歐洲創新委員會(European Innovation Council, EIC)於2023年12月12日發布2024年工作計畫,其中三項計畫將對策略性科技公司及新創公司提供超過12億歐元的資金:
(1)「探路器計畫」(EIC Pathfinder):本計畫經費共2.56億歐元,將補助「有潛力帶領技術突破」的多元學科(multi-disciplinary)研究團隊;每案補助金額不超過400萬歐元。
(2)「轉型器計畫」(EIC Transition):本計畫經費共0.94億歐元;「轉型器計畫」係協助「探路器計畫」、「歐洲研究院概念驗證計畫」(European Research Council Proof of Concept projects)、「展望歐洲計畫」(Horizon Europe)之研發成果銜接創新應用;此計畫每案補助金額不超過250萬歐元。
(3)「加速器計畫」(EIC Accelerator):本計畫經費共6.75億歐元,補助對象為「有能力創造新市場及促進顛覆性技術創新研發」的新創企業及中小企業。此計畫每案補助金額為250萬歐元以下,但若由EIC基金進行投資者,每案補助金額為50萬歐元至1500萬歐元。
除上述補助外,EIC對於研發計畫管理亦扮演積極主動的角色,可協助受補助者連結歐盟境內外資源,形塑良好的創新生態系。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
因應FTC與NLRB對競業禁止的態度轉變,提供企業機密管理建議本文整理截至2025年3月底,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)與全國勞工關係委員會(National Labor Relations Board,下稱NLRB)對於競業禁止的態度轉變,並整理因應政策趨勢之產業機密管理建議,提供企業參考。 一、FTC與NLRB對競業禁止的態度 1. FTC對競業禁止的態度:由「訂定規定以統一禁止競業禁止」轉為「針對不合理的競業禁止進行個案調查」 (1)由Lina Khan(前FTC主席)主導的FTC,於2024年4月通過「禁止企業簽訂競業禁止契約」最終版本的規定(以下稱「最終規定」)。最終規定要求大部分情況下,禁止企業與員工簽訂競業禁止契約。 其後,美國有3案挑戰FTC最終規定: 在ATS Tree Services, LLC v. FTC案,賓州法院於2024年7月同意FTC有權禁止其認為屬於不公平競爭的行為(競業禁止);而在另外兩案結果則相反,在Properties of the Villages, Inc. v. FTC案,佛州法院於2024年8月認定訴訟原告(房地產開發商)不受FTC最終規定的影響;而Ryan LLC v. FTC案,2024年7月德州法院更以FTC之立法範圍逾越其職權為由,於全國範圍認定撤銷最終規定。FTC不服兩案最終規定的結果並上訴。 關於最終規定的最新進展為,由Andrew Ferguson(現任FTC主席)主導的FTC,於2025年3月6日分別向第5、第11巡迴上訴法院提出動議,主張「擱置上訴審理120天(appeal in abeyance for 120 days)」。動議均已獲法院批准。 (2)此外,FTC現任主席於2025年2月26日宣布成立「聯合勞動力工作小組(Joint Labor Task Force)」,並發布備忘錄說明FTC將繼續關注反競爭行為,例如:公司與員工間的競業禁止契約、公司間互不招攬(人才)契約等。 即,可見FTC態度由「原則上禁止簽訂競業禁止契約」,轉為「依個案起訴其認為不合理的競業禁止契約」。 2. NLRB對競業禁止的態度:由「針對要求員工簽訂競業禁止的個案進行調查」轉為「將競業禁止行為排除調查範圍」 (1)NLRB為獨立的聯邦政府機構,由主任檢查官負責調查、起訴勞資案件。NLRB前主任檢查官Jennifer Abruzzo於2024年10月7日發布不具拘束力的GC 25-01備忘錄,其依循自己在2023年5月所發布的GC 23–08備忘錄中強調「過於寬泛的競業禁止契約,限制員工流動性,違反《國家勞工關係法》」,本次備忘錄進一步指出某些類型的『留任或付款(stay-or-pay)條款』侵害員工依NLRA所享有的權利」。並說明Jennifer Abruzzo欲自2024年12月6日起,調查該些「要求員工簽訂競業禁止、『留任或付款』條款的雇主」。 (2)現任的NLRB代理主任檢察官William B. Cowen於2025年2月14日發布GC 25-05備忘錄,該備忘錄以「NLRB積壓的案件量過多、需要全面審查過往備忘錄以符合當前需求」為由,針對過往NLRB發布的備忘錄,採取撤銷、撤銷後有待進一步提供指導等作法,其中包含「撤銷前述的GC 23–08、GC 25-01備忘錄」。 二、因應政策趨勢之產業機密管理建議 綜上,可得出競業禁止契約仍為FTC納管的範圍,本文彙整產業的建議,提供企業應及早採取的機密管理作法: 1. 針對政策面 應制定政策定義營業秘密,以鑑別營業秘密的範圍。 2. 針對人員面 (1)盤點企業內部既有的競業禁止契約,以確保契約條款中競業禁止的期限、地理範圍及業務範圍的限制不會過於廣泛,以致於無法執行;與員工簽訂其他類型契約,例如:保密契約、花園假條款、禁止僱傭關係終止後招攬(員工/客戶)的契約等。 (2)宣導企業的機密管理政策。 (3)提醒離職員工對企業的保密義務。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述管理作法,我國企業如欲落實系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 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)
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》,以強化公部門之AI風險管理2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,落實AI資料管理與追蹤。 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)