全國能源會議於
工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五%,但占全國 GDP 比例逐漸減少,工業局計畫在全國能源會議中,提出多項溫室氣體減量措施。
為建立產業減量機制,工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外,並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式,藉由會議尋求共識後,逐步落實。
據瞭解,能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異,有國家採用每人耗能量為計算基準,也有以生產產品所需耗能量計算,或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算(即能源密集度)。
工業局認為,以能源密集度做為我國工業查核指標,可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢,有助於落實工業部門減量策略的執行,因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上,以能源密集度為查核指標。
至於,在溫室氣體減量機制上,工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施,並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○%的目標,而其減量的基準年為二千年;在新設廠方面,則以全球一○%標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2023年7月13日,美國聯邦司法中心(Federal Judicial Center)發布《營業秘密案件管理的司法指引》(Trade Secret Case Management Judicial Guide)。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版,旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考,並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中,識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件,包括: (1)使被告了解原告所主張之營業秘密範圍; (2)使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此,若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度,企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄,以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響,比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢,企業應與員工簽署協議,明確約定其於機密資訊有外洩之虞時,有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現,若要在美國營業秘密案件中取得優勢,建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容,企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」,並進一步了解該如何管理,以降低自身營業秘密外洩之風險,並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國資訊專員辦公室(ICO)發現警方有大量數位證據未落實管理措施,建議司法機關應強化業務流程、人員之控管機制英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,下稱ICO)於2025年8月18日讉責南約克郡警方(South Yorkshire Police,下稱SYP)刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片(body-worn video,下稱BWV)證據,強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式,目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性,亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時,需要將BWV證據下載至指定地點,先傳送至「數位證據管理系統(Digital Evidence Management,下稱DEM系統,該系統由第三方業者管理)」後,再傳輸至「儲存網格(Storage Grid)資料庫」。倘若發生爭議,SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件,事實整理如下: 2023年5月升級DEM系統後,SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時,SYP發現在儲存網格資料庫中,具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄,經調查發現,在同年7月26日,第三方將本地資料傳輸到儲存網格時,曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時,未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料,即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份,仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量,且遺失之資料共涉及126起刑案,其中更有3案受影響,甚至有1起案件指出,若BWV證據存在,則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約,卻未明定處理程序,且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年,已發現備份機制存在問題,但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況,導致未採取補救措施。 綜上述,ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記;在允許第三方存取系統前,應完成風險評估及確認管控要求,並持續監督第三方等改善建議;以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署(Crown Prosecution Service)的統計顯示,因缺乏定罪的必要證據,包含缺乏數位證據,如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因,導致無法進行審判的皇家檢察署案件,整體呈現上升趨勢,從2020年的7484起案件,上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度,其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法,除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等,亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報,以利調整規劃。 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)
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。