為落實推動可謂污染源主要大宗之大型工業設施,積極改善並導入符合綠色環保、效率節能等新興技術或措施,美國環保署(Environmental Protection Agency,EPA)於2010年12月完成「溫室氣體排放量許可方案(Framework for Greenhouse Gas Permitting Programs)」以確保未來國內新設置大型工業設施,其溫室氣體排放量能取得認定,並符合聯邦「清潔空氣法案(Clean Air Act)」許可規範。環保署並將推動各項行動,協助州地方政府調整法令及措施,屆時符合聯邦法規相關要求標準。
依據此方案,自2011年1月起美國境內大型工業設施若有興建或進行重大修改計畫,必須使用能源效率措施、符合效率成本科技來興建,確保能減少溫室氣體排放,並取得符合許可證明,以此模式控制達成美國溫室氣體減量目標。
並且,環保署並同時公佈制訂「特定產業新污染源排放標準(New Source Performance Standards,NSPS)」,而特定產業將包括石化燃料發電廠與煉油廠,兩項目前可謂最大工業污染源;並且所管制的空氣污染源,擴及包括溫室氣體、毒性化學物質,以及六種於「清潔空氣法案(Clean Air Act)」明定指標污染物(Criteria Pollutant)的重大常見空氣污染物。這些NSPS將設立特定產業新工業設施污染物之排放標準限制,並規範控制既有工業設施之空氣污染。美國環保署表示,未來將定期更新這些標準限制,以因應相關科學技術革新。
環保署官員認為,這些推動措施將引領美國企業永續升級,開發更多綠色能源技術,吸引更多投資,並增加整體產業競爭力。然而,環保署這些措施,卻引起美國石油協會(American Petroleum Institute)代表的反彈,並認為環保署這項強制措施是史無前例,亦不符合「清潔空氣法案(Clean Air Act)」立法意旨及規範用意。環保署近來積極推動「溫室氣體排放量許可方案」,以及制訂「特定產業新污染源排放標準」,未來成效如何,及是否得以落實實施,有待後續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
有鑑於今年4月底,一架攜帶具有放射性物質的小型無人機墜毀在日本首相官邸的屋頂上,對元首維安構成威脅,日本政府為此決定加強無人機管控。日本國會並於9月通過民用航空法(Civil Aeronautics Law)修正案,明確列出無人機禁止飛行範圍,違反者最高將可處以50萬日圓(約4,200美元)以下罰鍰,但因災害或自然事故發生而利用無人機進行救援、搜索行動不在規範範圍。 法案主要修正內容為,特定空域未經申請不可飛行,例如禁止無人機飛越人口密集的住宅區及機場周邊區域,人口密集地區,以每平方公里人口4,000人為界,因此東京都23區和主要區域城市,將會列為無人機禁航區。另外,在舉行慶祝活動及展覽等會吸引大批群眾暫時聚集的地區上空,無人機亦不可飛行。 然而,通過申請後的飛行區域,仍須遵守幾項要求,如無人機須於日間目視範圍內飛行、無人機與人員及建築物必需保持一定距離,以及未經政府許可,夜間不可使用無人機,並禁止無人機裝載爆炸裝置等會造成人員傷害或財物損失的危險物品。除此之外,並定義「無人機是透過遠程遙控或自動駕駛儀器飛行,且無人機作為機器不能搭載乘客」,但輕量型玩具飛機不包含在內。修訂後的法案將於今年年底前開始施行。 此外,下議院目前仍審議有關禁止無人機靠近重要設施,包含首相官邸、國會、皇宮、核電廠之草案。
Uber所使用的移動定位軟體被控侵權運輸公司Uber在其行動應用程式(app)中使用的移動定位技術被控侵權。原告Fall Line專利有限公司於今(2017)年7月10日美國東德州聯邦地方法院泰勒分院向Uber提起專利侵權訴訟。系爭美國專利號9,454,748(以下簡稱’748專利)的權利範圍涵蓋一種收集特定定位資料及相容於各種裝置的軟體,從而不需要再為了各種裝置重新設計新軟體。 Fall Line專利有限公司在訴狀中聲稱:「Fall Line專利有限公司是’748專利的專利權人,擁有所有實體權利。實體權利包括獨佔權及排他權,故Fall Line專利有限公司得以’748專利主張權利、對抗侵權者,對Uber的侵權行為提起訴訟。」Fall Line專利有限公司控訴Uber的行動應用程式可協助使用者以智慧型手機叫車,前往他們所在位置,侵害其’748專利。Uber的侵權行為已經造成Fall Line專利有限公司的損害,應對Fall Line專利有限公司給予適當補償,且補償金額不得低於合理權利金,及法院判決確定的利息及費用,另亦請求禁制令及陪審團審理。 此外,根據一項美國地方法院資料庫的檢索結果顯示,Fall Line專利有限公司今年到目前為止已經提起五件專利侵權訴訟,其中包括對精品國際酒店集團(Choice International Hotel)的控訴,而本案已是Uber今年第三起被控專利侵權的案件。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。