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」
隨著現代德國城市興起騎乘小型電動車(例如:電動滑板車和電動踏板車)風潮,德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVi)制定小型電動車條例(Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung),以實現清潔現代化運輸並確保道路安全,該條例於2019年6月15日正式生效,並取代原有的行動輔助工具條例(Mobilitätshilfenverordnung),此外,德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)並陸續公布經審驗合格之小型電動車清單。 由於歐洲議會及理事會通過的二輪或三輪和四輪車核可及市場監督規則(EU Nr. 168/2013)將自動平衡車輛和無座椅車輛特別排除,因此BMVi制定行動輔助工具條例,以規範例如Segways的新型運輸工,然而隨著市場推出更多新型小型電動車,原行動輔助工具條例已無法有效規範,因此制定小型電動車條例,除將原本核可小型電動車納入適用外,而本條例所稱小型電動車定義為第一,具備轉向或支撐桿;第二,最高時速設計6~20公里/小時;第三,功率限制為500瓦(自動平衡運輸工具為1400瓦);第四,最低安全要求(例如制動裝置和照明系統,駕駛動態和電動安全設備)。另條例規範重點如下:(1)小型電動車須年滿14歲方能使用,但無須考取任何駕駛執照;(2)小型電動車應行駛於自行車道上,如該段道路無設計自行車道可行駛於側車道,並禁止行駛於人行道或步行區,且不得於踏板上另搭載他人或物品及攀附於其他車輛;(3)須遵守其他一般道路交通法規,特別是保持謹慎駕駛以及酒駕規定須遵守相關規範;(4)保險部分,因小型電動車輛屬於機械動力車輛,故必須投保,並將投保證明貼紙黏貼於車輛上。 另外,BMVi主張並支持小型電動車可攜帶上公共交通工具,然原則上,攜帶小型電動車搭乘公共交通工具,受貨物運輸規範約束,應視電車及無軌電車等固定路線動力車輛之一般條件及服務條例(BefBedV)第11條,或有關運輸公司之特殊運輸條件規範個案判斷。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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://www.tips.org.tw)
紐西蘭通過「危害性數位通訊規制法」,對網路霸凌行為進行管制紐西蘭於2015年7月通過了「危害性數位通訊規制法」(Harmful Digital Communications Act)。有鑑於網路霸凌現象日益嚴重,甚至影響紐西蘭人民生命及身體安全,故而修訂法律規範之。 重點摘錄: 一、目的:減輕數據通訊對個人造成之傷害,並提供有害數據通訊之受害者提供補救的快速和有效的手段。 二、方法: (一) 創建新的民事執行制度,以迅速有效地處理有害的數據通訊內容。 (二) 創建新的刑事犯罪,以應對最嚴重的有害的數據通訊行為。 (三) 修正現行法規,以釐清數據通訊和技術的發展適用範圍。 三、內容: (一) 授權法院得要求網路通訊協定地址提供者(Internet Protocol Address Provider (IPAP))提交匿名之通訊傳播者資訊。 (二) 經受害學生同意後,其所屬學校之負責人得代表進行訴訟程序。 (三) 法院得依據「威脅將造成損害」(threats to cause harm)標準發布命令。 (四) 若不遵守法院命令將有刑事責任。 (五) 行為人經確定判決後,可處2年以下有期徒刑。 (六) 網路內容所有者(online content host)應設置聯絡機制。供使用者聯絡回報,並課予收到申訴時48小時內通知內容作者、申訴人以及取下霸凌內容之責任。 惟法律之修訂,亦引起相關批評,因「有害的」(harmful)之定義不明,而以刑事規制之,恐有侵害言論自由之疑慮。
歐盟個人資料保護工作小組就目的限制原則發表意見2013年4月2日,歐盟個人資料保護工作小組(the Article 29 Working Party,以下稱「工作小組」),就目的限制原則(purpose limitation principle)發表意見書,檢視歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)第六條所規定的目的限制原則,包括(一)資料的蒐集必須具有特定、明確與合法之目的,以及(二)資料的處理或利用必須符合資料蒐集時之目的。 另一方面,工作小組亦檢視目的限制原則對巨量資料(big data)與開放資料(open data)可能會造成的潛在衝擊: 1.就巨量資料的部分而言,工作小組界定了二個應用情境,一是分析巨量資訊,以分析辨識趨勢或資訊間的相關性,另一是直接影響個人(例如,對當事人的行為進行追蹤、分析、側寫,並據此進行廣告與行銷)。對此,工作小組認為,應給予當事人選擇的權利,另外,組織應揭露關決策標準,並且提供當事人之側寫資料。 2.關於開放資料,工作小組強調匿名化以及資料保護衝擊分析的重要性,以確保必要的安全措施。 工作小組提出兩項修正意見,包括(一)個人資料保護規則(General Data Protection Regulation)草案的第五條宜針對目的限制原則為更明確之規定,以及(二)刪除個人資料保護規則草案第六條第四項之規定。