為達成歐盟數位議程(Digital Agenda)中的單一數位市場(Digital Single Market)目標,歐盟執委會(EU Commission)提出了「開放資訊戰略」(Open Data Strategy for Europe)措施,預計可為歐洲地區創造出每年超過400億歐元的產值。 此方案係利用歐盟各會員國政府已蒐集的大量資訊,藉由免費或低收費的方式,提供全歐洲任意目的使用。目前英國、法國已完成相關整備,蓄勢待發 。 歐盟此目標包含三個具體措施:a.歐盟執委會將率先開始,利用新網站(data portals)免費開放資訊;b.建立全歐洲開放資訊的公平競爭環境;c.從2011至2013年投入共1億歐元,以進行資料處理研究。 此外執委會建議修正2003年公共部門資訊再利用指令(2003/98/EC),包含:a.所有公部門蒐集的資訊,在無妨礙著作權情形下,應開放予所有人任何目的使用;b.除了必要成本外,不得收取其他費用;c.任何機器均可使用,以確保資料有效重新利用;d.引入監管機制;e.擴展指令覆蓋範圍,包含博物館與圖書館等。 歐盟執委會現已著手建立新的專屬公開網站,未來該網站將可連結到歐盟各會員國公開資訊。該網站預計於2012年春季正式推出。
日本《科技創新成果活用法》為推動研發制度的改革並強化研發能力及效率,日本於2018年12月14日通過法律修正案,將原《研發力強化法》(研究開発システムの改革の推進等による研究開発能力の強化及び研究開発等の効率的推進等に関する法律)更名為《科技創新成果活用法》(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律),透過調整大學、國立研究開發法人(以下簡稱研發法人)的研究人員僱用制度、國家或人民安全相關研發預算的確保,以及研發法人投資科技研發成果之運用等相關制度的調整,以支持未來日本在科技創新研發能力的提升,以及研發成果的有效運用。 本次修法最大的重點,為研發法人投資研發成果運用的明文化,過去在《研發力強化法》中,僅規定研發法人得進行有助於成果運用的出資或技術協助等業務(第43條之2),但對於是否能保有因出資或技術協助所取得之收入(例如股票),則由各研發法人以其設置法另為規範;本次修正之《科技創新成果活用法》,則於第34條之5明文規定研發法人不受獨立行政法人不得持有股票的限制,可持有其運用研發成果進行技術作價投資或成立新創,所取得之股票或新股認股權,確立研發法人在支持研發成果運用上的功能與角色。
日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式: 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法 每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法 因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數 此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。