之淡化保護 v.s. 嘲諷性使用著名商標之言論自由保障－從美國商標法及判決評析 IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
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