台灣每人二氧化碳排放量逐年增加 全球第二十二名
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」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
美國目前沒有聯邦的隱私法，由各州訂定州隱私法、產業隱私法，要求企業應揭露資訊以提升資訊透明度，然而隱私法要求企業揭露的資訊多涵蓋了企業的營業秘密。美國華盛頓州州長於2023年4月27日簽署《我的健康資料法（My Health My Data Act）》的州隱私法，其將消費者的健康資料廣義定義為「與消費者有關或具合理關聯的個人資料，可用於識別消費者過去、現在或未來的物理或心理健康狀況」，例如醫療相關資料、患者接受醫療服務的精確地理位置、透過非健康資料可推斷得出的資料。「非健康資料可推斷得出的資料」，如零售業者蒐集消費者近期採購的訂單內容（非健康資訊），並透過AI機器學習分析得出消費者可能懷孕的比例及預產期，藉此對該消費者投放零售業者的嬰幼產品的個人化廣告。 於《我的健康資料法》廣義定義「健康資料」下，導致消費者可要求企業提供的資料可能涵蓋了「企業長期累積之消費者使用資料、經演算法分析運用之消費者使用資料、共享消費者資料的第三方企業名單」等企業認為屬於其營業秘密的資料。 為平衡隱私法的資訊透明度及企業想保護其營業秘密，建議企業可先採取： 1.使公司的智財部門與資料保護部門合作，確保公司人員對公司營業秘密標的及範圍的認知一致，並盤點企業所有的營業秘密以製作、持續更新營業秘密清單。 2.企業在揭露受營業秘密保護的資料給消費者前，先與消費者簽訂保密契約，並參考前述營業秘密清單約定契約之保密範圍。 如企業欲採取更完備的營業秘密管理措施，建議參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告（Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation），指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外，其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽，故CDEI指出有必要採取相關因應措施，包含： 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造，例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用，美國國會亦有相關審議中草案。然而，縱有法律規範，政府仍無法輕易的辨識影片製造者，且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用，並導致言論自由之侵害，故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年，其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象，以認定特定證物是否經竄改，包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼，或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義，惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識，例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育，提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識，然而報告指出其成效仍有待觀察。
德國卡爾斯魯爾行政法院(VG Karlsruhe)公布第一個有關DSGVO的判決卡爾斯魯爾行政法院在今年6月7日公布第一個關於歐盟個人資料保護規則（Datenschutzgrundverordnung，DSGVO）的判決。在本案中，原告是一間負責處個人信用資料的民間公司，其依據現行BDSG（Bundesdatenschutzgesetz，聯邦個人資料保護法）的規定來蒐集、保存與傳輸個人資料給第三人。巴登符騰堡邦的主管機關在預見原告將來會違反DSGVO規定的情況下，向原告發出一份行政處分（Verfügung），要求原告必須依照DSGVO的相關規定調整作業流程以符合DSGVO的規範。但原告認為，其只需要在2018年5月24號之後，就相關作業流程符合DSGVO的規範即可。 本案的關鍵在於，主管機關是否已經可以用DSGVO的規定來規範民間企業？因為依據DSGVO第99條的規定，DSGVO現雖已生效，但必須到2018年5月25日才開始適用。 根據BDSG第38條第5項規定，監督機構可以採取必要措施，確保民間企業在收集、傳播和使用個人資料時遵守相關保護規定；且本案中，原告在2018年5月24號後可能會出現的違法情形也已顯而易見，但法院並不同意行政機關可以預先發布行政處分的看法。因為DSGVO雖已生效，但民間企業必須適用的期限仍未屆至。行政機關不得在未有法律授權的情況下，預先規範限制未來的可能違法行為。現行法律對於行政機關的授權範圍必須被嚴格遵守，在DSGVO未開始適用的情況下，目前行政機關仍只能依據BDSG及DSAnpUG（Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz，個人資料保護調整和施行法）的規定，來處理相關的行政措施。