日本企業陸續向開發中國家提供環保技術援助
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」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」 義大利個資保護機關裁罰遠距大學使用臉部辨識系統違反GDPR義大利資料保護主管機關（Garante per la protezione dei dati personali, GPDP）於2026年1月29日決定，對遠距大學 Università Telematica e-Campus（下稱 e-Campus）處以5萬歐元罰鍰，理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）及義大利個人資料保護法。 本案中，e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認，要求學生事先上傳臉部影像與身分證件，建立生物特徵模型，並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式，進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月，以及系統會將課堂影像保存至口試日，且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形： 一、適法依據不足： GPDP指出於義大利法制下，私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構，相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款（g）相關規定，以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由，但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格，顯示雙方存在明顯權力不對等，因而該同意無效。 再者，在以公共利益為目的處理敏感資料（包括生物特徵資料）時，應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引（ANVUR），因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律，亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款（c）及（e）、第9條第1款（g）之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則： 校方將臉部辨識資料保存長達12個月，超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗，亦可即時改以人工方式檢核，無須長期保存相關資料。此外，後續系統將課堂影像保存至口試日，亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估（DPIA）： 本案涉及大量學生（每班級約400至500人）之生物特徵資料處理，屬高風險情形，依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估，調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表，被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述，考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素；同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度，作為減輕處罰之因素，最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰，並命其將裁決公告於官方網站。
澳洲新南威爾斯州議會通過《2026年工作健康與安全（數位工作系統）法案》澳洲新南威爾斯州（New South Wales）議會於2026年2月12日通過《2026年工作健康與安全（數位工作系統）修正法案》（Work Health and Safety Amendment (Digital Work Systems) Bill 2026，以下簡稱本法案），並於同月18日獲御准（Royal Assent），以防範人工智慧在工作場所中對受雇者可能造成的職業安全危害。本次修正為澳洲州政府首次將數位工作系統納入《工作健康與安全法》規範框架之立法，明確要求雇主妥善管理人工智慧及其他數位工作系統對員工所帶來的安全風險；此次修法草案概述如下： 首先，就規範客體之界定而言，本次修法於第4條新增「數位工作系統」（digital work system）之定義，指演算法、人工智慧、自動化系統或線上平台。 其次，本次修法重點之一為主要注意義務之擴張。新南威爾斯州《工作健康與安全法》第19條第一項原即明定，事業單位對勞工之健康與安全，在合理可行的範圍內負有主要注意義務（primary duty of care）；同條第19條第3項第c款則進一步規定，事業單位應在合理可行的範圍內，為勞工提供並維持安全的作業系統（safe systems of work）。本次修法於前揭基礎上，於母法第19條第3項新增第c1款，要求事業單位在合理可行的範圍內，確保勞工之健康與安全不因該業務或事業單位「使用數位工作系統」而受到危害。再者，新增之第21A條亦明定，凡經營涉及數位工作系統之事業單位，均需在合理可行的範圍內，確保勞工之健康與安全不因該事業單位透過「數位工作系統」進行「工作分配」（the allocation of work）而面臨風險。此項擴張之核心意義，在於將數位系統所衍生之職場危害明文納入法規框架，將原本僅賴概括性規定涵攝之情形予以類型化，使雇主注意義務之射程更為清晰。傳統作業系統與新興「數位工作系統」（digital work systems）均明確落入規範範疇，部分原本遊走於灰色地帶之邊緣案例，亦得據此獲得更明確之法律保護。 進一步就前述之風險態樣類型化而言，修正後之第21A條第2項明定，營運業務或事業之人必須考量使用數位工作系統分配工作，是否會導致以下風險：(一)對業務或事業中的勞工（workers at work in the business or undertaking）造成過度或不合理的工作負荷；(二)採用過度或不合理的指標，對業務或事業中的勞工進行績效評估與追蹤；(三)對業務或事業中的勞工實施過度或不合理的監控或監視；(四)在業務或事業的經營過程中，做成違法的歧視性行為或決策。上開四項風險類型，實已涵蓋當前AI演算法管理（algorithmic management）所衍生之主要爭議。 最後，本次修法後，依第117條及118條規定，持有「工作健康與安全進入許可證」（work health and safety entry permit）之人員有權進入工作場所，就疑似違規情事檢查相關數位工作系統，而相關事業單位對此負有提供合理協助（reasonable assistance）之義務；主管機關則應就上開合理協助之行使訂定並於官方網站公告相關指引，以資遵循。 綜上，新南威爾斯州本次修法之特色，在於同時就「實體義務」、「執法配套」與「規範動態檢討」三個層次，完整建構數位工作系統之職業安全規範框架。新南威爾斯州之立法經驗，就規範客體之類型化、雇主注意義務之具體化，以及與國際規範接軌之機制設計，均可作為我國未來修法及主管機關訂定相關指引時之重要參酌。