瑞士洛桑國際管理發展學院(International Institute for Management Development, IMD)於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook)(以下簡稱本報告)。本報告以「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government Efficiency)「企業效能」(Business Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大指標(含333項子標)評比63個經濟體。評比結果:全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港;而其他重要經濟體之排名,如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。
丹麥34年來首次位列第一,去(2021)年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因,丹麥因公共債務與政府赤字的減少,其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡,雖於2019年與2020年皆居於榜首,去年則滑落至第5名。對此,IMD主管Arturo Bris表示,新加坡嚴格的防疫政策,限制了國際服務與人員流動,致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁,其「國內生產總值」增長,「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一,但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25,仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首,新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰(如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等)、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟,並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。
而我國,由去年第8名進步至今年第7名,突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下,整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒,協助企業加強全球布局,並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級,期盼能持續提升我國競爭力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本內閣府2015年12月10日於「綜合科學技術創新會議」上公布最新「科學技術基本計畫」草案,預計將投入26兆日圓,約占GDP1%的資金。該計畫之法源基礎係1995年公布之《科學技術基本法》第9條第1項,要求政府自1996年開始制定以五年為期,整體、宏觀且跨部會之科技發展計畫,目前最新之「第五期科學技術基本計畫」將於2016年開始施行。 「第五期科學技術基本計畫」共計七章,作為本期計畫核心之第二至第五章,揭櫫四大原則及相應規畫: 一、 以未來產業創新及社會變革為方向創造新價值(第二章) 旨在發展對未來產業創新及社經變遷具有前瞻性之技術及服務,如智慧聯網、巨量資料、人工智慧等,並以此為基礎實現領先世界之「超智能社會」。 二、 因應經濟社會新課題(第三章) 1. 確保能源、資源及糧食供應穩定。 2. 因應超高齡化、人口減少等問題,打造永續發展的社會。 3. 提高產業競爭力及地區活力。 4. 確保國家安全及國民安全。 5. 因應全球範圍內發生的社經問題,並對世界發展做出具體貢獻。 三、 強化科技創新基礎能力(第四章) 企圖打破產官學界間障壁,加速人才流動及人才多樣化,對造成障礙之制度進行改革,此外,將增加青年及女性研究者比例,及提升學術論文品質。 四、 構築人才、知識、資金三要素的良性循環制度以朝向創新發展(第五章) 將透過產官學界合作,打造創新人才培育及適其發展之環境,強化國際知識產權及標準化之運用,並依國內各區域特性推動相關創新措施。 在這當中,「實現超智能社會」為本期計畫最重要之發展目標,由於資通訊技術高度發展帶動生產、交通、醫療、金融、公共服務等各方面之巨大變革,創造出新產品、新服務,卻也相應帶來新挑戰及社會問題,日本政府計畫打造「智慧聯網服務平台」(IoTサービスプラットフォーム),將內閣府2015年6月19發布之「科學技術創新綜合戰略2015」中所列舉的11個系統分階段完成串連整合,以推動跨系統間之數據應用,達成各科學領域巨量資料之流通使用,同時兼顧資訊安全保障的「超智能社會」。
因應2020年社會實現自動駕駛,日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服: 道路交通環境的整備:以自駕系統為行駛,一般道路因為環境複雜,常有無法預期狀況發生,導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性:依據技術程度,設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合,以達成與一般車相同之安全程度為方針下,由關係省廳間為合作,擬定客觀之指標。此一指標,並非全國一致,應就地方之特性,設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件,建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統:訂定安全基準,使日本事件最先端自動車技術擴及於世界,訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任:自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面,其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點,至等級4為止之自動駕駛,適用自動車損害賠償責任險(強制責任險)方式,但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應,仍為今後之課題,必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等,車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等,關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
美國司法部向Google提出反托拉斯訴訟,控Google之反競爭策略損害消費者權益且扼殺創新美國司法部(United States Department of Justice)與11個州檢察總長2020年10月20日於哥倫比亞特區地方法院聯合向Google提起反托拉斯民事訴訟,依據《休曼法》(Sherman Act)第2條,以「非法利用優勢地位進行排他行為,強化自身市場力量」為由起訴 Google。美國司法部認為,Google利用自身在電子數位設備提供搜尋服務和搜尋廣告市場(search advertising markets)的壟斷地位,損害競爭對手和消費者利益,並利用特殊協議和商業慣例,佔據美國九成以上的搜尋市場,在網頁瀏覽器和手機搜索領域建立難以被超越的商業優勢。Google的反競爭策略(anticompetitive tactics)讓它能維持甚或擴大壟斷地位,削弱競爭並扼殺創新。 美國司法部與阿肯色州、佛羅里達州、喬治亞州等11個州聯合提出訴訟,指稱Google達成一系列的排他性協議(exclusionary agreements),要求將Google設置為數十億用戶之手持行動裝置或電腦的預設搜尋引擎,並且在許多情況下禁止預先安裝(preinstallation)競爭對手軟體。起訴書指稱Google透過以下方式違法維護搜尋和搜尋廣告的壟斷地位:(1)簽訂排他性協議,禁止預先安裝任何競爭對手的搜尋服務;(2)無視消費者意願,包裹式(tying)安排強迫Google搜尋軟體APP需預先安裝在行動設備的主要位置,且不可刪除;(3)與Apple達成長期協議,將Google作為Safari瀏覽器或其他搜尋工具的預設搜尋引擎(但實際上是獨家搜尋引擎);(4)利用自身獨占優勢和利潤,給予設備商、網頁瀏覽器業者和其他搜尋工具業者更多的優惠待遇,創造無間斷的強化獨占循環。 司法部認為,Google的反競爭措施阻止其它競爭對手達到經營規模,進而消除美國大多數搜尋查詢的競爭。也因為限制競爭,Google得以降低搜尋品質(例如引起隱私、資料保護、和消費者利用爭議等),從而損害消費者並阻礙創新;此外Google可以向廣告客戶收取高於市場價格之費用,並降低客戶服務品質。 而面對美國司法部控訴,Google表示這些指控具有「嚴重瑕疵」(deeply flawed),消費者選擇Google並非被強迫,而是因為Google是最優秀的搜尋工具。蘋果的Safari瀏覽器預設使用Google搜尋,是因為蘋果公司認可Google搜尋的品質,且競爭對手(Bing和Yahoo!)亦以付費方式出現在Safari介面可供消費者選擇。而微軟在Windows設備上預載之Edge瀏覽器,是以Bing為預設搜尋工具。此外,Google和Android營運商和設備商簽訂促銷協議以推廣Google,該協議可以直接降低手機價格;但即使簽署協議,Android仍會預載其他競爭者的APP和APP Store。是故,Google認為司法部若勝訴,將讓消費者只能用品質較差的搜尋工具以及支付更高的手機價格。
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含: 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險; 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟; 3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)