歐洲議會對再生能源利用達成協議

  為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標,歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。

 

  今年年初,歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案,亦即設定至2020年時,歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%;同時,該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過,在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後,也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後,執委會再生能源建議案報告起草人Turmes,在今年9月中旬宣佈,該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。

 

  於Turmes報告中,其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標:即(1)至2015年時應達到5%;及(2)至2020年時則應增加至10%;同時,其還特定,就未來達成生質燃油使用比例目標而言,至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料,或使用綠色電能與氫能源環保車而來;至於其他種類生質燃油之利用,則應須在符合嚴格之環境永續性標準下,方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案,德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制:即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外,對至2020年未達目標之會員國,歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之;同時,就懲罰所取得之款項,也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。

 

  不過,綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如:(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已,故而對於議會批准該協議案感到失望。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 歐洲議會對再生能源利用達成協議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2913&no=65&tp=1 (最後瀏覽日:2024/11/24)
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[3]作為日本政府實施經濟政策與實現成長戰略之指揮總部所設置的日本經濟再生本部,從2016年起約每月召開「未來投資會議」,討論成長戰略與加速社會結構改革以擴大對未來之投資。〈日本経済再生本部〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [4]日本政府積極展開推動活用IT科技做為解決各領域社會議題之手段,從2000年日本施行IT基本法(高度情報通信ネットワーク社会形成基本法),於隔年依法設立IT戰略本部(高度情報通信網路社会推進戦略本部),2013年依據政府CIO(Government Chief Information Officer)法於内閣官房設立「內閣資訊技術政策局局長(内閣情報通信政策監,簡稱政府CIO)」,IT戰略本部與政府CIO統整為IT綜合戰略本部(高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部,IT総合戦略本部),以迅速推動促成高度資通網路社會的重點政策,打破省廳的縱向斷層,整個政府橫向串聯。〈高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部(IT総合戦略本部)〉,首相官邸網站,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/,(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [5]許祐寧,〈日本首相官邸舉行第10次未來投資會議,提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標〉,資策會科法所網站,2017/08,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=72&d=7844(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [6]內閣府聚焦「Society 5.0」重要課題,結合未來投資會議施政重點領域,編列年度科技預算,創設並推動「策略性創新創造計畫(戦略的イノベーション創造プログラム,Strategic Innovation Promotion Program,SIP),SIP第1期計畫為2014年度到2018年度共5年期的計畫。〈戦略的イノベーション創造プログラム(SIP:エスアイピー)〉,內閣府網站,https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/index.html(最後瀏覽日:2020/10/08);邱錦田(2017),<日本實現超智慧社會(社會5.0)之科技創新策略>,國家實驗研究院網站,https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10358(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [7]農研機構,日本國立研究開發法人農業・食品產業技術綜合研究機構The National Agriculture and Food Research Organization,簡稱NARO。 [8]位於慶應義塾大學湘南藤澤校區的政策・媒體研究科、綜合政策學系、環境情報學系的附屬研究所,簡稱SFC研究所,為推動日本智農發展之重要學研單位,任職於該所教授神成淳司為WAGRI研究負責人,同時身為內閣官房副政府CIO、IT綜合戰略室長代理,促成「農業情報創成·流通促進戰略」產出,亦身兼WAGRI協議會會長、NARO 農業共通資訊總監之角色,促成WAGRI與日本智慧農業實證計畫串接,其為日本政府推動農業數據流通之重要角色,促進日本智農發展不餘餘力。SFC研究所網站,https://www.kri.sfc.keio.ac.jp/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [9]IoTNEWS,〈マイクロソフト、産官学連携で構築する「農業データ連携基盤」でMicrosoft Azureを活用したデジタル農業を実現〉,2017/05/15,https://iotnews.jp/archives/56366(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [10]神成淳司,〈ICTが社会を変える : 農業データ連携基盤の展開と未来図〉,《技術と普及 : 全国農業改良普及職員協議会機関誌》, 12月號,頁24-26(2017);農林水産省技術政策室,〈農業データ連携基盤の構築について〉,2018/09,http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf (最後瀏覽日:2020/10/08)。 [11]〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉,2019/4/2,農研機構網站,https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html(最後瀏覽日:2020/10/08);〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉,農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [12]同註6,SIP第2期計畫為2017年度末到2022年度共約5年期的計畫。 [13]智慧食物鏈之建構為該課題的主要研究之一,智慧食物鏈聯盟成員包括:由内閣官房、内閣府、農林水產省等政府組織作為觀察員,由地方自治體、學術研究機關、農業生產法人、批發市場、中盤商、物流業、零售業、製造商、ICT供應商等超過70個組織參與(聯盟代表為慶應義塾大學SFC研究所),參註13;〈「SIP第2期 「スマートバイオ産業・農業基盤技術」シンポジウム2020 -新たなスマートフードチェーンの構築をめざして-」〉,2020/03/10,WAGRI網站,https://wagri.net/ja-jp/News/generalnews/2020/20200310(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [14]See FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZASTION OF THE UNITED NATIONS [FAO], COVID-19 and Food Safety: Guidance for Food Businesses: Interim guidance (Apr. 7, 2020), http://www.fao.org/family-farming/detail/en/c/1275311/(last visited Oct. 8, 2020).〈聯合國糧農組織和世界衛生組織聯合發佈針對食品安全監管部門防控新冠肺炎(COVID-19)與食品安全臨時指南〉,中國大陸檢驗檢疫科學研究院網站,http://www.caiq.org.cn/kydt/902625.shtml(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [15]WAGRI.info 事務局,〈「WAGRI.info(食品ガイドライン連携システム)」のWEBサイト開設、事業者登録受け付け開始〉,2020/07/13,https://kyodonewsprwire.jp/release/202007131927(最後瀏覽日:2020/10/08);日本食品指針協作系統WAGRI.info網站,https://www.wagri.info/(最後瀏覽日:2020/10/08)。 [16]智慧農業共通資訊平台網站,https://agriinfo.tari.gov.tw/(最後瀏覽日:2020/10/08);〈智慧農業4.0共通資訊平台建置(第二期)成果發表會〉,2019/12/12,智慧農業網站,https://www.intelligentagri.com.tw/xmdoc/cont?xsmsid=0J141518566276623429&sid=0J338358950611186512(最後瀏覽日:2020/10/08)。

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英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。

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