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」
韓國通訊委員會（Korea Communications Commission，KCC）主席Choi See-jung於2010年4月21日宣布韓國政府將推動一項新的「無線網路活化計畫」（comprehensive plans for wireless internet activation），預計在未來五年間投入1兆5000億韓圜，與民間共同合作發展無線網路建設，以搶佔智慧行動領域的發展先機。 因應智慧手機發展速度倍增在政治面上帶來的需求，韓國政府希望透過本計畫能將南韓建設成「智慧行動領域的發電所（powerhouse）」。並據此願景規劃了4個政策目標、10項策略方案。此四個政策目標包括：確保在智慧行動領域的全球競爭力、推動智慧手機的普及與生產應用、營造世界最高水準的無線寬頻網路、強化下世代行動科技的發展與人才培育。 KCC將組成「網路去管制推動小組」（Internet de-regulation promotion team），於4月底開始著手進行包括定位資料保護、用戶識別系統和智慧手機的金流安控等領域的法規檢視與修正工作。 KCC預測能藉此創造12,535個工作機會、促進3,648億韓圜的產值。KCC同時解釋，透過對無線網路的活化應用，支持在各層面的創新應用發展（包括醫療服務、商業活動、教育等領域），此時正是奠定韓國成為行動服務核心業務強國的時機。
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。
美國普及服務再革新—由醫療照護服務主導的寬頻佈建計畫從2006年開始，FCC所推出的「偏遠地區醫療照護領航計畫」 (Rural Health Care Pilot Programs)，扶植其國內50個不同的醫療照護寬頻網路。此計畫不僅強化了美國對於遠距醫療照護技術的需求，更被寄望發展成為一高效能之寬頻服務。而計畫中「聯盟」 (consortium-focused)的概念，更促進了城鄉醫療團隊的合作(rural-urban collaboration)。除了減低申請普及服務補助時所需花費之行政成本外，更提升了醫療業者購買所需頻寬時的議價地位。 不過美國政府並不以此為滿足，為進一步改善整體計畫的實施效益， FCC於2012年12月再次針對醫療照護普及服務進行新階段的革新，並提出「醫療照護網路基金」 (Healthcare Connect Fund)，以取代原有之領航計畫(Pilot Program)。「醫療照護網路基金」規劃的目的，在於提供計畫參與者更多的彈性，以規劃其本身的網路。業者可透過購買所需之寬頻服務、自行佈建寬頻基礎建設或混合上述兩種方式，取得所需之頻寬。不過FCC亦訂定資格限制以及審查機制。目前僅有具備一定經濟規模的醫療聯盟，可自行佈建寬頻基礎建設，獨立醫療業者並不具佈建之資格。另外，FCC亦要求醫療業者須提出詳細證明，以供主管機關審查。審查文件中需證實所得頻寬資源，是透過公正的招標機制後，所採行最具成本效益之決定。 普及服務的延伸就如同規劃渠道，將水源引向一片匱乏與困境的孤島。美國在面對偏遠地區醫療資源的匱乏，以及該地醫療業者的困境時，運用寬頻網路來傳遞病患所需的服務，也透過城鄉醫療業者的結盟，讓城市醫療團隊所發展的技術，得以與偏遠地區藉提供服務後所得的實證資料，透過網路互通流通，甚至允許醫療業者佈建基礎寬頻建設，以提供更完善的服務。普及服務的概念，不應該偏離電信基礎建設的佈建，但更上一層樓的是以滿足人民基礎生存權利之必須所主導的概念。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).