美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於美東時間2026年1月14日公告修正《出口管制規則》(Export Administration Regulations, EAR)對「特定半導體」出口至中國與澳門的許可簽審政策,將原本自2022年10月7日拜登政府時期的「推定拒絕」(presumption of denial)改為「逐案審查」(case-by-case review),並於美東時間2026年1月15日生效。 本次修正將放寬「特定半導體」原先較難輸往中國的法規障礙,影響的貨品範圍包括先進運算類貨品,即總處理效能(Total Processing Performance)低於21,000,且動態隨機存取記憶體(DRAM)總頻寬低於6,500GB/s的先進晶片(NVIDIA H200、AMD MI325X,或與NVIDIA H200同等級貨品);以及較前述晶片規格與效能成熟的貨品。 出口人適用本次修正之「逐案審查」許可簽審政策,須滿足以下條件: 1.欲出口之半導體相關貨品在本次公告時,已可在美國商業市場銷售。 2.欲出口之貨品在美國境內具有充足供應。 3.為銷往中國而生產的晶片,不會排擠全球晶圓代工產能,亦不會影響給美國最終使用人相同或更先進貨品的供應情形。 4.出口貨品須在美國境內接受獨立第三方實驗室檢測(testing),加以確認貨品的技術能力與功能,如同出口人許可申請文件所述。 而在中國的收貨方,須已有充分的貨品安全管控程序。BIS此要求並未同步放寬EAR既有的最終用途、最終使用人查核與流向管理標準。建議出口人於交易前、交易中與交易後,積極與供應鏈夥伴建立良好法遵機制。
美國推動L Prize獎勵創新節能照明產品技術研發美國能源部依據「2007年能源獨立與安全法案」(The Energy Independence and Security Act (EISA) of 2007)第655條規定,設立Bright Tomorrow Lighting Prize (L Prize)競賽,這是第一個由美國政府所發起的科技競賽。此一規定係依據「2005年能源政策法」(Energy Policy Act of 2005)第1008條而來,賦予能源部對於與其政策目的相關、有重大貢獻的科技研發或商業應用,得設置競賽活動並提供獎金。因此,為了促進照明產業的發展,而固態照明(solid-state lighting)科技是具有潛力能減少照明能源的使用以達解決氣候變遷的方式之一,因此能源部希望在固態照明技術的研發上扮演催化者的角色,藉由此一競賽來刺激研發超效能固態照明產品以取代傳統照明設備。 此一規定對工業的發展造成挑戰,因為將會取代兩種日常生活所使用的產品:60W白熾燈泡與PAR 38滷素燈泡。於2008年5月首先展開的是60W白熾燈泡領域,因為此種燈泡是消費者最普遍使用的,約佔美國國內白熾燈泡市場的一半。要獲得此獎項的要求,必須該替代產品要能使用低於10W的電力,節省83%的能源。該競賽已於2011年8月結束,由Philips Lighting North America所研發的高效能LED產品獲得,除頒發一千萬美元的獎金外,亦已與聯邦政府簽署採購合約。該產品預計於2012年春於零售商店上架。 L Prize的第二階段競賽於2012年3月展開,希望針對PAR 38滷素燈泡領域,鼓勵企業研發LED替代產品,來取代通常使用於零售商店或戶外安全照明的聚光燈和探照燈等傳統PAR 38滷素燈泡。此一競賽獎勵對於全美的照明產業是相當好的挑戰,不僅能研發出創新、具有高效能的產品,亦能提升美國製造業的競爭力。目前全美國約有九千萬個PAR 38滷素燈泡,若能以高效能燈泡取代,能源部預估每年可以節省約11terawatt-hours的電力,並可減少七百萬噸的碳排放。 要贏得L Prize的產品必須通過嚴格的測試,包括其性能、品質、壽命、價格及是否適合量產等。由於在PAR 38滷素燈泡領域,至少必須製造50%的LED燈泡,且所有的組裝都須在美國完成,因此同時亦提供相當多的工作機會。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2025年9月12日發布《數位服務法》(Digital Services Act, DSA)與《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)交互影響指引(Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR)。這份指引闡明中介服務提供者(intermediary service providers)於履行DSA義務時,應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響? 處理個人資料的中介服務提供者,依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資,會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時,DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊,服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言,DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下: 1.非法內容檢測(Illegal content detection):DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查,或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒,中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性,而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」(legitimate interests)。 2.通知與申訴等程序:DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統,於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理,應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料,並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者,應事前告知通報人。同時,DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序,均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式(Deceptive design patterns):DSA第25條第1項規範,線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式,或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式,設計、組織或營運其線上介面,但DSA第25條第2項則宣示,線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時,不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出,於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時,應評估其是否涉及個人資料之處理,及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充,區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式,以利實務適用。 4.廣告透明度要求:DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範,並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告,導引出平台必須揭露分析之參數要求,且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統:線上平台提供者得於其推薦系統(recommender systems)中使用使用者之個人資料,以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而,推薦系統涉及對個人資料之推論及組合,其準確性與透明度均引發指引的關切,同時亦伴隨大規模及/或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒,不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為,構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」(automated decision-making),提供者於提供不同推薦選項時,應平等呈現各項選擇,不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間,提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護:指引指出,為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施,確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障,相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理:DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險,包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒,GDPR第25條所設計及預設之資料保護,可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險,並且如果確定系統性風險,根據GDPR,應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續? EDPB的新聞稿進一步指出,EDPB正在持續與其監管關機關合作,以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引,包含《數位市場法》(Digital Markets Act, DMA)、《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)與GDPR的相互影響指引,正在持續制定中,值得後續持續留意。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。