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」
《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
韓國通過《人工智慧資料中心產業促進發展法》,強化韓國AI基礎設施與技術主權韓國國會於今(2026)年5月7日通過《人工智慧資料中心產業促進發展法》(인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법),6月9日經總統公布,並定於2027年3月10日起正式生效。韓國制定本法是基於《人工智慧發展與建立信任基本法》(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안)第25條之立法義務,韓國政府應設置人工智慧資料中心,並推動必要政策措施以支持人工智慧資料中心之運作。 本法全文共29條,由韓國科學技術情報通訊部(과학기술정보통신부,下稱韓國科技部)擔任法規主管機關,就其內容可分為三大部分: 1.明確人工智慧資料中心發展和基礎設施建設的必要事項,包括建立人工智慧資料中心發展所需的政策框架、基本規劃、合作機制、實地調查和資料編制,並制定有關人工智慧資料中心機構和協會的組織規定與權責關係。 2.為支援人工智慧資料中心的營運事項,本法規定促進人工智慧資料中心的發展和基礎建設,包括優先建設之基礎設施、配套的建設規劃、專業人才培育、國際合作拓展以及發展在地經濟。 3.人工智慧資料中心之設置申請程序,得向韓國科技部申請許可證的批量處理,採行政一站式服務簡化其辦理流程,以及就機構負責人的審查時間設下限制,採取「逾期則推定審查同意」機制。同時,本法提供豁免機制,人工智慧資料中心得放寬適用或免除其他建築設施規範(比如免辦電力系統影響評估)之法遵要求。 整體而言,韓國將人工智慧資料中心作為人工智慧產業發展的重要基礎,藉由本法之制定,明確化人工智慧資料中心之定位,並藉由簡化許可程序和法遵豁免等特別規定,提升行政效率以強化基礎設施與技術主權。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
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
猴子自拍照著作權爭議;美國法院:動物無法擁有著作權2015年1月6日,美國聯邦地區法官裁定,猴子用照相機自拍,猴子無法取得自拍照的著作權。 英國攝影師Slater在四年前,讓黑冠猴Naruto使用其相機,成功的拍出了罕見的黑冠猴自拍照;而攝影師Slater後來把這些自拍照收錄在出版書中,並同時在網路上公開,並獲得廣大迴響。但之後維基百科(Wikipedia)收進免費圖片資源中,供大眾免費下載使用,Slater認為則認為這些照片的著作權已經被英國官方認可屬於Slater所開設的公司,此認可應適用於全世界。惟美國著作權局在2014年最新政策中,認為著作權登記僅適用「人類作品」,據此Naruto之自拍照並不受著作權保障。 而善待動物組織PETA(People for the Ethical Treatment of Animals)組織也加入了著作權爭奪戰局,其認為由Naruto所拍攝自拍照,其著作權應屬於Naruto,但由於Naruto不懂如何行使權利,故由PETA代為管理著作權,相關收益均會用於保護黑冠猴,並且向舊金山聯邦法院提出告訴。美國聯邦法院則在2016年1月6日判決,目前著作權法仍未將保護範圍擴張至動物作品上,故Naruto並未擁有該自拍照著作權,自無PETA代掌著作權可能;PETA接獲判決後表示會提出上訴。