台灣自一九九○年至二○○四年止,平均每人排放量自五‧五七公噸大幅增加至十一‧五九公噸,以國際能源總署 (IEA )截至2002年統計,全球排放量前三名為美國、中國及俄羅斯,台灣則排名全球第22名。
主計處表示,依 IEA 統計資料庫顯示,二○○二年全球二氧化碳排放量前六名為美國(57.1億噸,占全球23.3﹪)、中國(34.7億噸,占14.2﹪)、俄羅斯(15.2億噸,占6.2 ﹪)、日本(11.8億噸,占4.8 ﹪)、印度(10.5億噸,占4.3﹪)及德國(8.5億噸,占3.5 ﹪)。台灣則排第 22 名(1990年為第28名),排放量占全球總量約1﹪,而經濟發展程度與我國相近的南韓、新加坡排名分別為第9名(4.7億噸,占1.9﹪)及52名(5500萬噸,占0.2﹪)。
行政院主計處據工研院能源與資源研究所統計,公佈最新「我國燃料燃燒排放二氧化碳」概況,台灣溫室氣體排放以二氧化碳為最大宗,佔八成以上,至二○○四年為 2.6億噸。
主計處指出,為抑制人為溫室氣體排放導致全球氣候變遷加劇現象,聯合國在一九九二年通過「聯合國氣候變化綱要公約」,且為落實排放管制工作,具有約束效力的「京都議定書」,已在今年二月十六日正式生效,期使在二○○八至二○一二年間,六種溫室氣體排放量平均應削減至比一九九○年低五‧二 %水準。在全球持續增溫、海平面上升及氣候變遷加劇下,台灣雖非京都議定書締約國,但政府相關部會順應國際永續發展潮流,正積極落實檢討溫室氣體排放減量政策。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。
日本2017年5月30日修正施行之個人資料保護法,對於家長會蒐集、處理、利用個人資料之影響依日本2017年5月30日修正施行之個人資料保護法的最新規定,家長會、同學會、管委會等,就個人資料的蒐集、處理、利用,應與以蒐集、處理、利用個人資料為業之公司行號,在法律上承擔相當之責任、義務。 因此自2017年5月30日起,家長會蒐集、處理、利用個人資料,需要注意以下四點: 一、經當事人請求,應刪除其個人資料。 修正後的個人資料保護法施行後,明知未經或不確定是否經學生監護人同意,而取得其個人資料,都是違法的行為。但目前已經取得的個人資料,即使明知未經或不確定是否經學生監護人同意,也不需要立即刪除。惟若當事人請求刪除,則必須立即刪除。 二、學校應善盡告知之義務,取得學生監護人之同意後,方得將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理,。 修正後的個人資料保護法允許由學校取得學生監護人之同意後,將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理。但如果校方未充分盡到告知義務,則有違法之虞。實務上在九州的熊本曾經發生過這樣的案例,由於家長會未依法蒐集、處理、利用其個人資料,監護人提起告訴,最後雙方在二審達成和解。 三、經過監護人同意,方得將其個人資料造冊並刊登照片 由於須明確取得學生監護人之同意,方得將其個人資料造冊並刊登照片。因此為避免學校未善盡告知義務,建議家長會直接請監護人填妥加入家長會之同意書,並於同意書上載明授權蒐集、處理、利用其個人資料之範圍。 四、遵從個人情報保護委員會的指導 若家長會有非法蒐集、利用、處理個人資料之虞,個人情報保護委員會可以檢查並限期改正。屆期如未改正,可裁處罰金或懲役。
加拿大因應數位變革修訂新隱私法加拿大政府於2026年6月15日提出C-36號法案,旨在訂定《保護隱私與消費者資料法》(Protection Privacy and Consumer Data Act, PPCDA)。該法案將更改已有25年歷史之《個人資料保護與電子文件法》(Personal Information Protection and Electronic Documents Act,下稱電子文件法),以PPCDA取代電子文件法中關於隱私保護之規範,以更全面、完整之法律框架保障個人隱私權利。目前PPCDA僅為草案,現仍在一讀階段。 壹、事件摘要 加拿大現行私部門之隱私法規已執行25年,然而隨著AI普及、深偽技術之出現、演算法自動化決策及網路對兒童資料之蒐集等數位新興隱私問題,加拿大政府認為有必要調整其現行隱私規範,以確保私部門之隱私規範能因應數位時代下之隱私風險。為此,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada, 下稱ISED)之AI與數位創新部部長(Minister of Artificial Intelligence and Digital Innovation)代表政府向眾議院提出C-36法案,透過制定PPCDA,更新並現代化加拿大私部門之隱私法規以因應數位時代。 