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」
德國資料倫理委員會(Datenethikkommission, DEK)於2019年10月針對未來數位化政策中的重點議題發布最終建議報告;包括演算法產生預測與決策的過程、人工智慧和資料運用等。德國資料倫理委員會是聯邦政府於2018年7月設置,由多位學者專家組成。委員會被設定的任務係在一年之內,制定一套資料倫理標準和指導方針,作為保護個人、維持社會共存(social coexistence)與捍衛資訊時代繁榮的建議。 最終建議報告內提出了幾項資料運用的指導原則,包含: 以人為本、以價值為導向的技術設計 在數位世界中加強數位技能和批判性思考 強化對個人人身自由、自決權和完整性的保護 促進負責與善意的資料使用 實施依風險調整的監管措施,並有效控制演算法系統 維護並促進民主與社會凝聚力 使數位化戰略與永續發展目標保持一致 加強德國和歐洲的數位主權
英國資訊專員辦公室(ICO)發現警方有大量數位證據未落實管理措施,建議司法機關應強化業務流程、人員之控管機制英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,下稱ICO)於2025年8月18日讉責南約克郡警方(South Yorkshire Police,下稱SYP)刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片(body-worn video,下稱BWV)證據,強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式,目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性,亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時,需要將BWV證據下載至指定地點,先傳送至「數位證據管理系統(Digital Evidence Management,下稱DEM系統,該系統由第三方業者管理)」後,再傳輸至「儲存網格(Storage Grid)資料庫」。倘若發生爭議,SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件,事實整理如下: 2023年5月升級DEM系統後,SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時,SYP發現在儲存網格資料庫中,具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄,經調查發現,在同年7月26日,第三方將本地資料傳輸到儲存網格時,曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時,未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料,即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份,仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量,且遺失之資料共涉及126起刑案,其中更有3案受影響,甚至有1起案件指出,若BWV證據存在,則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約,卻未明定處理程序,且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年,已發現備份機制存在問題,但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況,導致未採取補救措施。 綜上述,ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記;在允許第三方存取系統前,應完成風險評估及確認管控要求,並持續監督第三方等改善建議;以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署(Crown Prosecution Service)的統計顯示,因缺乏定罪的必要證據,包含缺乏數位證據,如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因,導致無法進行審判的皇家檢察署案件,整體呈現上升趨勢,從2020年的7484起案件,上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度,其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法,除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等,亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報,以利調整規劃。 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)
加州通過氣候變遷計畫加州環保署下的加州空氣資源委員會(California Air Resource Board),在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫(Climate Change Scoping Plan),目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準,本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月,所簽署的2006全球暖化解決法(the Global Warming Solutions Act of 2006)之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。 氣候變遷計畫的原則是,找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放,同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易(Cap-and Trade),加州將和「西部氣候行動」聯盟(Western Climate Initiative)合作,此組織包括美國七個州及加拿大四個省份,共同承諾去管制它們的碳排放,並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了,執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。 加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出,本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南,它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源,使加州對石油的依賴降低,並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州,加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位,取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節,依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。