美國國家創新與創業諮詢委員會(National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship, NACIE)於2024年2月8日發布「透過創業提高競爭力:美國創新策略」(Competitiveness Through Entrepreneurship: A Strategy For U.S. Innovation)報告,其確定改善與協助美國創業精神之三大關鍵領域,並提出十項建議,敦促政府消除創業活動障礙,增加新創公司獲得人才、資金之機會。
NACIE由企業家、創新者、投資人、學者與經濟發展領導者組成。由商務部長責成其確定如何使美國繼續成為改變典範之創新來源、以及將創新推向市場之泉源。NACIE於此報告中所確認之三大關鍵領域與十項建議之內涵簡述如下:
(1)關鍵領域1:發展未來產業(Growing the Industries of the Future)
美國雖於能源、自動化、人工智慧、量子科學與生物科技等創新領域取得商業上之成功,但對於產業創新仍存有四大威脅,包括國家機關間之協調、研發投資之持續減少、大學研發產品商業化受阻與境外製造之風險。
建議1:
成立國家創新委員會(National Innovation Council),由科學技術政策辦公室主任(Director of the Office of Science & Technology Policy)擔任主席,成員包括相關內閣秘書、國家科學基金會(NSF)主任、美國專利商標局(USPTO)局長與美國首席技術長(Chief Technology Officer, CTO),倡導全國創新與創業並協調相關聯邦政府活動。
建議2:
恢復與擴大國家投資,使創新登月計畫成為可能—大幅增加聯邦對關鍵技術之研發投資,使美國在未來成長產業中發揮領導作用。
建議3:
啟動國家創新加速器網路(National Innovation Accelerator Network, NIAN)—一個由加速器、輔導、投資計畫與創業支持組織組成之虛擬“網路中之網路”(“network of networks”),旨在大規模增強社會各方面之包容性創業能力。
建議4:
為聯邦資助之研究與開發提供智慧財產權激勵措施;制定政策與激勵措施,促進聯邦政府資助之創新廣泛傳播與商業化;並促進將聯邦資助創新進行國內製造。
建議5:
積極與創新者、企業家與資助者合作,確保其擁有足夠之智慧財產權與網路安全教育與資源來保護其之想法與業務,並接受培訓以能夠識別與防止外國公司或國家潛在之智慧財產權盜竊。
(2)關鍵領域2:獲取資本(Accessing Capital)
美國前七大上市公司全部皆由創投所支持,於1990至2020年間,相較於私部門之雇用率上升40%,同一時期由創投支持之公司雇用率成長達960%;美國創投規模亦居於全球之冠,甚至某些城市之創投規模已超過其他國家,如2021年紐約之創投規模即相當於印度全國之規模。惟美國創投之問題在於投資機會未能平等,如女性、有色人種、非都會區較難獲得創投投資。
建議6:
透過制定新聯邦計畫,擴大企業家之成長資金管道,以支持各地更多企業家,特別是通常未受足夠服務之企業家。
建議7:
透過擴大直接資助與基於激勵(incentive-based)之聯邦計畫,增加資金並為新興基金經理提供機會,以便於全國更多處皆能有更多具有各種人口背景與專業之投資人。
建議8:
向投資於研發、種子輪或A 輪融資新創公司、女性與少數族群擁有之新創公司、以及保護與授權智慧財產權之公司與個人提供年度稅收抵免與激勵措施。
(3)關鍵領域3:培養創業人才(Developing Entrepreneurial Talent)
人才對於創業生態系之完整建構至為重要,美國一半以上之10億美元公司由移民創辦,三分之二之獨角獸公司由移民創辦或共同創辦,這些公司之創辦人中有25%是國際學生。
建議9:
透過提供導師、支持服務資金以及幫助吸引與培養關鍵人才,全面支持新高潛力企業家,旨在增加美國新創公司之數量與影響力。
建議10:
有系統地提供支持創業之工具與資源,打破任何人、任何地方之障礙,為新創業企業做出貢獻,以便美國未來能更快地創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國政府為因應數位匯流趨勢,自 2004 年起開始逐漸釋放新的頻率執照,以供網路多媒體服務或新興通訊業者申請。不過因為先前的拍賣方式是採匿名制,並將頻率切割成小頻段拍賣,而導致競標者間共謀串連,造成拍賣價格過低的情形屢見不鮮。另一方面,由於頻率交易制度( trading )盛行,使無線網路業者為了湊足足夠頻段,必須花費更多的成本去租用或購買頻段來經營業務。以上二個因素使頻率的拍賣出現缺乏競爭的現象。 為使頻率的拍賣能夠達到競標的目的, FCC 決定更弦易轍改變拍賣的方式。 2006 年 4 月 11 日 美國聯邦通訊委員會( FCC )投票通過在 6 月 29 日 將舉辦的拍賣,除了取消以往的匿名性競標,將例外以較大的頻段進行公開拍賣,讓更多的有意願經營業務的競標者參加。 目前有部分消費者團體贊同這項決定,認為為可以終結盲目拍賣( blind bidding )的亂象,以及杜絕大企業壟斷頻段的情形。
美國政府提出強化金融數據境外監管之提案美國財政部(The Treasury Department)與美國貿易談判代表署(USTR)就跨太平洋夥伴協定(Trans-Pacific Partnership, TPP)數據監管要求之規範提出一項有關金融服務之提案,以保護美國境外金融數據資料之問題。該提案之主要目的係因TPP電子商務專章規範締約國不得要求外國業者須於投資當地設立數據儲存伺服器,然而,該專章排除金融服務業之適用,因此,在該提案中提出締約國不得要求外國金融服務業者在其境內應設立數據儲存伺服器,且要求美國政府於未來及目前談判中之國際經貿協定,如TiSA、TTIP、美國與中國雙邊投資協定(BIT)等,使金融服務業者無須於投資當地設立數據儲存伺服器。在此提案中,美國亦有意要建立一個國家對國家之爭端解決機制來解決相關問題。 美國貿易談判代表Michael Froman表示此乃透過協調利害關係人與國會議員,在國家優先利益的領域中尋求多方共識,美國將會繼續在TPP中實施並執行其協調工作。證券業與金融市場協會(the Securities Industry and Financial Markets Association)執行長肯認美國財政部及美國貿易談判代表署之作法。 雖然TPP業已完成談判,談判結果並不會受到本次提案談判立場之影響,但美國官員仍有意透過雙邊談判的途徑,與TPP國家中受金融業者關切的國家,如越南、馬來西亞、新加坡與汶萊展開諮商,以解決在TPP中的這項議題。
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
日本內閣網路安全中心發布網路安全協議會營運報告日本內閣網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター)依據於2018年底新修正之網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法,以下稱基本法),於今年1月30日發布網路安全協議會的營運報告(以下稱營運報告)。 基本法修法原因在於網路攻擊日趨複雜,若組織受到網路攻擊,並非每個組織都有能力因應,如此將導致組織運作受到衝擊。因此於基本法第17條新增設立「網路安全協議會」(サイバーセキュリティ協議会,以下稱協議會)。日本內閣網路安全中心於前揭發布之營運報告中說明協議會之運作模式及招募成員情形。 運作模式上,協議會設有秘書處、營運委員會及總會,秘書處由內閣網路安全中心擔任,營運委員會由各機關首長組成,總會則由所有協議會成員組成並且定期召開會議;協議會將成員分成第一類成員、第二類成員及一般成員。第一類成員與第二類成員組成特別工作小組(タスクフォース),小組成員間會交換不對外公開且尚未確認的機密資訊,一般成員則依循特別工作小組提供的資訊及因應對策,加以實際運用。經營運報告統計,自協議會成立(2019年4月1日)至同年年底,一共發生33起網路攻擊事件,皆透過協議會促使各政府機關、私人組織迅速掌握網路攻擊資訊。 招募成員方面,協議會於去年5月加入第一期91名成員;同年10月,再加入64名第二期成員,目前為止共計155名;第三期成員已於今年三月開放申請加入,預計五月確定第三期成員。此外,營運報告中列有協議會成員名簿,成員包含內閣官房首長、資訊處理推進機構(情報処理推進機構)、宮城縣網路安全協議會、NTT DOCOMO電信公司、成田國際機場公司、石油化學工業協會、富士通、三菱電機等產、官、公協會組織單位。日本藉由設立協議會,期許透過政府與民間協力合作,共同維護政府公部門及產業之基礎網路安全。