荷蘭智庫提出發展永續性生質燃料的政策建議
面對解決氣候變遷及尋找替代石化能源的全球性問題，生質材料（biomass）的開發與利用深受期待，然而，生質材料的生產與利用是否適當，乃是複雜的決策工具，一國政府在推動與能源、溫室氣體減量有關之政策工具時，必須意識到這些政策工具背後所蘊藏之其他風險。
在面對生質材料的風險，荷蘭政府可謂最先有此問題意識，並嘗試在提出政策工具時盡可能作妥適規劃的先進國家之一。荷蘭是歐洲最大的棕櫚油進口國，以棕櫚油製成的產品在荷蘭超市到處可見，部分棕櫚油也用於能源供應，荷蘭甚至有業者打算興建專門使用棕櫚油運轉的電力供應站（power stations）。
為確保利用棕櫚油及其他生質材料所開發新能源符合環境永續經營的目的，荷蘭政府已研議在相關的政策措施中，導入生質材料應符合永續性的標準；而為落實此一政策構想，荷蘭政府委託智庫Cramer Commission（該委員會以其主席Jacqueline Cramer的姓為名，Cramer女士更在2007年2月成為荷蘭環境部長）進行相關研究。Cramer Commission在今年4月向荷蘭政府正式提出「檢測生質材料是否符合永續性之架構報告」（Testing Framework Report for Sustainable Biomass），報告中提出發展生質燃料可能涉及的六大永續性議題分別：溫室氣體排放、與食物及其他運用領域之衝突、生物多樣性、環境、經濟繁榮、社會福祉；報告除針對此六大議題分別提出永續性思考外，並建議透過追蹤系統（track-and-trace system）對作物從種植到成為電廠生產生質燃料的整個過程予以監控，並對生質燃料公布嚴格的進口標準，作為生質燃料的作物，其栽種方式必須經認證是不破壞環境，或所釋出的溫室氣體比節省得多，始得進口。Cramer Commission並建議荷蘭政府設定在2020年前進口永續來源的生質材料，並建議在此之前應有過渡措施。
關於生質燃料的環境風險問題，目前在歐盟已開始有問題意識，歐盟也嘗試思考是否可能藉由綠色認證制度之建立，確保非以永續方式製造的生質燃料，不得進入歐盟市場；其他打算跟進的歐洲國家，則正在觀察荷蘭的作法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）基於cookie聲明（cookie banner）違反法國資料保護法（Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties）裁罰微軟愛爾蘭分公司（Microsoft Ireland Operations LTD，下稱微軟）搜尋引擎Bing，並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度，且要求微軟應於3個月內限期改正，如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來，CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後，再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中，應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節，具有參考價值。 而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由，主要可分為二面向： 一、未經使用者事前同意，逕於使用者設備中設置cookie 依法國資料保護法第82條規定，業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前，應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時，未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie（MUID cookie）於其電腦設備，且當使用者繼續瀏覽網站時，將會另設置其他廣告cookie，然微軟亦未就此取得使用者同意。 二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同 在有效同意的標準與具體判斷上，由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕，並未提供「拒絕」按鈕，因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異，並未一致，如下說明： （一）使用者同意設置cookie 如使用者同意設置cookie，僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕，即完成設置。 （二）使用者拒絕設置cookie 若使用者欲拒絕設置cookie，需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕；其後進入第二階層，使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉，再點擊「保存設定」按鈕，始完成設置。 是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式，兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie，恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie，故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。
淺談我國能源關鍵基礎設施資通訊安全法制建構之重要性--以歐盟及德國智慧電表布建發展為例 人權組織向法國最高行政法院提交申訴，要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織（Amnesty International）與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net（LQDN）等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴，要求停止法國國家家庭津貼基金機構（Caisse nationale des allocations familiales，CNAF）所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象，該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分，分數越接近1即越可能被列入清單並受調查，政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼，並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明，CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長，與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度，且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量，這樣的方向直接違背了人權標準，侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act，下稱AIA），有兩部分規定： 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務，以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統；以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統，應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體，從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式，並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而，AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成，因此人權組織同時呼籲，歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋，惟無論CNAF所使用的系統為何種類型，因其所具有的歧視性，公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。