英國成立「技術移轉政府辦公室」，以促進公部門知識資產流通利用
英國技術移轉政府辦公室（Government Office for Technology Transfer, GOTT）於2022年10月設立於英國索爾福德（Salford）；其為英國商業、能源與產業策略部（Department for Business, Energy & Industrial Strategy, BEIS）之轄下機構，設立之旨在於促進公部門（public sector）知識資產（knowledge asset）流通利用，以為英國帶來經濟、社會及財政上效益。
所謂「知識資產」係指—智慧財產權、專門技術、資料、品牌、業務流程、專家資源及技術等；目前英國關於公部門知識資產之估值，總計約超過1060億英鎊。而所謂「技術移轉」係指使這些資產與他機構分享，以刺激創新及帶動新產品、流程及服務的研發，並促進更多商業創投（commercial venture）的可能。
GOTT具有跨部門的職權，使公部門可增強其對自身知識資產的辨識、研發與利用，並鼓勵公部門在管理其知識資產上，可更具創新性及具有企業家精神。目前，GOTT已開始與其他公部門在創新上合作，例如一造價更低的高密度真空紫外光（Vacuum Ultra-Violet, VUV）光源機，以淨化水質；或以石墨烯（graphene）製成生物傳感器（biosensor），以使在人體上以生物標記（biomarker）偵測不同健康狀況及疾病。
GOTT係以提供資金和專業知識的方式，以在跨部門政府間，進行創新項目的支持；依據英國政府早先所編列的一「關於政府部門應如何管理知識資產」的指南（The Rose Book: guidance on knowledge asset management in government，下簡稱The Rose Book），GOTT係以「提供對The Rose Book之詢答」、「提供對於管理知識資產之訓練」、「形成關於知識資產之人脈網」、「舉辦活動以喚起對知識資產管理重要性的認識」、「告知不同部門其可能擁有的知識資產及可運用機會」等方式，對公部門進行協助（The Rose Book第8.2點參照）。
而依照The Rose Book第8.4點，GOTT亦將與以下單位，分就上述不同事項，及就知識資產爭訟事件提供建言等，進行合作，以對其他公部門提供協助：（1）英國智慧財產局（Intellectual Property Office）；（2）英國國防部（Ministry of Defence）；（3）英國犁頭創新中心（Ploughshare Innovations）；（4）政府法務處（Government Legal Department）；（5）國家檔案館（The National Archives）。
而在後續成果運用上，The Rose Book第6.1點提及，公部門於運用知識資產時，可就很多面向進行考慮。除尋求「商業上的回報」外，亦可將「促進各別部門及不同部門間公共事務之進行」，以及「為商業、慈善團體及人民之使用」一事納入考量，藉以達到經濟、社會及財政上效益；而就「商業上的回報」而言，依照The Rose Book第6.35點，除最常見的「技術授權」及「販賣知識資產」外，亦有「衍生新創公司」（spin-outs）及合資公司（joint ventures）等方式。而一知識資產可如何被適當運用，則可尋求專家意見。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓佳盈
副法律研究員 編譯整理
Government Office for Technology Transfer launches with events in London and Manchester, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/news/government-office-for-technology-transfer-launches-with-events-in-london-and-manchester (last visited Dec. 5, 2022).
About us, Government Office for Technology Transfer, GOV.UK,https://www.gov.uk/government/organisations/government-office-for-technology-transfer/about (last visited Dec. 5, 2022).
