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」
加州是全球第十二大製造二氧化碳排放量的地區,也是美國最重視環境立法的一個州。今年八月底,加州通過全美第一個限制人為溫室效應氣體排放法案- 2006 年全球溫室效應對策法( Global Warming Solutions Act of 2006 ),希望透過該法在 2020 年以前,將溫室氣體排放量減至 1990 年的水準(約減少 25% ),而諸如發電廠、水泥工廠等溫室效應氣體最大的來源,則將被要求報告它們的排放量。 雖然全球溫室效應對策法中並未規定特別的機制(例如歐盟所採取的排放量交易機制)以達到前述目標,不過加州政府仍希望藉由其率先立法的舉動,能引起全美各地效法,進而「由下而上」( bottom-up )促使聯邦政府採取必要措施。 目前美國聯邦政府以強制減少溫室氣體排放可能損及經濟,並不應將開發中國家排除在外為由,在 2001 年決定退出有 160 國簽署的京都議定書。不過隨著加州通過 2006 年全球溫室效應對策法,加入歐盟置身於對抗氣候變化的最前線,毋寧也將對華府增加壓力,未來聯邦政府仍須審慎考量是否以強制之立法手段,而非布希政府所偏好的自願性手段,來解決全球暖化的問題。
美國公民權利辦公室就Sentara醫療機構違反個資外洩通知義務予以重罰美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, 下稱HHS)轄下的公民權利辦公室(Office for Civil Right, 下稱OCR)在2019年11月27日,正式對Sentara醫療機構處以217萬美元行政罰,主因該機構違反《健康保險可攜與責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act, 下稱HIPAA)的醫療個資外洩通知義務。 HIPAA是美國有關醫療個資管理的主要規範,依據HIPAA第164.400條以下「違反通知規則」(Breach Notification Rule)規定,當超過500位病患的「受保護健康資訊」(Protected Health Information, 下稱PHI)遭受不當使用或被外洩時,除應通知受害人外,還必須立即告知HHS以及在當地知名媒體發布新聞。而OCR主要負責檢查受規範機構,是否確實執行HIPAA隱私、安全和違反通知規則。 而在2017年4月,HHS收到指控Sentara將含有病患姓名、帳號、就診日期等涉及PHI的帳單發送到錯誤地址,造成557名病患個資外洩。Sentara卻認為該帳單內容未含有病患病歷、治療資訊或其他診斷紀錄,且僅有8人被影響,並非HIPAA應進行個資外洩通知義務之範疇,故不依規定程序通報HHS。不過OCR認為依HIPAA第160.103條規定,PHI包含病史、保險資訊、就醫紀錄(含日期)、身心健康狀態等可識別個人之健康資訊。因此認為Sentara確實違反個資外洩通知義務,予以罰款並命檢討改善。 Sentara醫療機構服務範圍橫跨美國維吉尼亞州(Virginia)和北卡羅來納州(North Carolina),共有12家急性照護醫院、10家護理中心和3家照護機構,為美國最具知名的大型非營利醫療機構之一。這次重罰也告誡國內醫療機構當發生敏感性醫療個資外洩時應從嚴判斷,以避免民眾對醫療照護單位失去信任,確保國內醫療機構體系應恪遵HIPAA規範。
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及,惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗,各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)與新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, EnterpriseSG)於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中,公開《人工智慧—AI測試—第8部分:運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》(ISO/IEC AWI TS 42119-8)提案,並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8,係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒(Global AI Assurance Sandbox)累積之測試成果,以基準測試(benchmarking)與紅隊測試(red teaming)做為兩大檢測手段,所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分(ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282相互銜接,於2025年9月已在ISO登錄,現處經核准工作項目(Approved Work Item)之準備階段,尚未定發布日期[3]。會議期間,新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議,促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸,第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統,涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測,並就評估結果之分析與記錄提供指引,並與同系列第7部分(紅隊測試,ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282(自然語言處理系統評估方法)相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述,該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標,藉基準測試與紅隊測試,使不同組織評估AI輸出品質時,結果更具一致性與可比較性,從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準,併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架,用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督,以及包容性成長(Inclusive Growth)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being)11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核(Process Checks)與技術檢測(Technical Testing)。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」(Principle, Outcome, Process, Evidence)四層展開檢核事項[8],要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實,所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中,於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目,並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象,為因應大型語言模型的檢測,其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試,以分級評分評估模型在多種能力上的表現,例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組,可同時測試多個大型語言模型應用程式,節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程,因應不同應用程式的多元需求,引導使用者只辨識並執行最相關的測試,使用者也可以利用自訂資料集調整測試,以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試,以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制(Global AI Assurance)串接前述工具與國際標準,由IMDA與AI Verify基金會共同主導,先後推出「試點(Global AI Assurance Pilot)」與「沙盒(Global