揭露智財資訊,展現永續發展之動能
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年04月02日
隨著ESG議題持續醞釀,永續資訊揭露已成為國際間政策規劃所討論的重點,各國亦逐漸重視這股永續浪潮。
另一方面,企業價值的來源已轉變為智慧財產和無形資產,成為企業競爭力的來源,對於實現永續轉型(Sustainable transformation,SX)或推動永續發展具有重要意義,因此如何揭露企業對於智慧財產權與無形資產的投資於永續報告書中更顯重要。
壹、事件摘要
日本針對智慧財產與無形資產對於永續發展的政策推動始於《公司治理守則》的修訂。在制定出《智財與無形資產管理指引》後,日本智慧財產權戰略本部強調企業對於智慧財產與無形資產的投資與利用,以加速企業價值提升和獲取投資資金的良性循環,並強化公司、投資者和金融機構之間的「合作」。近期,日本智慧財產權戰略本部更開始評估有關國際永續準則委員會(International Sustainability Standards Board,以下簡稱ISSB)的資訊揭露要求[1]。
貳、重點說明
日本《公司治理守則》於2021年6月的修訂要求上市公司揭露具體、易於理解的智慧財產投資資訊。為回應前述修訂,日本智慧財產權戰略本部於2022年1月制定《智財與無形資產管理指引1.0》,指出投資者將智財與無形資產資訊視為評估公司未來價值的重要標準,因此鼓勵公司建構與實施符合ESG要求的智財和無形資產的投資與利用策略,並透過揭露明確其地位,以產生長期正向的價值評價。有鑑於揭露未能達到預期的效果,於2023年3月修訂《智財與無形資產管理指引2.0》,促使與智財和無形資產相關的公司舉措和揭露能體現其價值,以利公司與投資者的溝通,並展現出公司之未來價值。
考量到國際永續準則委員會(ISSB)於2023年6月公布了兩大國際永續資訊揭露框架準則,象徵全球永續財務與非財務資訊的揭露已逐步整合為全球通用的標準,日本智慧財產權戰略本部於2023年8月召開會議,確認智財資訊的揭露符合ISSB之要求,因而提案ISSB評估是否將智財、無形資產、人力資本等都納入永續資訊揭露應揭露之範疇。
為持續推動企業積極實踐永續發展,我國金融監督管理委員會亦於2022年3月發布「上市櫃公司永續發展路徑圖」,以四大主軸、五項重點協助上市櫃公司邁向永續發展,提升國際競爭力。其中「精進永續資訊揭露」、「推動ESG評鑑及數位化」更納入階段性目標,顯示出資訊揭露、永續報告書、ESG評鑑之推動三者已成為我國政策推動的重要評估事項[2]。
參、事件評析
在永續議題的持續發酵下,如何透過政策確保企業邁向永續發展乃一大議題,又由於對智財與無形資產之投資與利用乃企業競爭力的根源,更顯企業揭露此類資訊之重要性,不可輕易忽視。以往,我國企業會透過公司治理評鑑的2.27指標[3],彰顯要求上市上櫃公司公開揭露智財管理資訊。近年來,伴隨著永續發展等相關政策之推動,企業應進一步評估如何在永續報告書中呈現與智財相關的資訊,以順應未來評鑑制度之轉換,並呈現智財是企業創新的關鍵。
在智慧局公布的2023年專利百大排名中,前十大[4]無一例外地依全球報告倡議組織(Global Reporting Initiative,以下簡稱GRI)所推出的國際標準永續報告書撰寫框架,且所有廠商都有在「GRI 3重大主題」中揭示與智財相關之資訊,凸顯其創新研發連結永續發展之動能。換言之,透過「GRI 3重大主題」將智財資訊揭露予更多利害關係人知悉,可謂我國標竿廠商展現其核心企業價值的主要管道。企業可參考上述企業於永續報告書揭露智財資訊模式,將智財議題形塑成一項重大主題,並揭露於特定章節以回應利害關係人之關注。首先,鑑別出各類利害關係人。接著,辨別相關衝擊因子,以篩選永續議題。然後,評估永續議題對企業之實際或潛在的正、負面衝擊。最後,確立企業所揭露之重大主題,並回應利害關係人所重視之資訊。
在永續發展、資訊揭露對於企業的衝擊下,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所創智中心(以下簡稱創智中心)2023年針對我國上市上櫃企業進行企業智財現況調查,調查發現超過一半企業願意公開揭露智財資訊,而這些企業認為,公開揭露智財資訊有助於外界客觀評估公司之真實價值與競爭力,亦能協助公司落實ESG永續經營。為協助企業將智財資訊分別連結至永續發展之環境保護(E)、社會責任(S)以及公司治理(G)面向,創智中心將持續觀測各國法令動態以及國內外智財揭露案例,推動企業將智財資訊完整呈現於永續報告書。
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[1] 〈知財投資・活用戦略の有効な開示及びガバナンスに関する検討会第22回〉,首相官邸,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/tousi_kentokai〈最後瀏覽日:2024/4/2〉。
[2] 金管會發布「上市櫃公司永續發展行動方案(2023年)」〉,金融監督管理委員會,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0%2C2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202303280001&dtable=News〈最後瀏覽日:2024/4/2〉。
[3] 〈公司治理評鑑〉,公司治理中心,https://cgc.twse.com.tw/evaluationCorp/listCh〈最後瀏覽日:2024/4/2〉。評鑑指標2.27:公司是否制訂與營運目標連結之智慧財產管理計畫,並於公司網站或年報揭露執行情形,且至少一年一次向董事會報告?
[4] 〈智慧局公布112年專利百大〉,經濟部智慧財產局,https://www.tipo.gov.tw/tw/cp-87-932910-26c76-1.html〈最後瀏覽日:2024/4/2〉。在專利申請方面,前十大分別是台積電、聯發科、友達、宏碁、南亞科、英業達、群創、工研院、瑞昱、台達電,其中除了工研院外,剩餘九家皆為我國專利申請之標竿廠商。
隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)第九部分第二章,規範成立英國衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位,此項規定於今(2013)年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會,而屬於執行行政法人(Executive Non Departmental Public Bodies),向衛生部長(Secretary of State for Health)負責,其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外,同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合,作為醫療資訊數據公開的門戶;此外,HSCIC利用其行政法人的特性,將醫療組織視為客戶,提供不同的服務和產品,以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開,有助於在增進政府資訊透明性的同時,亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用,特別設立資料近用諮詢小組(Data Access Advisory Group, DAAG)予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體,須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用(包括是為了研究目的,和為了促進病人的醫療照護所需之應用)時,即交由資料近用諮詢小組會議來討論,以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能,其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關,因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。
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