加拿大政府2026年6月初發布國家AI策略—全民AI(Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All,下稱加拿大AI國家戰略)。加拿大國家AI戰略中提出隱私規範於AI時代下之重要性,要求更新加拿大之個資及隱私保護規定,透過隱私保護法規之訂定,確保公民及兒童皆能於數位時代下受到保護。C-36號法案係於加拿大AI國家戰略發布後旋即提出,以該戰略為基礎落實數位信任與推動隱私安全。 貳、重點說明 PPCDA之立法目的是為了應對大量仰賴個資分析、流通及交換之數位時代而建立之個人資料保護規則,同時該法亦將個人資料隱私權定調為個人基本權利。此外,法案制定相關規定兼顧組織需求,始組織得於合理且適當情形下蒐集、利用或揭露個人資料。落實加拿大AI國家政策之創新精神,並同時建立不阻礙創新之私部門隱私保護網。法案之重點說明如下: 一、加強數位時代下之個人資料自主權利 法案為落實隱私為基本權利之立法目的,提升資料當事人對資料之控制權及透明度,使資料當事人於數位時代下更能夠有效控制其個人資料之利用並保障其權利,確保資料當事人之個資被負責任、透明且適當利用。 (一)同意請求須明確 組織若欲利用當事人個資,原則上必須取得當事人之同意方得利用,並且於尋求當事人同意時必須將其蒐集、利用及揭露當事人個資之目的、方式、處理後合理可預見之後果、所欲蒐用之資料類型及可能揭露之第三方等事項告知當事人。在同意要件上,法案要求組織於蒐集當事人個資時,必須以通俗易懂之文字向當事人說明前述事項,並且在確保當事人充分之知情之情形下取得其明示同意。 (二)自動化決策系統(Automated Decision System)之透明度要求 組織若欲使用自動化決策系統對當事人做出涉及法律或類似重大影響(significant effect)之預測、建議或決策時,必須應當事人請求,向其提供該決策之說明。該說明應包含自動化決策系統做出決策所利用之個人資料類型、來源,以及做出該當決策之主要原因。 (三)刪除權 在特定情形下,資料當事人得要求組織刪除或銷毀已被組織蒐集之個人資料。特定情形包含:個資之蒐集、處理及利用違反本法、當事人撤回其對該當個資蒐集、處理或利用之部分或全部同意或該個資之蒐用目的已喪失。 (四)資料可攜權(Data Mobility) 於特定之資料移轉框架下(如電信資料移轉),當事人有權要求組織將其個人資料,於不同組織及服務提供者間安全移轉。 (五)提高對兒童個資之保護 鑒於數位時代下未成年人較以往更容易陷於個資外洩所造成之衍生風險,該法案將未成年人之個資列為敏感資料(Sensitive Information),對未成年人個資建立更嚴格之規範。例如,在蒐集、利用未成年人個資前,必須明確取得其父母或監護人(guardian or tutor)之同意,並排除默示同意之適用。此外,若組織收到兒童個資之刪除請求,組織具有刪除義務,並無例外適用。 二、促進創新 (一)負責任之資料利用及降低隱私風險 法案要求組織需建立隱私管理計畫(Privacy Management Program),明確列出合規之政策及程序,包含個資保護政策、投訴處理方式及員工培訓等,確保在資料利用及創新過程中不侵害當事人隱私。 (二)明定資料去識別化 法案中明確區分去識別化(de-identify)及匿名化(anonymize)之界線。組織得於未取得當事人同意之前提下,以研究、開發及創新(Research and Development)目的,於內部安全利用去識別化之個人資料。 (三)共同監管制度 法案中明定共同監管(Co-regulation)框架規範,允許產業工會或民間組織自行制訂符合該行業別之行為準則,並遵循認證制度,在提報委員會核准。 三、保護加拿大數位主權 就個資之跨境傳輸而言,PPDCA草案 要求組織對個人資料應設適當安全措施。例如,組織於傳輸或揭露個人資料至加拿大境外前,應依規定進行隱私影響評估,並且實施相應措施以降低隱私影響評估結果之風險。 四、執法監督 加拿大政府將以新成立之數位安全與資料保護委員會(Digital Safety and Data Protection Commission of Canada)作為PPCDA之主管機關,該委員會亦將負責《數位安全法》(Digital Safety Act)之制定。兩部法案皆為數位時代下之重要法案,透過委員會統籌,使跨領域之隱私及數位安全之複雜議題能相互調和,在法律適用上取得更大之一致性。 參、事件評析 AI發展快速,為因應新技術對個人資料保護帶來之衝擊,各國皆陸續開始針對隱私相關規定進行不同程度之修訂。加拿大PPCDA草案係於數位時代下,同時兼顧資料創新及個人隱私權利保障之立法範例。