AI Assurance Sandbox)」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者(如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等),就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動,至同年5月彙整成果,已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大,使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試,新加坡政府並不直接強制監管,而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明,其全球AI保證試點(Global AI Assurance Pilot)的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」,鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高,生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議:測試優先序應依應用之風險輪廓調整,風險愈高者測試愈嚴;適格之測試資料集須由人與AI共同產製,兼顧代表性與品質;除最終輸出外,尚應檢視模型運作之中間流程節點;可運用大型語言模型協助評測,但須有人工校準,以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫(AI TAP):從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者,惟受媒合之測試業者其資格良窳,仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」(AI Tester Accreditation Programme, AI TAP),規劃就測試業者本身設計認可基準,並建立合格測試業者名單,使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向,包括測試AI風險之技術能力、營運信譽(含實績)、財務永續性、營運量能,以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放;現已有Advai、AIDX、安永(Ernst & Young)、Knovel Engineering、資誠(PwC)、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上,已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心(AIEC),就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測,納入「臺灣價值觀」評測項目,以建立貼合本土社會脈絡之評測標準;規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會(Taiwan Accreditation Foundation, TAF)認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案,並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動,可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果,始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值,因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接,而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展,即須追蹤觀測相關標準草案之進程,並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言,我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測,但尚未就無法量化項目進行流程評測,亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出,生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點,此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫,則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路;我國若欲就測試服務建立產業,則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制,同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因,將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫,現為Stage 20.00「準備階段」/開發中,尚未定發布日期)。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列,並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282)。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該框架第2頁明列前開11項治理原則)。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程,分屬可解釋(第14頁)、安全(第29頁)、穩健(第61頁)、公平(第71、72頁)四原則;框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026);Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者)。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放,https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉,數位發展部數位產業署,2023年12月6日,https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295(最後瀏覽日:2026/07/16);〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉,中央社,2023年12月6日,https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx(最後瀏覽日:2026/07/16)。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉,資安人科技網,2025年10月,https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311(最後瀏覽日:2026/07/16)。
美國法院新判決,讓Rambus公司無法取得Micron公司的權利金美國德拉瓦(Delaware)州法庭於1月9日判決,記憶體晶片(DRAM)設計業者Rambus公司(Rambus Inc.)因在訴訟過程中,毀壞此一專利訴訟案件的相關文件與資料,使其專利不具執行力。因此無權以系爭的12項專利要求 Micron公司(Micron Technology Inc.)支付權利金。判決公告後,Rambus公司的股價因而重挫約40%。 兩家公司的紛爭可溯至2000年,該年度Micron公司曾控告Rambus公司,宣稱Rambus公司試圖掌控當時DRAM晶片的市場。當時,Rambus公司要求Micron公司在內的晶片製造業者須支付權利金給該公司,而晶片製造業者則予以反擊,宣稱Rambus公司取得專利的過程有瑕疵。 雙方除於法院進行訴訟外,並利用美國聯邦貿易委員會(FTC)進行紛爭處理,互有勝負。例如:去年11月,加州地方法院宣判Rambus公司控告Micron公司、海力士(Hynix)、三星電子(Samsung Electronics)與南亞科技(Nanya Technology)等公司侵權一案,獲得初步勝利。然而如今法院的判決卻又重擊Rambus公司,因為該判決可能使該公司往後難以利用其所擁有的專利,迫使其他晶片製造業者支付權利金,也因此造成Rambus公司股價重挫的情形。