美國加州公共事業委員會通過可再生能源招標機制
日前，美國加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）一致投票通過「可再生能源招標機制」（Renewable Auction Mechanism, RAM）。該委員會期待藉由此種招標機制的上路實施，在加州境內發展各種中小型可再生能源企劃案，並且針對此種企劃案下所生產之再生能源開放最高收購電力為20MW的採購標準。
可再生能源招標機制之實行方式為欲參與該招標機制之企劃案業者，在一年兩次的拍賣期間提出不可議價之拍賣出價，以爭取相關招標企劃案之補助經費。該種企劃案具有1. 符合加州可再生投資組合標準（Renewable Portfolio Standard, RPS）下之20% 投資比例，2.得標企劃案之相關設施地點位於加州境內三大投資人擁有（investor-owned utilities, IOUs）的電力事業服務範圍內，和3. 最高收購再生能源電力為20MW的特性。拍賣出價期間結束後，美國加州公共事務委員會會選擇最小花費之出價企劃案，並與得標之企劃案業者簽署長程契約，而該企劃案業者也會被列於快速發展建設計劃之名單中，以進行後續的計畫發展與相關設備建設。
目前加州相關當局針對小型可再生能源企劃案，傳統上適用一固定費率之電力收購制度（feed-in tariff, FIT）。然而，即便可再生能源招標機制之實施方式與FIT類似，卻沒有能源價格因立法管轄權和其他因素所造成之不確定性存在。故此，在可再生能源招標機制下之企劃案業者可依其所能負擔之價格參與競標，此外亦可防止如西班牙和其他地方所發生之FIT市場過熱之情況產生。
對於可再生能源招標機制之推行及實施，加州公共事業委員會希望其能產生促進競爭、提供最低花費與促進發展相關資源之結果。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
全球多個國家目前正在促進企業推動「環境、社會和公司治理」（Environment, Social Responsibility, Corporate Governance, ESG）事務，以瑞士為例，有關ESG的新法規於2022年1月1日正式生效。 在2022年1月1日生效的提案中，主要是對《瑞士債法典》（The Swiss Code of Obligations, CO）提出修正，包含「涉及公共利益（public interest）的企業應提出ESG事項報告」與「企業應就有無使用童工及衝突地區的礦物金屬進行盡職調查（Due Diligence）」，分別說明如下： 一、公共利益企業應提出ESG事項報告 依《瑞士債法典》第32章新增的第6節「非財務事項之透明度」（Transparency on Non-Financial Matters）規定，符合條件的上市公司或受監管實體等公共利益企業，每年應提出一份單獨的非財務事項報告，內容須涵蓋環境事項、社會問題、員工相關問題、尊重人權和打擊腐敗等議題，以及公司對該等議題所提出的政策措施、風險評估和實施績效等資訊。此報告經企業內部最高管理層與治理機構批准後，須立即於網路上公開，並確保至少十年內可供公眾存取。 二、企業應就有無使用童工及衝突地區的礦物金屬進行盡職調查 依《瑞士債法典》第32章新增的第8節「與來自受衝突影響地區的礦物金屬以及童工相關的盡職調查和透明度」（Due Diligence and Transparency in relation to Minerals and Metals from Conflict-Affected Areas and Child Labour）規定，所在地、總部或主要營業地點位於瑞士的企業，如在瑞士自由流通或加工來自受衝突影響和高風險地區（conflict-affected and high-risk areas）的特定礦物或金屬，抑或產品或服務被合理懷疑是使用童工製造或提供而成，原則上即須遵守供應鏈中的盡職調查義務，每年亦應將其遵守情況編制成報告。此報告應在會計年度結束後的六個月內於網路上發布，並確保至少十年內可供公眾存取。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日，以構築「Society5.0」為目標，提出《未來投資戰略2017》，宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份，《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等，提高物流效率與實現高度化移動服務，以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時，日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗，以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標；此外，亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外，日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用，主導制定資料傳輸規格等方向努力，並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。