美國眾議院通過綠色化學研發法案
美國眾議院本（9）月通過「2007年綠色化學研究發展法案」（The Green Chemistry Research and Development Act of 2007），其目的在要求總統建立「綠色化學研究發展計畫」（Green Chemistry Research and Development Program），統籌改善聯邦政府對於綠色化學研發、教育宣導及技術移轉等活動之資源投入，而綠色化學則是指那些依安全與有效生產程序製造高品質產品時、能減少使用或產生毒性化學物質之化學產品或製程技術。美國化學協會（American Chemical Society）讚許眾議院通過本法案是睿智的舉動，表示發展綠色化學最能證明經濟和環境得同時併進，發展綠色企業實務，改善藥學加工及本土營建產業以迎刃氣候變遷及能源危機等挑戰。
本法案並要求自明（2008）年起，編列經費由以下政府單位合作執行本計畫，即國家科學基金（National Science Foundation）、國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology）、能源局（Department of Energy）及環保署（Environmental Protection Agency）。參議院在過去兩屆都通過類似的法案，尚等待參議院支持通過相同法案，以獲得生效。
為減低對石化原料的依賴、發展生物經濟，美國政府積極投入促進綠色科技、生質科技之研發活動，例如從農林廢棄物或副產品或其他來源開發再生性原物料供綠色化學使用。此外，美國政府亦資助建立了生質（biomass）能源及產品的網路圖書館（BioWeb）；BioWeb所收錄的生質科技資訊、文獻，許多都是來自大學或國家實驗室著名研究人員，都會先經各領域專家進行嚴格的同儕審查（peer-review），再開給所有公眾瀏覽；BioWeb將會持續蒐羅各種基礎及應用科學知識，並擴充各種經濟及政策相關資訊。BioWeb的理想目標，是擴大規模成為最大最有價值的生質燃料、能源及產品公共資料庫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢，美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」（Department of Defense 5G Strategy，以下簡稱5G戰略）；同月發布之公開版（unclassified）5G戰略，為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件，主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫（lines of effort）等，以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。 5G戰略指出，5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要，為關鍵戰略性科技（critical strategic technology）。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機，同時也帶來對資通安全的挑戰，特別是由於美國潛在的競爭對手國家，正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位，使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口，最終將損害美國的國家安全與利益。 因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含：一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用，推動技術發展；二、掌握5G資安威脅情報與威脅，評估、識別資安風險採取必要措施，並採取零信任（Zero Trust）反覆驗證之資安模式；三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策；四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴，積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益，協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
德國聯邦議院通過能源效率法，節能目標將入法德國聯邦議院於2023年9月21日通過《能源效率法》（Energieeffizienzgesetz, EnEfG）草案，確立德國能源效率目標，並規範公部門及企業的具體效率措施，及首次定義資料中心的能效標準，本法並要求德國2030目標應符合歐盟能源效率指令（EU Energy Efficiency Directive, EED）。預計聯邦參議院將在10月底審議該法律，之後將盡快生效。本次修法重點如下： 1.能源效率目標：EnEfG規定2030年德國減少初級和最終能源消耗的目標，以及2045年減少最終能源消耗的目標。以最終能源消耗而言，此代表著2030年減少約500TWh（與目前水準相比）。未來，聯邦政府將在立法期開始時，定期向聯邦議院通報目標實現情況，並在必要時決定調整工具組合。 2.聯邦及各邦的節能義務：從2024年起，聯邦政府和各邦政府有義務採取節能措施。至2030年，聯邦及各邦的最終能源消耗每年各分別節省45TWh和3TWh。 3.公部門在節能減排方面樹立榜樣：為了使聯邦和邦層級的公部門在提升能源效率方面能做為表率，未來將導入能源或環境管理系統。此外，EnEfG也規定節能措施的實施，目標是每年最終能源消耗減少2%。 4.企業能源或環境管理系統：EnEfG要求能耗較大（超過平均7.5GWh）的企業導入能源或環境管理系統，最終能源消耗總量為2.5 GWh以上的企業，則需要在實施計畫中，記錄和公布節能措施。此種作法不僅提高能源消耗的透明度，同時也讓企業可自行決定導入哪些措施以及預計的成果。 5.資料中心的能源效率及餘熱要求：新的資料中心應遵守能源效率標準，還必須利用餘熱（Abwärme）。未來，所有大型資料中心營運商應使用再生能源電力，並於公共登錄冊中記載能源消耗的資訊，以及向客戶告知其具體能源消耗狀況。 6.餘熱的避免與利用：未來應盡可能避免生產過程中產生餘熱。如果無法避免，則應利用餘熱。此外，有關企業餘熱潛力的資訊將綁定並公布在一新平台上。
歐盟傳統作物與基因改造農作物之共存門檻制度受到歐洲法院的挑戰歐洲法院(European Court of Justice)於2011年9月6日作出一項指標性的判決，係針對蜂蜜或食物補充品(Food Supplement)中，若其花粉成分受到基因改造作物之污染，則無論該污染是有意或無意所造成者，未經審核前均不得任意販售。據此，蜂蜜或食物補充品的生產者得就因不得販售所產生之損失向污染源或政府求償。 該案原為德國的養蜂人認為其生產之蜂蜜中的花粉受到鄰近距離五百公尺的基因改造農作物試驗之污染，而該試驗即為巴伐利亞政府所核准之基因改造農作物試驗(1998年EU核准的MON 801 maize)，故而對巴伐利亞政府提出求償。原德國法院在不能確定蜂蜜是否涵蓋在基因改造規範的情況下，轉而尋求歐洲法院的判決。 該判決等於是挑戰歐盟現有的對於傳統作物及基因改造作物共存的政策與法規(GMO, Co-Existence)，歐盟就該共存的門檻標準設定在0.9%，若產品含基因改造成分0.9%以上，需標示為基因改造產品，惟標示為基因改造食品對於傳統農作物之種植可能帶來銷售上的不利。而在共存門檻之下，含有基因改造成分的傳統農作物還是有可能因含有基因改造的成分而影響銷售並帶來損失；又因在共存門檻之下，作物含有基因改造成分是無法向政府或是來源求償的。另一方面，該判決亦影響出口蜂蜜至歐盟的國家，如大量生產蜂蜜且核准種植基因改造作物的阿根廷等國家。 對於基因改造食品採取保守態度的歐盟，近年來有意將是否禁止基因改造農作物以及共存門檻的比率下放給成員國自行決定，在成員國間形成兩極化的意見，而該項提案目前雖已經歐盟議會背書，但尚未由各成員國通過。這樣的判決令共存門檻的制度形同具文，且可能會使更多國家傾向禁止種植基因改造農作物，而不利於基因改造科技的研發。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。