韓國科學技術評估暨規劃研究院(Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, KISTEP)於2023年5月3日發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究:以國家戰略技術研發企業為中心〉(A Study on R&D Tax Support Policy for Enhancing Corporate Innovation Activities:Focusing on National Strategic Technology R&D Firms,下稱本報告),提供政府擴大研發租稅優惠政策之建議,分述如下:
(1)擴大適用稅額抵減之技術領域
為強化競爭力,各國陸續鎖定重要技術產業,擴大研發租稅優惠政策,故本報告建議韓國政府就稅額抵減範圍,從3大領域(半導體、蓄電池與疫苗),擴大至12大國家戰略技術領域,進而增加民間企業之研發補助。
(2)擴大適用研發稅額抵減之對象
由於韓國目前適用研發稅額抵減之對象,不包括負責研發之新創企業負責人及管理階層,故本報告建議韓國應考量稅額抵減制度之效果與制度公平性,擬定一套新方案,擴大可享受稅額抵減優惠的對象。
(3)調高中大型企業之稅額抵減率
本報告指出,激進式創新及專利被引證次數高的創新技術研發,大多由中堅企業及大企業所主導,故建議應研擬一套以中堅企業與大企業為對象,大幅調高可抵減稅額比率之方案。
(4)透過政策組合(Policy mix)以提高政策效益
本報告指出,當企業獲得研發補助時,其研發稅額抵減效果更為顯著,故建議政府研擬以企業為對象,採用研發稅額抵減與補助並行之優惠方式。
(5)集中對技術水準高的企業提供租稅優惠
本報告指出,研發稅額抵減效果侷限於技術水準高的企業。換言之,與將租稅優惠分散給予各企業,不如選定具有技術能力的企業,使其獲得更多的研發稅額抵減優惠。
(6)擴大開放式創新企業之租稅優惠
本報告指出,研發租稅優惠效果對執行開放式創新之企業更為顯著,故建議將執行「產–研」、「產–學」、「產–產」合作的開放式創新企業納入租稅優惠對象。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近來國際間許多國家投入智慧商業及智慧消費之發展,為兼顧保障個人資料權利前提下,鼓勵產業界從事商業創新,英國商務創新技術部(Department for Business, Innovation & Skills)於2013年7月宣布促成「Midata創新實驗計畫平台」(midata innovation lab),由英國政府、企業界、消費者團體、監管機構和貿易機構共同組成,此為示範性自律性組織,參與之業者/機構於應消費者要求(consumer’s request)情形下,將所擁有消費者資料,特別是交易資料(transaction data),以電子形式及機器易讀取形式(electronic, machine readable format)對「我的資料」(Midata)體系公開(release);並且,將可更便利消費者利用這些資料瞭解自己的消費行為,在購買產品和服務時可以做出更為明智的選擇。 英國商務創新技術部係於2011年4月,開始提出所謂「Midata計畫」:於「更好選擇;更好交易環境;提昇消費者權力」政策(Providing better information and protection for consumers),宣示推動「Midata計畫」,作為提昇資訊力量(power of information)重要策略。為積極推動,「Midata計畫」,並協助產業界能有更詳細遵循指引,於2012年7月公告「Midata政府產業諮詢報告」(midata: government response to the 2012 consultation),同年12月出版「Midata隱私影響評估報告」 (midata: privacy impact assessment report)。 為配合上述政策施行,由產業界、組織、政府機構所共同組成的「Midata創新實驗計畫平台」(midata innovation lab),已開始展開運作。此平台認為,近來越來越多實務情形證明,個人資料對於企業而言已被視為日漸重要的資產,並且未來將成為提供更個人化、多元化之產品服務之重要基礎。倘若能在確保消費者個人資料相關權利之前提下,促成產業界積極投入發展,以「我的資料(Midata)創新實驗計畫」為運作平台,對於企業所持有個人資料,兼顧企業與消費者原則共同獲益,將可因應趨勢取得商業先機。 以英國商務創新技術部規劃政策,前期試行推動先以「核心產業」(core sectors)(金融產業、電信產業、能源產業)為導入適用,待實施具一定成效後,將延伸推廣至其他產業領域(non-core sectors),而後也將由現行初期以產業自律性參與計畫模式,進展至以法令規範強制實施的階段。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」,自七月一日施行 WiMAX頻譜開放 攪亂一池春水