WTO歐盟生技產品案解析（下）
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本首相安倍晉三於2017年4月11日出席「第一次再生能源及氫（水素）燃料內閣會議」，在會議中進行加速引進再生能源及落實氫燃料社會等議題探討，並公布「推展氫（水素）燃料基本方針」，以達成2020年具有4萬台電動汽車之目標，並推展相關氫燃料之相關規範及準備，謹對於相關重點政策綜述如下： 一、為擴大再生能源之使用，5年內中央及各級政府共同展望12項計畫： 風能、地熱環境影響評估迅速化，並支援該地區之行政推廣。 透過地熱等開發，促進鄉鎮觀光發展。 擴大中小型水利之開發，統一提供及利用全國之資訊等。 林業及廢棄物處理、下水道政策之共同合作，促進生質能源發電。 促進海上風力發電，並檢討相關制度及環境規範。 為確保長期安定的太陽能發電，審視法規及相關制度。 引進低成本及遠距離控制之蓄電池。 以分散型能源系統，促進再生能源之利用。 相關行政程序之迅速化，以一站式窗口提供服務。 1與當地及環境共榮共存。 1低成本化及先端技術之研究開發。 可再生能源技術之海外支援。 二、邁向氫燃料社會之無碳排放目標： 首先，擴大電動車燃料電池、家用燃料電池等相通之氫燃料之利用，中長期於2020年以氫發電及大規模國內外氫原料之供應鏈，最終希望建立無碳排放之氫燃料電力供應系統目標。 在有擴大引進再生能源，並兼顧國民負擔之目標下，日本於2016年5月修正電氣事業再生能源電氣（FIT法）相關特別措施，且於2017年4月開始引進相關新的事業計畫及措施。
馬來西亞與印尼反駁對棕櫚油生產破壞環境之指控馬來西亞農產業與產品部長（the Minister of Plantation Industries and Commodities）與印尼農業部長（the Minister of Agriculture）在今（2007）年5月25日共同表示，將採取行動來反制歐洲境內對其所生產棕櫚油有破壞生態環境之虞的論述。在全球暖化的議題發燒且歐盟設定再生能源使用目標的政策導引下，以棕櫚油為原料製造生質柴油的市場需求預期會大幅增加，這兩個全球最大棕櫚油產國於是認為許多對其棕櫚油生產不符永續發展要求的「不實」指控會影響其國內相關產業之發展。兩國政府與產業代表將以舉辦座談會、拜會歐洲各國官員與非政府組織的方式來提供「正確」資訊，同時兩國亦設定提升兩國棕櫚油年產量至1200萬公噸的目標。 然而世界自然基金會德國分會（WWF Germany）所發表的報告指出，棕櫚油之需求增加恐會導致棕櫚油產國的熱帶雨林遭砍伐來作為棕櫚樹的耕地。地球之友（Friends of the Earth）表示，目前已有90%的紅毛猩猩棲息地被破壞，此趨勢繼續下去野生紅毛猩猩將在12年內滅絕；綠色和平組織（Greenpeace）則指出印尼在2000至2005年間以全球最快的速率在砍伐森林，每小時有相當300個足球場面積的林地被破壞。此外，棕櫚油永續生產圓桌會議（the Roundtable on Sustainable Palm Oil，RSPO）亦開始研議棕櫚油生產的最低生態標準，希望能確保其生產符合永續發展之要求。
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
美國考慮修正著作權法第115條美國著作權局已針對著作權法第 115 條提出修正案，以因應數位科技對音樂市場造成之衝擊。美國著作權法第 115 條主要係規範非戲劇類音樂之重製 (reproduction) 與散布 (distribution) ，並同時規範此二權利之強制授權及費率核定事宜。在數位音樂時代來臨之前，第 115 條之設計允許唱片業就已錄製之歌曲，在特定費率下加以重新詮釋灌錄。不過，隨著線上音樂的流行，第 115 條有關強制授權制度之設計，已喪失原先期待之功能，而核定之費率反而成為授權雙方協商時價格之上限，對整體音樂市場之發展造成障礙。此外，由於美國境內有關公開演出權 (public performance) 及重製 / 散布權之授權分屬不同之權利人團體 ( 目前美國三大公開演出權利人團體包括 ASCAP, BMI 及 SESAC ；而有關重製 / 散布權之權利人團體主要是 HFA, The Harry Fox Agency) ，因此在數位化音樂傳輸過程中利用人必須面對不同之權利人團體，就同一傳輸行為洽談不同之授權契約，並對同一著作權人支付二次使用報酬。如此繁複的過程及額外的成本，當然使合法音樂服務業者無法與網路音樂侵權者所提供之無成本音樂抗衡。因此，在此次美國著作權局所提出的「 21 世紀音樂授權改革法」中將廢止現行第 115 條，其修正重點包括： 1. 當權利人團體 ( 新法案中稱之為 music rights organization, MRO) 合法授予處理非戲劇類音樂之公開演出權事宜時，該權利人團體亦同時被授予處理重製及散佈權授權相關事項之權利。 2. 權利人團體就數位傳輸之非戲劇類音樂之公開演出權之授權應同時包含能協助公開演出順利進行必要之重製或散佈之權。 3. 著作權人就單一著作不得授權二個以上權利人團體進行該著作之授權談判事宜。 4. 鼓勵權利人團體就其所授權之非戲劇類音樂著作列明清冊，以協助利用人確認洽商授權之對象。