美國環保署(Environmental Protection Agency of the United States,以下簡稱EPA)於2011年3月16日首度對於國內發電廠有毒氣體的排放提出國家管制標準草案,並預定於2011年11月完成立法,此項立法措施被譽為近20年來美國空氣污染防治史上的重要里程碑。
美國對於發電廠所排放的有害氣體管制,最早源於美國清淨空氣法案(The Clean Air Act)在1990年要求EPA加強對於發電廠排放之汞(mercury)等有毒氣體之管制,而國會亦要求其須於2004年底以前提出國家管制標準。然而EPA於2005年正式公告「清靜空氣除汞管制規則(the Clean Air Mercury Rule,以下簡稱CAMR規則)」時,卻將燃煤電廠排放汞排除於管制名單外,引發紐澤西等14個州政府與相關環保團體的抗議,並對EPA提起聯邦訴訟。2008年2月8日聯邦上訴法院作出判決,除指出EPA對於發電廠空污之認定前後矛盾外,更認定其在未發現有新事證下擅自將發電廠所排放之空氣污染自CAMR管制名單中移除(delist),已違背反清靜空氣法案之程序要求,故推翻CAMR規則之有效性。
此後,經過密集的聽證會與討論,EPA最終於2011年3月16日正式提出「限制發電廠有毒氣體排放」的國家管制標準,對於發電廠所排放的汞、砷(arsenic)、鉻(chromium)、鎳(nickel)及其他酸性或有毒氣體加以管制,並要求電廠必須採用污染控制技術以減少製造量。
後京都議定書時代中,各國無不致力於新興能源替代方案之提出,惟於新興能源研發應用前的過渡期間仍需仰賴傳統發電技術,美國為解決傳統火力發電對於環境及人體健康所造成的傷害,提出首部國家管制標準草案,其後續對於該國能源結構可能產生何種影響,值得注意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
歐洲專利局(EPO)專利申請案件數量持續增加歐洲專利申請案件於2015再次創下新高,達到279,000件之多,較2014年多了近5000件,前五名的國家分別是;美國、德國、日本、法國、荷蘭。當中,向European Patent Office (EPO,歐洲專利局)提出專利申請的就有160,00o件(2014年為152700件),其中美國以及中國的專利申請案件數量頗具貢獻,較2014年增加了16.4%以及22.2%。此數據顯示了全球商業對於專利保護的重視。 EPO 負責人Benoît Battistelli 對此表示,這代表著歐洲不儘有著高度吸引力的科技市場使企業以及研發者爭相投入,更是全球創新能量的核心。 像是義大利和西班牙是在他們近四年來表現最好的一年,專利申請案件分別成長了9%、3.8%;同時,比利時為5.9%、英國為5.7%、荷蘭為3.3%、瑞士為2.6%。甚至也有大幅成長的國家,波蘭成長17.8%、立陶宛成長62.5%。不過,部分國家專利申請案件數量卻是持續下滑,德國下降了3.2%、芬蘭下降8.3%、丹麥下降2.7%。 另外,值得一提的是,不僅是非歐洲當地企業在歐洲的專利申請案件數量有所增加,歐洲當地企業或是研發者於歐洲以外地區的專利申請案件數量也有亮眼的表現,再次顯現了歐洲的創新潛力。 以產業別觀之,醫學科技相關專利申請案數量再次位於EPO中的第一名,成長了11%,引擎相關專利成長18%、 藥學相關專利成長10%、電腦相關專利成長8%。 然而,這樣的成長都與接下來在歐盟會員國之間要實施的單一專利政策有著高度關聯性。單一專利目前由EPO執行,相關的準備已於2015年就緒,包含內部結構的調整,以達到高效率高品質的專利審查過程(去年僅有48%的申請案成功取得歐洲專利)。 當中還有統一專利法庭的設置(United Patent Court),而真正的落實就等德國和英國國內進一步批准United Patent Court Agreement 。EPO對此表示樂觀的態度,認為2016年將會完成所有程序。 最後,歐洲專利開始在歐洲以外地區生效,版圖逐漸擴大。摩洛哥和摩爾多瓦在去年3月、11月都陸續成為非EPO會員卻簽署EPO相關協議,使得該協議法律效果於其國內產生效力。相信這樣的單一專利體制將會對我國有意進入歐洲市場的企業有所助益。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月10日 美國消費者金融保護局(Consumer Financial Protection Bureau, CFPB)於2024年10月22日發布最終規則以落實2010年《消費者金融保護法》(Consumer Financial Protection Act, CFPA)第1033條規定之個人金融資料權利[1],該規則即通常所稱之「開放銀行」(Open Banking)規則。 