淺談日本地方政府立法規範基改作物種植之趨勢
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為加強促進日本相關產業與政府政策對於太陽能和其他再生能源之投資比重，日本下議院（lower house of parliament）日前於8月23日通過綠色法案（目前未有正式名稱，外媒多以Green Bill稱之），該法案近日將由日本上議院（upper house of parliament）進行進一步的確認與審議。目前預計綠色法案和其他相關的配套法律措施將於2012年7月生效實施。 目前日本境內的總電力生產來源中，經由核能發電廠所生產之電力占日本總生產電量之30%，而日本政府預計於2030年將該種核能發電廠所生之電力提升至總生產電量比例之50%。然而，在日本福島於今年（2011）3月遭受地震和海嘯波及之後，其所衍生之核能發電廠輻射外漏事件，促使日本政府對於其現有之核能電廠興建計畫開始進行反思，且日本大眾對於此種原子能量之安全性，及相關的國家能源政策亦產生了質疑聲浪。日前，日本政府在思考其現有的能源政策走向，以及相關現況之檢視後，乃於2011年8月23日由其下議院通過綠色法案。 日本綠色法案的主要目的乃為減少當前日本主要電力生產來源為核能發電之現況，並且達成國際共同協議所訂定之減少溫室氣體排放目標。即便該綠色法案具有促進相關綠色能源電力發電設施的建置率升高，並且加速相關投資市場活絡的連帶效應，然而由於該法案目前針對各項綠色能源的使用收費價格細節尚未加以規範，因此對於未來消費者權益與鼓勵投資者投資各項新興綠色能源設施間之支出費用該如何加以平衡，仍為一個不確定的問題，而有待日後各相關部會加以討論規範。
強制蒐集人體生物資料的人權標準－聯合國人權事務委員會的見解 OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 （European Data Protection Board, EDPB）在徵詢公眾意見後，於今（2023）年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」（Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR）。此一指引，旨在協調各國資料保護主管機關（Data Protection Authorities, DPAs）計算行政罰鍰的方法，以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」（Starting Point）。 時值我國於今（2023）年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法，將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬，金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準，因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟，說明如下： 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時，應分別裁罰；而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者，罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額（指引第三章）。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別，並界定不同級別的起算金額範圍，個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後，尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點（指引第四章）。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額（指引第五章）。 4.針對各違反行為，參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額，而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限，EDPB提醒，適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制（指引第六章）。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰，必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則，而予以相應調整裁罰額度，而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存，可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額（指引第七章）。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法，其亦提醒上述所有步驟必須牢記，罰鍰並非簡單數學計算，裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。