應中國鋼鐵工業協會(以寶山鋼鐵為首)之請,日本鋼鐵聯盟擬提供中國削減溫室氣體的環保技術。中國雖不在京都議定書約束的國家之列,急遽的經濟成長所造成的空氣污染已帶來嚴重的環境問題,日本鐵鋼聯盟於24日的委員會上正式決定技術援助的計劃,近期內將與中國討論相關細節。
日本鋼鐵業界自1990年度起,平均每年投注1200億日圓開發該產業的環保技術,目前業界「回收熔爐熱能轉供發電等能源節約技術」已經領先全球。日本鋼鐵業界2003年度換算成二氧化碳的溫室氣體排放量雖然已較1990年度減少6.4%,仍然未能達到京都議定書中要求減量10%的目標。
利用京都議定書的「彈性機制」,業界也可藉由跨國的技術援助,將國外減少的溫室氣體額度直接計入本國的額度之內。目前為止由日本政府核可的「彈性機制」計劃共15件,今年一月甫通過鹿島建設公司將馬來西亞廢棄物處理場的沼氣轉為電能的計劃,除此之外,東京電力公司和住友商事都分別在智利和印度有相關的環保計劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應京都議定書,經濟部日前引用學界研究報告發現,我國若依議定書原則達成溫室氣體減量目標,總計需投入經費達五八七八億元至八七○八億元。為達成這項目標,政府採取提升能源效率的作法,比直接課徵碳稅,對國內經濟衝擊力道較小。 根據國際能源總署公布資料顯示,台灣CO2排放總量達二億一七三○萬公噸,人均排放量達九.八公噸,皆高於全球平均值,每單位CO2排放所創造的GDP為一.八九(美元/公斤CO2)也較OECD等先進國家平均值低。 經濟部內部歸納CO2減量效果不佳的原因,除政策上採非強制處理態度外,過去十年間,石化、鋼鐵等高耗能產業結構調整緩慢,加上半導體及液晶面板等大量使用全氟化物、六氟化硫的產業訊速成長,使得工業製程中排放的CO2等溫室氣體大幅成長更是主要原因。 依京都議定書條約精神及國際環保現況,我國與南韓同屬網要公約非附件一成員中的「新興工業國」,成為公約下一階段管制對象。致使抑制國內激增溫室氣體排放量已成為我國政府迫切須處理的課題。 在經濟部這份內部研究報告中,也引用臺灣大學農業經濟系教授徐世勳等學者的研究推估,如果台灣要達到京都議定書的要求,將CO2排放量控制在一九九○年水準,則減量成本將達新台幣五八七八億元至八七○八億元。 而學界的這項研究也針對開徵碳稅稅率不同對台灣經濟影響進行評估,推估當對每公噸CO2排放課徵六○○元碳稅時,對經濟成長衝擊為負○.六%,調高至七五○元時,所造成的衝擊則更達負○.七一%。
線上遊戲「虛擬財產」法律性質與產業發展趨勢之研究 歐盟個資保護委員會大致認定南韓個資保護法具適足性認定,但須進一步評估歐盟個資保護委員會(EDPB)今(2021)年9月27日,就與南韓個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)之適足性認定草案發表意見,認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同。但EDPB 同時也指出,在歐盟執委會做出決定之前,某些部分仍需要釐清。釐清的部分包含: 今年6月歐盟執委會公布並通過的適足性認定草案中,該草案之可執行性與有效性不應僅拘束南韓個資保護機構,也應對司法機構具有效力。除此之外,EDPB 也針對南韓PIPA 免除多項匿名化資訊之義務提出質疑;又南韓相關法令對「同意」之撤銷(或撤回)事由有所限定,應確保其對資料主體「同意」之保障持續符合適足性認定的要求。 至於在資料進一步移轉(onward transfers)方面,EDPB 認為即便資料主體知悉並同意其個資傳輸,仍應告知其資料是否會移轉到第三國之相關風險;以及若個資主體的同意無法符合GDPR 對有效同意之定義時(例如雙方地位不對等時,該同意即非有效),該個資不會從南韓之資料控管者傳輸至第三國;在對此議題南韓未具體修訂相關法令時,與國安相關的個資若進一步移轉,是否會受到憲法框架(如比例原則)和PIPA 中個資保護原則的充分保障? 而在行政部門存取傳輸到南韓的個資方面,許多議題也需要釐清並引起關注。如與國安方面相關的個資處理,係受PIPA 抑或其他更為限縮的法令限制?又電信業者自願向國安部門揭露使用者個資時,必須同時通知相關的個資主體;EDPB 並希望歐盟執委會釐清,若歐洲經濟區(EEA)內的個人向南韓個資保護機構或司法機構提出救濟時,相關的救濟程序是否實質有效(例如舉證責任的規定為何)? 於新聞稿中,EDPB 主席 Andrea Jelinek 表示:「歐盟對此適足性認定相當重視,因其將涵蓋公部門與私部門資料的傳輸。而適足的個資保護對支持歐盟與南韓的長期關係與個人權利、自由方面至關重要。雖然EDPB 認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同,然仍建議歐盟執委會密切關注適足性認定的各方發展。」
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含: 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險; 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟; 3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)