海藻抗溫室 日明年試驗
日本海洋科學家最近提出一項對抗溫室效應的新計畫，準備在日本東北部外海養殖大片海藻，吸收大氣中二氧化碳。且這些海藻還可以轉化成生物質能，為人類提供大量乾淨的能源。相關技術一旦試驗成功，日後將可望納入聯合國氣候變化綱要公約京都議定書的修訂條文，並推廣到其他濱海國家。
過去科學家一直認為，海藻生長過程中雖然會吸收大氣中的二氧化碳，但是排出的醣類物質也會被細菌分解，釋出的有機碳將再次轉變成二氧化碳。不過歐洲海洋學家最近研究發現，這些海藻排出物會帶著有機碳快速沉入深海，不至於影響大氣中的二氧化碳濃度。
計畫領導人、東京海洋大學能登谷教授的團隊打算在海上安置一百個面積一百平方公里的特製網，用以固著兩種生長快速的藻類－馬尾藻與「 Sostera marina 」，形成一百座飄浮的海藻田。一年之後，每一座海藻田會生長成重達廿七萬噸的龐然巨物，並且在光合作用過程中吸收卅六噸的二氧化碳。海藻田上將配備電子裝置，讓科學家以全球衛星定位系統追蹤，一旦飄移而影響航道，就必須拖回原來位置。這些海藻田最後將拖回陸地，經過超高溫技術處理，產生氫與一氧化碳，再轉化為燃燒時不會釋出二氧化碳的生物燃料，可謂一舉數得。
美國在一九七○年代曾試驗類似的「巨藻計畫」，但後來因為大量生長後回收的海藻難以處理，計畫因此束之高閣。但日本科學家突破這項難關，設計出可行的海藻再利用方法，於是讓「以海藻吸收二氧化碳」的構想重現希望。
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
英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office，下稱ICO）於2025年8月18日讉責南約克郡警方（South Yorkshire Police，下稱SYP）刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片（body-worn video，下稱BWV）證據，強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式，目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性，亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時，需要將BWV證據下載至指定地點，先傳送至「數位證據管理系統（Digital Evidence Management，下稱DEM系統，該系統由第三方業者管理）」後，再傳輸至「儲存網格（Storage Grid）資料庫」。倘若發生爭議，SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件，事實整理如下： 2023年5月升級DEM系統後，SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時，SYP發現在儲存網格資料庫中，具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄，經調查發現，在同年7月26日，第三方將本地資料傳輸到儲存網格時，曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時，未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料，即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份，仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量，且遺失之資料共涉及126起刑案，其中更有3案受影響，甚至有1起案件指出，若BWV證據存在，則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約，卻未明定處理程序，且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年，已發現備份機制存在問題，但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況，導致未採取補救措施。 綜上述，ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記；在允許第三方存取系統前，應完成風險評估及確認管控要求，並持續監督第三方等改善建議；以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署（Crown Prosecution Service）的統計顯示，因缺乏定罪的必要證據，包含缺乏數位證據，如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因，導致無法進行審判的皇家檢察署案件，整體呈現上升趨勢，從2020年的7484起案件，上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度，其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法，除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等，亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報，以利調整規劃。 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://www.tips.org.tw）
韓國首爾高等法院部分駁回高通提出的行政訴訟韓國首爾高等法院第七行政庭（下稱：韓國高等法院）於2019年12月4日部分駁回高通對韓國公平交易委員會（Korea Fair Trade Commission，下稱：韓國公平會）提起的行政訴訟，高通仍需支付鉅額罰鍰。 韓國公平會於2016年12月28日，曾針對高通干涉數據機晶片組（Modem Chipset）的對手廠商之商業活動，進而破壞市場競爭一事，開出史上最高額的行政罰鍰共1.0311兆韓元。當時韓國公平會指出，高通的標準必要專利（Standards-Essential Patents, SEPs）授權不符合「公平、合理、非歧視原則」（Fair, Reasonable and Non-Discriminatory, FRAND），希望藉由開罰徹底矯正高通的商業模式，不讓高通透過該商業模式不合理地維持並擴張其數據機晶片的獨佔地位，進而壓迫數據機晶片業者（如：聯發科或英特爾）和手持裝置（Handset）業者。高通不滿韓國公平會之行政處分，逕向韓國高等法院提出撤銷行政處分之訴，並請求暫緩執行。然而，高通所提出的暫緩執行請求，於2017年11月27日即被韓國高等法院駁回。至於高通所欲提起的撤銷行政處分之訴，韓國高等法院則於本次駁回。 儘管韓國高等法院對韓國公平會的部分決議積極地表示贊同，並非照單全收，韓國高等法院於裁判要旨中指出：韓國公平會針對「全面性的專利組合授權」（Comprehensive Portfolio Licensing）請求矯正措施（Remedy）一事係屬違法，換言之，高通毋須逐一重啟授權談判。至於罰鍰和其他決議，韓國高等法院則認為有其合理性。
日本發布策略性資料使用之資料管理指南，旨在協助企業將資料視為資產與產品，以策略性的運用資料日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年6月11日發布《日本發布策略性資料使用之資料管理指南（下稱《指南》）》，旨在協助企業將資料視為資產與產品，以策略性的運用資料。 《指南》指出，資料管理是指企業針對其所擁有的所有資料，進行有效率的收集、整理、保存、共享、分析與運用的一套系統化流程，其目的是為了透過確保資料品質及正確性，協助業務決策，並確保企業的競爭優勢。 在現代企業經營中，資料具有雙重屬性，亦即資料除了是企業重要的經營資產，同時也是企業的產品之一。作為資產的資料如同設備等一般資產，是可供銷售或提供服務的資產，故為最大化其價值並促進成長，需要進行適當管理與投資。此外，由於資料具有可複製性，因此一經外洩，將會造成廣泛且持續性的影響，因此需進行資料管理以確保資料安全性；作為產品的資料則需要有效的整備及管理，以確保維持其正確性所需的品質。 根據《指南》，資料管理的核心在於其需要貫穿資料生命週期，且隨著數位化的進展，對於資料管理亦產生新的需求，例如針對資料多元運用需求之應對、資料須具備可追溯性、針對機密資料之管理方式、確保資料安全性及資料品質等。 為因應新興資料管理需求，《指南》建議可透過評估自身定位、規劃必要體制、思考資料策略及管理架構、盤點企業既有資料及必要資料、培養及建立企業從決策層到執行層的人員均重視資料的資料文化，以及減少不必要或易出錯的作業流程等六項具體措施，建立企業自身貫穿資料生命週期之資料管理流程。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料管理流程，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，作為資料管理流程設計與實務落實之參考，以強化自身資料管理能力。 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://www.tips.org.tw）
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。