管制全球溫室氣體排放以遏制全球暖化的京都議定書在二月十六日生效,環保署將著手推動溫室氣體管制法的法制作業工作,目前正研擬溫室氣體管制法,規劃將由中央主管機關擬訂「全國溫室氣體防制基本方案」,同時確立政府各部門、企業及國民溫室氣體減量合作及分工;並規範推動國家溫室氣體盤查、登錄及排放清冊建置;授權訂定排放管制、財稅誘因及排放交易制度;推動溫室氣體減量技術研發等;同時推動教育宣導、推廣及鼓勵使用高能源效率產品與節約能源生活方式。
環保署署長張祖恩強調,雖然現有京都議定書條文中沒有貿易制裁或違約罰款的條款,但在合作共生的理念下,我國沒有理由當一個國際溫室氣體減量列車的搭便車乘客(free rider),應在公約精神下,積極推動節約能源、再生能源開發、提昇能源效率等工作。
環保署已於2004年度起首度整合產業、運輸及住商部門領域,辦理溫室氣體盤查管理工作,建立盤查規範登錄平台,積極推動國際標準組織ISO14064驗證系統,並遴選電力、石化、鋼鐵、造紙、水泥、光電半導體等業別12家示範廠商,推動6種溫室氣體全面盤查及減量工作,其中排放大戶台灣電力股份有限公司、中國鋼鐵股份有限公司、中國石油股份有限公司均已參與環保署試行盤查減量計畫。對於溫室氣體排放持續成長的住商部門,環保署協調相關部會規劃成立技術服務團,輔導既有建築物推動節約能源及提昇能源效率工作;對於運輸部門,除持續推動大眾運輸系統外,環保署將與相關部會加強推動油電混合小客車之引進。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2020年8月發布「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」(Open Communications: Enabling people to share data with innovative services),針對開放通訊的設計原理提出七點建議: 應盡可能讓符合條件的第三方能夠近用(access)資料,同時確保用戶受到保護。 應提供客戶一些目前無法取得的資料,例如有關網路服務品質的體驗報告,以提供使用者做為未來交易時之參考。 資料的提供商和第三方必須確保資料儲存和傳輸的安全性。 第三方將如何使用有關客戶的資料及是否含有潛在風險等,皆應清楚透明地告知使用者,並且讓共享資料之使用者仍保有控制權限。 開放通訊服務之設計應符合包容性設計(inclusive design),提高使用者使用意願。 開放通訊仍應維持市場競爭。 提供資料所需的成本應與資料開放的潛在收益成比例。原則上,參與開放通訊的通訊提供者越多,對個人和小型企業的整體價值就越高。惟,若是強制要求用戶數少或是無法承擔該技術的小型提供商加入,可能導致成本與收益不成比例。 除此之外,對於應開放何種資料則須循序漸進。除了增加對第三方客戶資料近用權限之外,首先,應針對開放對資料提供者風險低,但對潛在用戶有較高利益的資料,例如:不包含個人訊息的資料,從而降低匿名化過程中所產生之風險;第二,開放低風險的地理空間資料(geospatial data),目的在於改善該地區的整體地理空間資料基礎架構。最後才是開放有關各種通訊產品中的其他資料,以促進消費者的選擇和保護。 綜上所述,考慮到開放通訊之可行性,需進一步與其他資料可攜性計劃的主要代表進行會談(如銀行業者),尋求各行業主要服務提供商的支持。再者,考慮是否訂定相關法律以及如何進行監管。第三,應標準化客戶資料,以及確保資料移動之安全性及用戶控制權限,最後則是降低資料開放之成本,以達成開放通訊所帶來之效益。
歐盟與17家社交網站業者達成協議,強化青少年上網安全受惠於網路的高度普及與上網費用的調降,網路已成為民眾日常生活所不可或缺的事項。由於整體網路人口中,青少年占有極高的比重,如何提供青少年一個安全的網路空間,向為各國所關注的議題。 近年來社交網站在歐洲發展迅速,根據統計,現階段歐洲約有4,170萬的網路使用者,參與各種類型的社交網站。為防止日益嚴重的網路霸凌(Cyber-Bulling)及兒童賣春等問題,歐盟於2009年2月與MySpace、Facebook等17家社交網站達成協議,相關業者承諾將於自家網站上提供一個「申告侵害」(Report Abuse)的按鍵,便利使用者快速通知業者來自於他人的不合宜接觸或行為,以防止青少年受到網路霸凌或網路援交訊息的困擾。 社交網站業者除承諾提供上述通報機制外,在此次協議中,業者亦承諾強化青少年個人隱私的保護,以避免有心人士輕易透過社交網站,取得青少人之私密資料。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
淺論中國大陸專利間接侵權規範之爭議