企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量
企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高，可以透過在國內外協助造林等方式來改善。
農委會日前組成農業森林議題工作小組，積極蒐集國內外相關資料，推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法，並調查出更精確的碳吸存數據，作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植
農委會表示，目前的碳交易模式分為兩種，一種是進行國內外的造林，來換取本國二氧化碳的排放量，像是美、日等國，即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資，或是在本國境內種植更多的林木，這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量，再將減量超過的部分賣給其他國家，亦即清潔費的交易，也屬於廣義的碳交易行為。
為推動我國建立碳交易機制，農委會也已著手進行造林的碳吸存研究，農委會表示，未來碳交易機制建立後，業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準，可以透過協助國內外造林，或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後，未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸，即可透過支付
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
2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
新加坡資料共享法制環境建構簡介新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要 如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟（Digital Economy）重點，其中資料共享（data sharing）是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制（Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs）與「可信任資料共享框架」（Trusted Data Sharing Framework），建構資料共享環境，帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明 自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家（Smart Nation）」以來，即積極鋪設國家數位經濟建設，大數據資料分析等數位科技發展為其重點，預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中，希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通，降低蒐集、處理與利用成本，創造更多合作機會進行創新應用，因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統（data sharing ecosystem）[3]。 然而依據《個人資料保護法》（Personal Data Protection Act 2012，下稱個資法）第14條以下規定，組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意，除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用，使資料利用價值最大化，因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意，將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求，新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會）依據個資法第62條所賦予的豁免權（exemption），個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下，依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ，而DSAs機制即是一種[5]。 DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒（sandbox）計畫，如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確，同時不會造成個人有負面影響等情事，可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且，為進一步提升組織與消費者間信任，2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局（Info-Communication Media Development Authority of Singapore，下稱資通發展局）共同推出「可信任資料共享框架」指南建議，由政府擔任監管角色，組織只要符合指南建議方向，如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下，可以進行個人與商業資料之共享，DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1：資料共享環境建構 資料來源：新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範 在沒有個資法第17條所列之例外情形下，依據第14條以下規定，組織如近用個人資料應獲得個人同意，同時應符合目的使用及通知義務，尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。 同時組織應根據個人要求，提供近用個人資料之方法、範圍與內容，以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官（Data Protection Officer, DPO）隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道，來確保個資透明性與完整性[9]。 在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術，以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時，需妥善保留或予以去識別化，同時如須境外轉移資料時，境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制 DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒（sandbox）計畫，也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制，必須符合三個條件[11]： 共享範圍需在特定群體、期間與組織內：即只限定在具體特定的應用情境內，若超出申請範圍，例如分享至其他非申請範圍的組織，則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確：即資料共享必須應用於特定且明確目的，如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響，或公共利益大於個人利益：例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益，或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的（foreseeable）不利影響，此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式 雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便，然而在進行資料共享前，仍應有完善的技術品質與資安保護措施，因此在「可信任資料共享框架」指南建議中，組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術，並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境，實際步驟可分為以下四階段[15]： 圖2：可信任資料框架 資料來源：新加坡資通發展局 第一階段為「資料共享建構」[16]，由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益，並要如何進行共享，例如資料共享方式屬於雙邊（bilateral）、多邊（multilateral）或是分散式（decentralized，又稱「去中心化」）。以及資料種類有哪些，如主資料（master data）、交易資料、元資料（metadata）、非結構化資料（unstructured data）等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產（intangible asset）評價方式，即市場法（market approach）、成本法（cost approach）與收入法（income approach）三種評價方法進行評價，來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外，組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料，包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。 第二階段為「法律規範考量」[17]，即決定哪些資料可以進行共享，從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定，例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益，並有通知（notification）個人給予選擇退出（opt-out）的機會，組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章（Data Protection Trustmark, DPTM）認證，透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。 第三階段為「技術組織考量」[19]，包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施，是否有即時將資料安全備份技術，並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取（VPN）、應用程式介面（API）、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。 最後一階段為「資料共享操作」，當已準備進行資料共享時，需再次檢視是否已符合前三個階段，包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析 個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值，我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨，有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用，不僅有利組織與創新發展，更可回饋消費者享有更好的產品與服務。 新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一，在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下，可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值，同時依據主管機關要求的保護措施，使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立，適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突，並提供組織進行資料共享之依循建議，作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織（organisation）依據新加坡個人資料保護法（Personal Data Protection Act 2012）第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅，〈自己的個資自己賣！國發會擬推「個資資產化」〉，聯合新聞網，2019/06/17，https://udn.com/news/story/7238/3877400 （最後瀏覽日：2019/10/1）。
美國擬推聯邦私密隱私保護法案，防治情色報復將邁向聯邦法位階美國加州第14屆國會選區眾議院議員Jackie Speier於2016年7月中旬提出私密隱私保護法案(Intimate Privacy Protection Act, IPPA)，本法案之草擬耗時兩年多，以聯邦法的法律位階之姿誕生，在美國各州政府紛紛將違反本人意願散布性隱私內容入罪化的高峰期，可望能統一各州州法分歧的法律落差。由於目前全美已有超過半數的州政府已分別頒布所謂的情色報復法案(Revenge Porn Act)，造成各地方政府就此行為之定義和條文適用有所歧異，對無國界的網路生態來說，產生許多法律適用之衝突和迥異。 私密隱私保護法案規定，違反本人意願散布性隱私內容者，將處五年以下有期徒刑，得併科罰金，適用主體包含具有侵害故意和意圖藉此營利之人。然而，有反對聲浪認為，由於條文僅限欠缺本人同意，但未限於行為人具有侵害他人的故意，故認為此聯邦法位階的法案適用範圍過於廣泛，恐侵害憲法保障的言論自由。美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)長期關注此項法律議題，要求構成要件應限於行為人具有侵害他人之故意，否則將嚴重影響媒體產業。私密隱私保護法案條文內容特別明列排除適用之條款，如因法律或訴訟執行上的需要、基於公共利益或合法的商業利益之情事，以及網路服務提供者的豁免責任(意圖藉由散布性隱私內容而營利之網路服務提供者除外)。目前本法案同時獲得多數民主黨議員、共和黨議員，以及網路服務提供者巨擘Facebook和Twitter的支持。
稻米基因定序大功告成，有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫（ IRGSP ）」，其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼，未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗，可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示，水稻是全球人口 20% 的食物能量來源，而在全球人口持續擴增之情況下， 2025 年必須提高 30% 的水稻產量，才能擁有足夠糧食。 自1998 年起，本計畫即在日本主導之下，與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享，定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫，供研究人員使用；而本計畫已在 2002 年底完成草圖，並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來，已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因，例如，影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨，而完成此一世紀任務之際，善用相關經驗與新知，以投入水稻的深入研究工作，將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。