加州通過美國第一個限制溫室氣體排放法案

  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。

相關連結
※ 加州通過美國第一個限制溫室氣體排放法案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=478&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/04)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本提出未來車聯網社會之三大威脅及促進實現車聯網社會策略

  日本總務省之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年8月4日公布研究成果。車聯網研究會指出未來車聯網將面對①遠距離操作、網絡攻擊之威脅;②資料(Data)真實性之威脅;③隱私權之保護等三大威脅。針對遠距離操作、網絡攻擊之威脅,在汽車端及網路端皆應提出防止威脅之策略;在確保資料真實性方面,需建立機制,以防止資料中途被篡改;未來在車輛雲端資料之應用,應以隱私權保護為前提,始促進車輛資料之利用及活用,以保護相關人之隱私權。   車聯網研究會在促進實現車聯網社會策略中,希望透過①聯網計畫(Connected Network プロジェクト)、②互聯資料計畫(Connected Data プロジェクト)、③互聯平台計畫(Connected Platform プロジェクト)等三個計畫,共同建立推廣實證平台,以確立及實證必要之技術,建立資料利用及活用之模式及環境,架構開放性合作模式,並確保隱私及安全性。進而建設高度可靠性之無線通信網路、透過創新產業和商業模式促進資料之利用、創新環境的發展,達到解決日本之社會問題、實踐便利與舒適之生活、國家競爭力之強化與確保等車聯網社會三大目標,最終落實安全、安心、舒適的車聯網社會。

EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」

  歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。   該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。   若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估:  比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。   科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。

綠色經濟草案(Green New Deal Resolution)簡介

一、立法背景   由於美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration,縮寫NOAA)於2018年間發布關於氣候變遷將導致經濟發展受到影響之相關報告,同時間,美國最高法院拒絕駁回2015年由21位民眾及美國Our Children’s Trust(非政府組織)對聯邦政府所提起之訴訟,主張美國政府並未循正當法律程序,即鼓勵對環境保護傷害甚鉅之石化能源開發。因此聯合國人權暨環境特別報告(UN Special Rapporteur on human rights and the environment)呼籲各國盡快針對環境變遷採取相關行動,美國國會議員Ed Markey及Alexandria Ocasio-Cortez遂基於上述情事於2019年2月7偕同提出綠色經濟草案(下稱本草案)。 二、草案簡介   所謂綠色經濟,是因應全球經濟危機、氣候變遷、石油資源枯竭而提出,其內容包括金融及租稅政策的重建以及再生能源的運用,初始概念於2007年由一位記者刊載於時代雜誌與紐約時報,後相關倡議人士遂依此成立非政府組織The Green New Deal Group,並於2008年廣泛發行相關刊物。 三、草案內容   本草案賦予政府五大義務:溫室氣體零排放、創造百萬高薪工作機會、投資基礎設施及工業、永續環境(諸如確保空氣、水質、氣候、食品之安全、韌性社區之推動)、反壓迫等,且內容上更將前開義務再行細分為14項目標計畫,並訂定10年執行期間。   上揭14項目標計畫的內容大致可分為五類,分別為:提升基礎設施以因應各種氣候變遷所造成之災害、將政府所需能源全數轉換為零碳排放、提升電力及能源效率、消除製造業與農業所造成之汙染與溫室氣體的排放,另外亦全面將大眾運輸設施改建為高速及零碳排放系統。   為達成前述14項目標,本草案一共訂定15項須政府配合之細項,方向上包括:給予社區、組織、機關、地方政府及各法人相關協助、提供適切之訓練課程及高等教育、針對新興科技之研究與開發進行投資、提高家庭所得及保障各級勞工組織工會之權利、提供全民高品質之健康照護。

美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。   《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:   1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;   2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;   3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;   4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;   5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);   6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;   7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;   8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;   9.自透明度的角度評估消費者之權利;   10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;   11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;   12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;   13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;   14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。   當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。

TOP