管制全球溫室氣體排放量的京都議定書生效,發展再生能源成為趨勢。行政院農業委員會投入生質能源作物開發,規劃利用北、中、南三地共九十公頃的休耕農田,種植向日葵、大豆及油菜等三種油料能源作物,研發生質柴油,期盼提高農業「綠色產值」。
農委會指出,農業部門在再生能源領域中也有發揮空間,國內外生質能源相關研究認為可利用植物將太陽能、水力及二氧化碳轉化為生質能源,台灣每年有不少農地休耕,可利用推展能源作物,發展生質能源,同時提升休耕農田的附加價值,開創台灣農業發展新契機。
農委會官員指出,研究發現這些作物製成的生質柴油使用於汽車與一般柴油相同,而且排放的廢氣、二氧化碳較少,不過,生質油成本較柴油高,相關技術尚待進一步研究。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國第七巡迴上訴法院( U.S. Court of Appeals (7thCir) )最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決,本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係,美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法,法院也同時明確表示,一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師,其欲販售由 BSD ( Berkeley Software Distribution )所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本,而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種,想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定,不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用,上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零,涉嫌以掠奪性定價( predatory pricing claim )方式削減作業系統市場之競爭,已違反反托拉斯法。 法院認為,本案並無法主張掠奪性定價,蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格,其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果,且消費者並未因此受到損害。其次,法院也指出,著作權法通常對他人之改作權加以限制,其目的是為了收取授權金,不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金,因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者,將會違反著作權法,即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
歐盟法院判決釐清GDPR民事賠償不受損害最低程度限制歐盟法院(Court of Justice of the European Union, CJEU)於2023年12月14日對Gemeinde Ummendorf(C‑456/22)案作出判決。歐盟法院試圖釐清《歐盟一般個人資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第82條的民事求償規範中,資料主體受到非財產上的損害要到何種程度才可獲得賠償。 本案源自於兩位自然人原告與德國的烏門多夫市政府(Municipality of Ummendorf)之間的紛爭。2020年,烏門多夫市政府未經兩位原告同意情況下,在網路上公布市議會議程與行政法院判決,這些資訊內容均多次提及兩位原告的姓名與地址。兩位原告認為市政府故意違反GDPR,因此依據GDPR第82條請求市政府賠償,並進一步主張該條意義下的非財產損害,不需要任何損害賠償門檻。然而,市政府則持相反意見。 長久以來,德國法院傾向認為,GDPR的非財產上損害需要超過某個「最低損害門檻」才可獲得賠償。然而,承審法院決定暫停訴訟程序,並將是否應有「最低損害門檻」以及其基準為何的問題,提交給歐盟法院進行先訴裁定。 歐盟法院考慮到,GDPR的宗旨在於確保在歐盟境內處理個人資料時對自然人提供一致和高水準的保護,如要求損害必須達到一定的嚴重性閾值或門檻才可賠償,恐因為成員國法院認定的基準不同,進而破壞各國實踐GDPR 的一致性。因此,歐盟法院最後澄清,GDPR的民事賠償不需要「最低損害門檻」,只要資料主體能證明受有損害,不論這個損害有多輕微,都應獲得賠償。
英國「數位紅利」頻譜管理政策簡介 歐盟執委會公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》第二版草案,簡化第一版以促進AI生成內容之透明度歐盟執委會於2026年3月5日公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》(Code of Practice on Marking and Labelling of AI-generated content)第二版草案,主要分為兩大部分,針對不同對象設定規範: 一、AI提供者(Provider)的標示義務 要求AI輸出內容須以「可被機器辨識」的方式標示,包含: (1)應滿足四大要件:標示應滿足有效性、互操作性、穩健性與可靠性四要件,若無法透過單一技術完成標示,則應採取多重標示的方式為之。 (2)偵測機制:建立部署者與終端用戶偵測標示的機制。 (3)技術提升:訂定規範確保標示技術達標,並鼓勵合作開發。 (4)法遵:產品於市場推出後,AI提供者應於實際環境下對標示結果持續進行測試,並適時更新測試方法,以確保產品符合法遵要求。 (5)培訓:並對工作人員進行教育訓練。 二、AI部署者(Deployer)的標籤義務 部署者應將其透過AI生成內容中加以標籤,此義務聚焦使用深偽內容(Deepfake)於涉及公共利益之內容: (1)標籤要求:標籤須包含「AI」字樣、維持特定比例並放置於清楚位置,鼓勵使用歐盟統一標籤。 (2)藝術創意類作品仍應適時揭露:藝術創作倘若包含深偽內容,部署者仍應於適當處完成標籤,揭露其作品中包含深偽內容(對應《歐盟人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)第50條第4項後段)。 (3)審查與問責:針對已公開作品,應記錄相關人工審查之作業;未公開作品則應說明何人具備編輯控制權,以利後續問責。 相較於第一版,歐盟執委會已將此版本內容大幅刪減,以提升規範落實之彈性。