其中,在資料運用上其明確區分去識別化及匿名化之差異,並制定了較為彈性之資料應用規定。法案明文,組織得不需取得當事人同意,即以研究開發及創新為目的,於內部利用「去識別化」之個人資料。該立法將為AI技術之模型訓練及資料分析,提供高度彈性及應用空間,平衡了傳統個資法當事人同意為前提及目的限制對科技發展造成之阻礙。 此外,面對數位時代下可能產生之個資風險,該法案亦有所回應。其明確規定自動化決策系統之透明度義務,並賦予當事人要求解釋之權利,強化當事人對其資料之自主;對於未成年人於數位時代下之個資風險,亦透過將未成年人個資視為敏感資料之機制,使未成年人得受到更嚴謹之保護;針對新創產業之發展,法案透過合規比例原則之規定,給予組織依據其量能調整隱私管理計畫之空間,避免對中小企業造成過多負擔而阻礙創新。 我國個人資料保護委員會籌備處於民國114年針對個人資料保護法進行修訂,惟該次修法主要係針對個人資料保護委員會成立所為之組織任務調整,仍未就法律實質規範進行修定。 關於個人資料自主權利,現行個資法在當事人同意請求權,雖有類似規定,但當事人同意之規定上並未包含確保當事人自主性之要件,在同意條款之書面文字規範上也無特定要求。另就刪除權而言,依據現行個資法,當事人無法單純透過撤回同意,要求資料控制者將其資料刪除。除此之外,自動化決策、資料可攜權、及兒少個資保護之強化等數位時代下之個資保護議題,我國現行個資法中並未有相關規範。為因應數位變遷所為之立法改變,建議我國可參考加拿大之修法方向,強化資料當事人對其個資之自主權及對未成年之保護,以因應數位時代下之個資風險。 為有利於產業創新同時能確保個資安全之規範,加拿大此次修法賦予產業建立符合需求之共同監管制度、加強個資跨境傳輸之事前評估等,尤其在假名化制度上之變革更是為資料創新運用增加彈性。反觀我國個資法,於近兩年之修法上僅就資料去識別化有部分修訂,將原規定之「無從識別特定當事人」定義修正為「運用當時技術方式無從識別當事人」,此種較為相對性之標準,但仍未解決實務上假名化與匿名化之管理及應用差異。且於應用上,仍是以傳統之學術研究、統計目的為限,新興科技研發仍會受制於傳統個人資料保護規定。為能促進個資運用及產業發展間之平衡,加拿大之作法得做為未來修法上之參考,透過制度、機制之建立,更彈性地運用個人資料。 整體而言,從加拿大此次對隱私法規之修訂,可見隱私保障與產業創新之調和。我國未來於個資法修法研擬時,亦能參考加拿大之平衡路線,於保障國人個人資料權利之同時,提供新興科技產業發展之合規空間,創造兼具安全及彈性之個資保護環境。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
美國「刑事鑑識演算法草案」美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 (Justice in Forensic Algorithms Act),以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條,美國國家標準與技術研究所(National Institute of Standard)必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準,且該標準應包含以下內容: 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準,以因應使用或發展電算鑑識軟體,所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:(1)電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論,且於具備特定方法之案例上,是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性,以及團隊進行哪些研究以驗證該方法;(2)要求對軟體之測試,包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果,例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件,內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證,包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外,亦應要求列於公開報告內之相關資訊,且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。