The Rose Book: Guidance Knowledge asset management in government, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/knowledge-asset-management-in-government (last visited Dec. 5, 2022)
余承穎，〈德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例〉，資策會科技法律研究所，2018年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8084&no=64（最後瀏覽日：2022/12/05）。
楊牧軒，〈美國發起「投資報酬計畫」（Return on Investment Initiative, ROI）全面檢視科研成果商業化法制〉，資策會科技法律研究所，2018年9月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8100&no=64（最後瀏覽日：2022/12/05）。
歐洲央行（European Central Bank, ECB）於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」（Pandemic Emergency Purchase Programme），紓困金額占歐盟年GDP之7.3%，以協助歐盟面臨新型冠狀病毒（covoid-19）所帶來之經濟衝擊，同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。 就此，歐洲央行總裁Christine Lagarde表示，對於紓困對象及方法，歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式，以因應疫情所帶來之影響，其中也包含歐盟投資銀行（European Investment Bank, EIB）所發行之「綠色債券」（Green Bond）。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行，又名「氣候意識債券」（Climate Awareness Bond），職是故，歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。 依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」，歐洲央行僅得自次級市場（Secondary Market）購買債券，而不得直接自初級市場（Primary Market）購買，亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券，而不得直接購買首次出售之有價證券，此項限制，也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。 以歐盟投資銀行綠色債券為例，歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段，提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格，同時讓歐盟投資銀行面對投資人時，可以享有較為優渥之議價空間，以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息，進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力，促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。 如此歐洲央行即達成其目的，減緩投資市場之震盪，同時達到振興經濟產業效益。這也是為何，歐洲央行僅得自次級市場（Secondary Market）購買債券，而不得直接自初級市場（Primary Market）購買債券之原因。
日本監理沙盒制度推動趨勢—簡介生產性向上特別措施法草案與產業競爭力強化法修法內容我國自2017年12月通過《金融科技發展與創新實驗條例》建立金融監理沙盒制度後，各界時有呼籲其他非金融領域亦有沙盒制度之需要。觀察國際上目前於金融產業以外採取類似沙盒制度之國家，當以日本為代表，且日本相關制度亦為我國《中小企業發展條例》修法時之參考對象。 本文針對日本近期提出之《生產性向上特別措施法》（草案）以及日本《產業競爭力強化法》新近之修法等兩項日本近來有關沙盒制度之修法為觀察對象，針對其整體立（修）法背景、《產業競爭力強化法》中灰色地帶解消制度及企業實證特例制度修正重點以及《生產性向上特別措施法》（草案）中「專案型沙盒」之制度內涵進行整理，並比較企業實證特例制度及專案刑沙盒兩者制度上之異同。 本文最後發現，日本之沙盒制度設計上確實符合其減少事前管制、強調事後確認與評估、建立風險控管制度、課與主管機關提供資訊與建議之義務以及強化業者與主管機關聯繫等目標。同時，本文認為日本沙盒制度中有兩項制度特色值得我國關注及參考。第一，日本成立了包含外部專家的「評價委員會」，協助政府單位了解創新事業之內容及法規制度之觀察。第二，日本未來將提高實證制度之協調層級，在日本內閣府下設立單一窗口協助申請者決定其可適用之實證制度。
美國白宮為因應TikTok威脅頒布行政命令，以維護資通訊技術與供應鏈國家安全美國白宮為因應TikTok威脅，於2020年8月6日頒布第13942號行政命令，以確保資通訊技術與供應鏈國家安全，禁止在美國管轄範圍內的任何人或相關實體，與中國大陸「字節跳動（ByteDance）」及其子公司為任何交易行為。本行政命令係依據美國《國際緊急經濟權力法》（International Emergency Economic Powers Act, IEEPA）、《國家緊急狀態法》（National Emergencies Act, NEA）及《美國法典》（United States Code, U.S.C.）第3篇第301條，以及2019年5月15日頒布的第13873號行政命令，要求國家應維護資訊、通信技術和供應鏈安全，並採取措施以應對國家緊急情況。由中國大陸企業開發及所有的行動應用程式，例如TikTok及WeChat等已威脅到美國國家安全、外交政策及經濟利益，必須採取應對措施。據查TikTok會自動從使用者方擷取大量資料，包括網際網路、定位資料及瀏覽紀錄等。此種資料蒐集行為將使外國人及政黨可以取得美國個人的專屬敏感資訊，追蹤到聯邦政府人員及政府承包廠商位置，建立個人資料檔案進行勒索和商業間諜活動。美國國土安全部、美國運輸安全管理局(Transportation Security Administration, TSA)和美國武裝部隊，已禁止在聯邦政府的通訊設備上使用TikTok，防止資料被竊取並傳輸至境外伺服器。 面對美國全面封殺中國大陸資通訊產品，中國大陸近來亦透過出口管制方案進行反制，2020年8月28日中國大陸商務部會同科技部，調整《中國禁止出口限制出口技術目錄》，將涉及軍民兩用的53項技術，納入出口管制清單。凡涉及向境外技術移轉，無論是採用貿易、投資或是其他方式，皆須申請省級商務主管部門的技術出口許可，獲得批准後方可對外進行實質性談判，簽訂技術出口契約。其中，因TikTok的人工智慧與演算技術，已被含蓋在目錄的管制清單內，若是TikTok要從中國大陸境內轉讓相關技術服務予境外，應暫停相關交易及實質性談判，先履行申請許可程序再為後續行動。
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（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，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。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現