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」
李科逸
副主任 編譯整理
fb69d/cad212db554919ec8525780200570c1c!OpenDocument，最後瀏覽日：2011年2月20日
EPA to Set Modest Pace for Greenhouse Gas Standards，2010年12月23日，http://y
osemite.epa.gov/opa/admpress.nsf/d0cf6618525a9efb85257359003fb69d/d2f0
38e9daed78de8525780200568bec!OpenDocument，最後瀏覽日：2011年2月20日
U.S. EPA to Set Greenhouse Gas Standards for Power Plants，Refineries，2010年12月23日，http://www.ens-newswire.com/ens/dec2010/2010-12-23-02.html，最後瀏覽日：2011年2月20日
EPA Sets Timetable on Carbon-Cutting Regs for Coal and Oil，2010年12月23日，http://www.reuters.com/article/2010/12/23/idUS80361635820101223，最後瀏覽日：2011年2月20日
歐盟執委會於7月13日正式提案，會員國得在各自領土範圍內決定准許、限制或全面禁止基因改造作物的栽種。執委會的提案內容包括對於基因改造作物與非基因改造作物的共存（在同一區域內栽種）管制建議，同時也提出修正條文草案建議供各國於修正各國內有關基因改造作物相關法律的參考。執委會的提案修正了歐盟2001/18/EC指令（Directive 2001/18/EC）使得各會員國可因地制宜考量，自行決定基因改造作物的允許栽種與否。 執委會的提案源自今年三月時對會員國的承諾。歐盟健康與消費政策委員會的主席表示，執委會此提案兌現了當時要在今年夏天結束歐盟各國對基因改造作物的爭議的承諾，此同時他也強調歐盟現行以科學為基礎的授權機制並非完全廢除，全面性的安全評估與監控系統仍繼續運作，這也是歐盟對基因改造作物耕種給予各國彈性措施的同時對安全基本把關的表現。 歐盟原有的規定訂有基因改造作物與非基因改造作物0.9％共存門檻（labellingthreshold，指由受驗作物全部基因中所含改造基因的比例判斷是否為基因改造作物的標準），各會員國必須立法採行有關措施（如作物田的間距）以符合該項要求。 但過去幾年的運作經驗發現，耕作非基因改造作物農民的潛在損失並不限於因為所產作物超過該門檻，某些案例中，基因改造有機物殘存於食品中，反而使得想要將食品以不含基因改造有機物產品販賣者造成損失。執委會新的建議案給予各國調整該共存門檻的權力，同時，各國也可以成立非基因改造專區等。2001/18/EC指令的修正條文（第26b條）將適用於所有的基因改造有機物，各國得自行決定限制或禁止其境內的基因改造作物耕種，無須執委會的授權，但須在境內措施施行一個月內通知歐盟各國及執委會。執委會的提案將在歐洲議會及歐洲理事會通過後正式施行。 對於此一即將於歐盟施行的新基因改造作物耕種規範，生技產業顯然有不同意見，依照生技業者協會EuropaBio的聲明，他們認為新規範充滿對新科學的偏見且阻礙農民的自由選擇權。基於產業的觀點，新的規範架構也有疑慮，例如：0.9％的門檻下放各國自行決定調整，往後將引起權責機關以及農民、買家、以及有關產業製造商之間的爭議；新措施也造成對歐盟內部市場的壁壘—造成歐盟境內國家的或區域的限制林立，而與歐盟的基本原則相悖；最後，對於科學的偏見與歐洲食品安全局（EFSA）的聲譽之影響也是一大隱憂。 歐盟對基因改造作物的立場一直尚未定調，新規範亦僅只是採取「下放」給各國自行決定的作法，惟實際上的運作，綜合當前對基因改造作物之安全性充滿疑慮與爭議的氛圍下，各國未來自行訂定規範將更寬或更嚴，後續發展如何有待密切觀察。
日本下議會通過綠色法案為加強促進日本相關產業與政府政策對於太陽能和其他再生能源之投資比重，日本下議院（lower house of parliament）日前於8月23日通過綠色法案（目前未有正式名稱，外媒多以Green Bill稱之），該法案近日將由日本上議院（upper house of parliament）進行進一步的確認與審議。目前預計綠色法案和其他相關的配套法律措施將於2012年7月生效實施。 目前日本境內的總電力生產來源中，經由核能發電廠所生產之電力占日本總生產電量之30%，而日本政府預計於2030年將該種核能發電廠所生之電力提升至總生產電量比例之50%。然而，在日本福島於今年（2011）3月遭受地震和海嘯波及之後，其所衍生之核能發電廠輻射外漏事件，促使日本政府對於其現有之核能電廠興建計畫開始進行反思，且日本大眾對於此種原子能量之安全性，及相關的國家能源政策亦產生了質疑聲浪。日前，日本政府在思考其現有的能源政策走向，以及相關現況之檢視後，乃於2011年8月23日由其下議院通過綠色法案。 日本綠色法案的主要目的乃為減少當前日本主要電力生產來源為核能發電之現況，並且達成國際共同協議所訂定之減少溫室氣體排放目標。即便該綠色法案具有促進相關綠色能源電力發電設施的建置率升高，並且加速相關投資市場活絡的連帶效應，然而由於該法案目前針對各項綠色能源的使用收費價格細節尚未加以規範，因此對於未來消費者權益與鼓勵投資者投資各項新興綠色能源設施間之支出費用該如何加以平衡，仍為一個不確定的問題，而有待日後各相關部會加以討論規範。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
何謂「Regtech」？有別於金融科技（Fintech）著重於運用科技手段使金融服務變得更有效率，因而形成促進金融產業發展的一種經濟產業。在美國源於對2008年金融風暴的恐懼，更傾向在金融科技提升金融服務便利與效率的同時，倡議如何使行政機關在監理過程中更能夠兼顧公平、安全及消費者保護。消費者保障與洗錢防制是行政機關進行金融監理的兩大核心目標，而金融科技服務下的客戶身分核實、信用紀錄與償債能力查核等風險控管措施，在全球發展金融科技方興未艾之際，美國則積極發展監理科技「Regtech」。意指行政機關嘗試透過科技手段有效監理業者的營運動態，如區塊鏈技術（Block-Chain）改變銀行現行運作模式，不僅降低業者營運成本外，更透過科技監理的方式協助業者即時達成法令遵循的目標，縮短法令遵循改善的過渡期間，減輕風險產生的可能。同時，也讓行政機關得以即時預防，並因應任何類似2008年金融風暴之情事的發生。