把生物廢棄物變黃金—英國智庫建議政府應提供更多的財務協助
當前科學家正極力從廢棄的生物物質（biomass）中，尋找可以做為燃料使用的資源（biofuel）。使用生物燃料的概念與全球氣候變遷以及石油價格一再攀高有關，生物燃料是指在不影響食物供應的前提下，使用木材、稻桿或麥桿、庭園廢棄物等作為第二代的燃料來源。不過在鼓勵發展生物燃料之餘，發展此一領域之技術卻亦有不可忽略的問題有待解決。
以英國為例，英國法律規定在2010年以前，英國政府必須確保所有公路運輸使用的燃料中，至少有5％是使用生物燃料；而最近英國的能源檢視報告則建議，在2015年前，此項生物燃料使用的門檻值應達10％。英國國家非食用作物研究中心（National Non-Food Crops Centre, NNFCC)近期也提出報告，指出英國每年農作收成後皆剩餘大量的小麥、甜菜，若能輔以更多的政府促進措施，例如租稅減免，則達成2010年5％的門檻指標，並非難事。不過若想要達成2015年10％的指標，英國政府則必須另外從國外進口生物燃料。
生物廢棄物的利用指的是把各地方的廢棄物以及非食用作物拿來轉化成為生物燃料。使用生物燃料最大的缺點是建置成本（start-up costs）過高，舉例來說，使用甜菜或黃豆來生產生質柴油（biodiesel）的成本，每英噸約為700至800歐元，其中把生物廢棄物液態化的過程（biomass to liquids (BTL) process），約需每英噸450至500歐元；而要建置一個第一代生物燃料廠乃至運作，其投資費用高達5千萬歐元，第二代生物燃料的生產所需建置成本，則可能為前述數字的五至十倍。有鑑於此，NNFCC透過經濟模式的運算，建議英國政府應對第二代生物燃料廠提供每公升至少35％的租稅減免優惠（目前英國政府僅給予每公升20％的租稅減免優惠），始能鼓勵民間部門進行相關投資。
另一項發展生物燃料的隱憂則是，由於生物燃料與食物的來源都是取自於自然界的同一資源，發展生物燃料是否反而可能造成食物與燃料的爭戰中，侵蝕自然界的資源，最後反而導致各種價格的上升。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國數位文化傳媒和體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS）於2022年11月23日發布新聞稿，宣布英國與韓國共同簽署的資料橋接規則（The Data Bridge Regulation）於同年12月19日正式生效。在此之前，英國於2022年7月5日已與韓國個人資料保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）簽署資料適足性協議（Data Adequacy Agreement），以促進兩國未來進行資料傳輸。這也是英國在脫歐後，首次與其他國家簽訂的資料協議，而依據過往兩國的數位貿易統計資料，本次協議預估將帶來超過14.8億英鎊的商機。 英國DCMS部長更進一步表示，未來將積極與其他國家的戰略夥伴，開展資料經濟商機。英國於聲明中強調參與全球跨境隱私規則論壇（Global CBPR Forum）的決心，以加速資料共享、促進創新與產學研究，聲明摘要如下： 1、本協議為加強英國與韓國資料共享的里程碑，其宗旨為創建更值得信賴的資料共享環境，以及共創更安全的資料傳輸方式。 2、本協議耗時約一年完成討論與擬訂，並期待能透過該協議，深化並擴展英國與韓國之間的資料夥伴關係。 3、英國與韓國政府承諾將促進資料在國際商業、創新及研究等領域的發展。在加強個人資料保護的前提下，促進資料的合理利用。 4、在資料自由傳輸的基礎上，本協議將提供更完善且可持續推動的全球資料生態系統。雙方政府承諾共同改進數位時代下個資料保護框架，如英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）、修訂UK GDPR相關規範，以及韓國PIPC提出個人資料保護法部分條文修正案等具體措施。 英國政府肯認應與其他戰略合作夥伴開展多邊倡議，如參與全球跨境隱私規則論壇（Global CBPR Forum）及經濟合作暨發展組織（OECD），共同推動可信賴之政府存取資料（Trusted Government Access to Data）的目標。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作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。
員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用新修正商業會計法第 64 條規定，商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定，金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等，針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定， 在會計處理方面，企業應於期中報表依章程所訂之比率，預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時，該變動應調整當年度（原認列員工紅利之年度）之費用。至於次年度股東會決議若有變動，則依會計估計變動處理，列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價，上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價（考慮除權及除息之影響）計算股票紅利股數；興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工，應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」（European Data Protection Board, EDPB）於2025年9月12日發布《數位服務法》（Digital Services Act, DSA）與《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）交互影響指引（Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR）。這份指引闡明中介服務提供者（intermediary service providers）於履行DSA義務時，應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響？ 處理個人資料的中介服務提供者，依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資，會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時，DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊，服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言，DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下： 1.非法內容檢測（Illegal content detection）：DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查，或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒，中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性，而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」（legitimate interests）。 2.通知與申訴等程序：DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統，於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理，應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料，並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者，應事前告知通報人。同時，DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序，均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式（Deceptive design patterns）：DSA第25條第1項規範，線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式，或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式，設計、組織或營運其線上介面，但DSA第25條第2項則宣示，線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時，不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出，於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時，應評估其是否涉及個人資料之處理，及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充，區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式，以利實務適用。 4.廣告透明度要求：DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範，並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告，導引出平台必須揭露分析之參數要求，且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統：線上平台提供者得於其推薦系統（recommender systems）中使用使用者之個人資料，以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而，推薦系統涉及對個人資料之推論及組合，其準確性與透明度均引發指引的關切，同時亦伴隨大規模及／或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒，不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為，構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」（automated decision-making），提供者於提供不同推薦選項時，應平等呈現各項選擇，不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間，提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護：指引指出，為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施，確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障，相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理：DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險，包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒，GDPR第25條所設計及預設之資料保護，可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險，並且如果確定系統性風險，根據GDPR，應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續？ EDPB的新聞稿進一步指出，EDPB正在持續與其監管關機關合作，以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引，包含《數位市場法》（Digital Markets Act, DMA）、《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）與GDPR的相互影響指引，正在持續制定中，值得後續持續留意。