污者自付 中國大陸擬徵生態稅
中國大陸能源基金會副主席楊富強日前透露，能源基金會、世界自然基金會與國家財政部正在研討開徵「生態稅」。目前，正在為能源對環境的影響成本進行核算，年內相關草案將出爐。
據中國大陸媒體報道，世界自然基金會氣候變化與能源項目負責人甘霖表示，生態稅主要目的就是為了保護生態環境和自然資源，向所有因其生產和消費而造成外部不經濟的納稅人課徵的稅收。
生態稅涉及所有消費化學能源的行業，讓企業去承擔環境成本，實現生態和資源價值的合理補償。目前，生態稅的標準正在研討中，不同的行業對應不同的稅收標準。這個標準與企業的排放有關。根據企業排放量的多少，制定一個限定的比例，再乘以企業的年生產量。也就是說，「企業污染的越多，承擔的環境成本就會越高。」
甘霖指出，目前綠色能源的環境績效還不能完全轉化為經濟效益，綠色能源單位建設投資高及利用率偏低，造成綠色能源價格較高，從而無法與傳統能源競爭，成為影響綠色能源發展的一個瓶頸。現在運用稅收手段，徵收生態稅，就是要使傳統能源價格升高，從而縮小傳統能源與綠色能源之間的差價，推動全社會積極使用綠色能源。
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
英國通訊管理局（Ofcom）於2021年7月26日提出「非同步衛星系統之執照更新」報告（Non-geostationary satellite systems: Licensing updates），表示若未能積極管理Amazon、OneWeb、SpaceX及Telesat等業者之低地球軌道衛星星座（satellite constellation）的通訊服務，後續恐會有局部干擾的疑慮，降低既有網路的通訊品質及可靠性，以及產生限制競爭的問題。 因此，Ofcom規劃調整衛星執照之許可制度，並向各界徵求諮詢意見。有關新的衛星執照修正重點包括： 1.衛星執照細部項目：將再細分成「終端設備」（user terminals）及「系統閘道站」（gateway）兩種許可證。 (1)衛星終端設備許可證：允許使用非同步衛星系統之終端設備，例如在用戶端安裝碟型天線及設備，但必須係衛星營運商所有。 (2)衛星系統閘道站許可證：授權設置地面閘道站，以作為衛星網路連結到網際網路、專用網路或雲端服務的大型樞紐（hub）。 2.執照申請審查程序：Ofcom將確保系統間可以共存而不會降低服務品質；避免執照取得者會對後續各方進入市場產生競爭限制；以及提供利害關係人評論期間，以便反映有關干擾或競爭之潛在風險。 3.附加許可條件：要求營運商之間進行技術合作；讓行政機關在必要時介入管理干擾案件，以確保英國消費者權益。
3D列印所涉法律議題3D列印（3D printing），屬於快速成形技術的一種，以數位模型檔案為基礎，運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料，透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術（即「積層造形法」）。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造，特別是一些高價值應用（比如髖關節或牙齒，或一些飛機零組件）已經有使用這種技術列印而成的零組件，技術漸漸成熟普及。 3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長，其價格也正逐年下降，未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡，帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工（AEC）、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。 然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案，就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容，因此引發了智慧財產權的爭論。 3D列印所涉及的法律議題相當廣泛，有：著作權、專利權、商標權。再者，而在工商業等公司法領域，亦有可能可透過公平法加以保護。另外，專利法、新型專利法 （Gebrauchsmuster）、外觀設計法（Designrcht）對於實際上不能保密的技術解決方案和設計，例如，在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中，在法律保護上，則重大意義。 又，在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統，亟需國際法之保護，唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則，以在該國有法律規定者為限。 在歐洲法律的層級，歐陸未來歐盟專利（EU-Patent）或稱歐洲專利一體化效果（Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW） 將得到簡化，將具備共通的專利保護法律框架。
盜用無線網路溢波有罪乎？ 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」