美國EPA以強制法制推動大型工業設施導入符合綠色環保、效率節能等新興技術措施

  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」

相關連結
※ 美國EPA以強制法制推動大型工業設施導入符合綠色環保、效率節能等新興技術措施, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5412&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
法國通過具爭議性的iTune法

  法國眾議院與參議院於 2006 年 06 月 30 日 通過倍受爭議的 iTune 法,其主要理念在闡述著作權法的設計應該要防止將音樂著作消費者侷限在僅能利用特定設備聽取音樂的藩籬中,而目前 iTunes 提供的音樂格式僅可利用 iPod 設備播放,明顯違反此一理念。   眾議院原先通過之條文要求歌曲必須可以在任何設備上播放,但此一規範受到蘋果公司反對,認為如此規定將降低音樂檔案的安全性,而造成「鼓勵盜版」的結果。參議院為此修改規範內容,於規定中設計小部分空間賦予廠商可以運用 DRM 技術限制音樂於特定設備播放之音調;且若廠商獲得著作權人 ( 唱片公司及著作人 ) 之同意,仍得限制特定音樂格式僅得於特定設備中播放 ( 如: iTunes 的情況 ) 。   社會主義與綠黨之國會議員目前正針對此一規範提出違憲主張,若該主張無法成立,法國將成為歐洲訂定此一規範之先驅,預料其他歐洲國家將可能跟隨法國之腳步進行規範,如此情勢可以從挪威消費者保護官晚近作出之決議,認為 DRM 技術已破壞競爭法則,必須加以修正,以及其他國家包括丹麥、瑞典之類似決議窺知一二。

IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引

  隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability)   由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment)   人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability)   人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。   該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。

美國聯邦首席資料長委員會指出2021年工作重點之一在於促進跨機關的資料共享

  2021年1月6日,美國聯邦首席資料長委員會(Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council)向美國國會提交報告,報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享,以極大化政府資料的價值。   CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)所設立,並於2020年1月正式召開第一次會議,該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長(Chief Data Officers, CDO)。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力,促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生,以達到聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)所設定的目標。   美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示,以農業部所建置的農業資料共通平台(Ag DATA COMMONS)為例,農業部所屬機關間透過資料共享,已產生許多應用。   譬如:該部所屬的食品與營養局(Food and Nutrition Service, FNS)利用經濟研究局(Economic Research Service, ERS)統計的糧食不安全(Food Insecurity)資料,推動食物箱計畫(Farmers to Families Food Box Program);農業部所屬風險管理局(Risk Management Agency, RMA)使用平台上其他單位的資料,作為作物保險(crop insurance)的決策依據;農業部所屬食品安全和檢驗局(Food Safety and Inspection Service, FSIS)使用平台上其他單位的資料,來追蹤肉品加工廠的狀況。   CDO Council於去(2020)年10月成立了一個資料共享工作小組(Data Sharing Working Group),負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例,希望透過這樣的努力,強化聯邦政府的資料治理,產生高品質與即時性的資料,以此作為政府的決策依據。

日本委託研究開發之智慧財產治理運用指引

  委託研究開發之智慧財產治理運用指引(委託研究開発における知的財産マネジメントに関する運用ガイドライン,以下簡稱委託研發智財運用指引)為日本經濟產業省制定並於2015年5月15日公布,用於規範該省、或該省所轄獨立行政法人委外執行技術研發計畫而產出的各項智慧財產權之管理運用事宜。   日本於產業技術力強化法第19條納入拜杜法(Bayh-Dole Act)的意旨,建立了政府資助研發所生的智財權成果歸屬受託單位的原則,但同時為促進研發成果的第三人商業化利用,落實國家資助技術研發成果獲得充分運用以達成國家財富最大化的政策方針,因而作成該指引。   委託研發智財運用指引以委託機關和受託單位為規範對象,首先揭示了研發成果商業化利用的重要性,並以此為核心思維,賦予委託機關須就個別委外研發計畫,在計畫開始前訂定計畫智財權管理方針,並向潛在計畫參加者提示的義務,同時,委託機關須確保委託契約中包含智財權等成果管理運用之約款,例如針對成果有無適用日本拜杜法規定、受託單位承諾在相當期間內未妥善運用成果時開放第三人利用等;另一方面,受託單位則有義務就計畫設置智財營運委員會,負責在計畫執行期間處理智財權管理事宜。

TOP