壹、事件摘要 本次CFPB頒布最終規則旨在賦予消費者對其個人金融資料更大的權利、隱私與安全性。透過開放消費者金融資料,消費者得更自由地更換金融服務提供者以尋求最佳交易,從而促進市場競爭,並激勵金融機構精進其產品與服務[2]。 貳、重點說明 最終規則要求資料提供者在消費者及授權第三方之請求下,提供消費者金融產品或服務相關資料,並應以消費者及授權第三方可使用之電子形式提供。最終規則亦制定標準,以促進資料標準化格式(standardized formats)之發展和使用,同時規範第三方近用消費者資料義務,包括對資料之蒐集、利用及保留限制。相關重點如下: 一、受規範機構主體 最終規則規範對象為資料提供者(data provider),包含銀行、信用合作社等存款機構(depository institution);發行信用卡、持有交易帳戶、發行用於近用帳戶設備或提供支付促進服務(payment facilitation service)等非存款機構[3]。值得注意者,最終規則將數位錢包(digital wallet)及支付應用程式(payment app)業者納入資料提供者範圍,亦即被廣泛使用的金融科技服務亦將受到開放銀行規範體系之約束。此外,資料提供者不得向消費者或第三方收取資料近用之費用。 二、受規範資料範圍 最終規則規範之資料範圍涵蓋:資料提供者控制或擁有之24個月內之歷史交易資訊、帳戶餘額、付款資訊、契約條款與條件、即將到期之帳單、以及基本帳戶驗證資訊(Basic account verification information)等[4],消費者得授權第三方近用此類資料。至於機密商業資訊、蒐集資料僅用於防止詐欺、洗錢,或為偵測或報告其他非法及潛在非法行為,又或基於其他法律要求保密之資訊,以及在正常業務過程中無法檢索之資料,則豁免最終規則之適用[5]。 三、消費者與開發者介面 根據最終規則,資料提供者須建立及維護兩個獨立的介面以利資料之近用,包含:消費者介面,例如提供消費者近用其資料之入口網站,以及授權第三方之開發者介面(developer interface),例如應用程式介面(Application Programming Interface, API),雖最終規則不要求使用任何特定技術,然仍要求資料提供者須以標準化機器可讀格式(Standardized and Machine-Readable Format)提供資料,介面功能要求須達每月最低99.5%之回應率(response rate)[6]。此類資訊須在每月最末日前揭露於資料提供者網站上。此外,介面之設計須遵守《美國金融服務業現代化法》(The Gramm-Leach-Bliley Act, GLBA)」及聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)之《消費者資訊保障標準》(Standards for Safeguarding Customer Information)等消費者資料保護法規義務[7]。 四、授權第三方之行為義務 授權第三方(authorized third party)為代表消費者向資料提供者請求近用資料,藉以提供消費者產品或服務者。為解決隱私與資料安全問題,該規則對尋求近用消費者資料之第三方提出數項要求[8],包含但不限於: (一)知情同意之取得 第三方須取得消費者明確知情同意(express informed consent),以便代表消費者近用資料。 (二)資料利用之限制 第三方須確保將其資料之蒐集、利用及保留限制在提供消費者所請求的產品或服務之合理必要範圍內。就此部分,精準廣告(targeted advertising)、交叉銷售(Cross-selling),以及銷售資料並非提供產品或服務之合理必要範圍。 (三)遵守聯邦法規 第三方須依GLBA第501條規定或FTC之《消費者資訊保障標準》確保在其系統中採用「資訊安全計畫」(information security program)。 (四)政策與程序文件要求 第三方應擁有合理書面政策和程序,以確保從資料提供者處準確接收資料,並提供於其他第三方,即資料正確性之確保。 (五)資料撤回權之確保 第三方應向消費者提供撤回第三方授權之方法,撤回過程須簡易明瞭。在第三方收到消費者撤回授權之請求時,應通知資料提供者以及已向其提供消費者資料之其他第三方。 (六)第三方監督義務 第三方應透過契約要求其他第三方在向其提供消費者資料前遵守特定第三方法定義務。 (七)資料保存期限 消費者資料之保存期限最長為一年。若繼續蒐集,第三方應取得消費者重新授權。若消費者不提供重新授權或撤回授權,第三方應停止資料之蒐集,並停止利用與保留先前蒐集之資料。 五、實施日期 最終規則將依機構資產規模分階段實施[9],最大規模之機構(資產總額為2500億美元以上之存款機構資料提供者,以及在2023年或2024年任一年中,總收入達到100億美元以上之非存款機構資料提供者)須在2026年4月1日前遵守最終規則。對於規模最小之機構(資產總額低於15億美元但高於8.5億美元之存款機構資料提供者)須於2030年4月1日前遵守該規則。另總資產低於8.5億美元之存款機構不受該規則限制,以減輕小型銀行及信用合作社合規負擔。 參、事件評析 CFPB之CFPA第1033條最終規則將重塑美國金融市場之監理格局,由市場驅動之開放銀行框架走向由政府透過法規實質監理之管制措施,要求業者開放消費者資料。值得留意者,歐盟執委會(European Commission)2023年6月推出之「金融資料近用」(Financial Data Access, FiDA)草案[10]亦基於消費者賦權理念,強化消費者對其資料權利之控制權。由此可觀察國際間金融資料利用與監理規範逐漸走向以消費者資料自主為中心之法制架構,當代金融資料監理趨勢或值得我國主管機關及業者留意關注,除可作為我國金融資料法制與政策制定之參考,亦供我國企業布局全球化金融服務提前作好準備。 [1]Required Rulemaking on Personal Financial Data Rights, 89 Fed. Reg. 90838. [2]Consumer Financial Protection Bureau, CFPB Finalizes Personal Financial Data Rights Rule to Boost Competition, Protect Privacy, and Give Families More Choice in Financial Services, available at https://www.consumerfinance.gov/about-us/newsroom/cfpb-finalizes-personal-financial-data-rights-rule-to-boost-competition-protect-privacy-and-give-families-more-choice-in-financial-services/(last visited Dec. 5, 2024). [3]12 C.F.R. § 1033.111. [4]12 C.F.R. § 1033.211. [5]12 C.F.R. § 1033.221. [6]12 C.F.R. § 1033.311. [7]See id. [8]12 C.F.R. § 1033.421. [9]12 C.F.R. § 1033.121. [10]Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on a framework for Financial Data Access and amending Regulations (EU) No 1093/2010, (EU) No 1094/2010, (EU) No 1095/2010 and (EU) 2022/2554.
中國大陸發明專利申請量已躍居世界第四位中國知識產權局局長田力普在「2006 年中國保護知識產權高層論壇」上表示,2005 年中國發明專利申請量居世界第四位,成為世界第十大申請國,在發展中國家排名第二。 不過,雖然中國大陸知識產權制度實施二十年來成績顯著,但是中國大陸自行研發的能力仍有待提昇。因為,2005 年中國大陸發明專利申請十七萬餘件中有近五成來自外國,而來自獨資、合資等三資企業只佔了大約六分之一。若從申請發明專利的技術程度觀察,外國人發明專利申請案集中在高科技的技術領域,而中國國內發明多集中在一般技術領域。 對照 2005 年大陸的中央企業研發投入額佔當年銷售收入的比重平均為 1.5% ,相較先進國家大型企業一般不低於銷售收入 5% 的研發費用,差距甚遠。事實上,大陸央企擁有的所有專利總數已達30520項,但這數字還不及日本佳能企業的一半。因此,大陸國資委主任李榮融表示,在中央企業負責人業績考核體系中,國資委將會加大科技投入和創新能力建設的考核力度。