日本下議會通過綠色法案
為加強促進日本相關產業與政府政策對於太陽能和其他再生能源之投資比重，日本下議院（lower house of parliament）日前於8月23日通過綠色法案（目前未有正式名稱，外媒多以Green Bill稱之），該法案近日將由日本上議院（upper house of parliament）進行進一步的確認與審議。目前預計綠色法案和其他相關的配套法律措施將於2012年7月生效實施。
目前日本境內的總電力生產來源中，經由核能發電廠所生產之電力占日本總生產電量之30%，而日本政府預計於2030年將該種核能發電廠所生之電力提升至總生產電量比例之50%。然而，在日本福島於今年（2011）3月遭受地震和海嘯波及之後，其所衍生之核能發電廠輻射外漏事件，促使日本政府對於其現有之核能電廠興建計畫開始進行反思，且日本大眾對於此種原子能量之安全性，及相關的國家能源政策亦產生了質疑聲浪。日前，日本政府在思考其現有的能源政策走向，以及相關現況之檢視後，乃於2011年8月23日由其下議院通過綠色法案。
日本綠色法案的主要目的乃為減少當前日本主要電力生產來源為核能發電之現況，並且達成國際共同協議所訂定之減少溫室氣體排放目標。即便該綠色法案具有促進相關綠色能源電力發電設施的建置率升高，並且加速相關投資市場活絡的連帶效應，然而由於該法案目前針對各項綠色能源的使用收費價格細節尚未加以規範，因此對於未來消費者權益與鼓勵投資者投資各項新興綠色能源設施間之支出費用該如何加以平衡，仍為一個不確定的問題，而有待日後各相關部會加以討論規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今年11月17日到19日為期三天的第五屆「智慧城市世界大會展覽（Smart City Expo World Congress）－都會平台（Urban Platforms）：串聯資料數據以及城市之間的連結」於西班牙巴塞隆納舉行。該大會凝聚了世界500個城市、450個參展單位，以及400位講者於一堂，主要觸及了城市如何因應大量成長的數據、從新的管理方式中，要如何以及在哪裡得到價值，以及在加速城市中的都會平台過程中，要付出什麼樣的代價等議題。 今年度的大會展覽令人耳目一新的創新作品包括：綠色環保無人駕駛小公車、提醒視力受損者，道路上有障礙物的智慧應用程式、能夠辨識在範圍內的射擊，並且精準地指出事件發生地點的麥克風系統，還有其他諸如無人飛機、物流和都會區內遞送服務等等創意新點子。 「智慧城市」一詞，意味著一個能夠合於未來發展的都會，同時轉變為一個可以在提升資源以及能源效率的同時，還能夠減少對於生態衝擊的環境。而歐洲的智慧城市發展，主要是在「歐洲2020戰略」（Europe 2020）中，由歐盟執行委員會所實施的「歐洲創新夥伴計畫」（The European Innovation Partnership, EIP）帶領歐洲倡議都會平台於以下三個交互運作的活動以及發展：（一）以城市需求為導向的發展，使得能快速地適應都會平台；（二）由備忘錄（Memorandum of Understanding, MoU）所鞏固的供給導向發展；（三）在信任的基礎上所建立的標準化導向發展。 歐盟於2011年6月公布的「智慧城市與社群歐洲創新夥伴計畫」（The European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities, EIP-SCC）目的是為了要將城市、企業與市民結合起來，共同藉由永續的解決方案，來改善都會城市現有的問題，並提升城市的整體生活。此計畫期許以資通訊科技（Information and Communication Technology, ICT）、能源與交通管理的結合，共同提出創新的解決方案，為今日歐洲城市面對來自於環境、社會與健康等挑戰進行解套，計畫發展核心包含開放資料（Open Data）、商業模式（Business Models）、政策與法規（Policy and Regulation）、能源效率與低碳解決方案（Energy Efficiency and Low Carbon Solutions）、財政金融與採購（Finance and Procurement）、都會移動（Urban Mobility）、能源整合網絡（Integrated Energy Networks）等。 從歐盟所發展的大戰略計畫，到今年第五年的「智慧城市世界大會展覽」，明顯嶄露出歐盟在積極推動經濟發展的同時，帶著永續環境的思維，這是之所以歐盟能持續引領歐洲，甚至世界未來發展趨勢的關鍵原因。
何謂德國KOINNO創新採購中心?德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌，該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流，目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源，並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面，BME在2004年建立該平臺，其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴，同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。
世界衛生組織透過「COVID-19疫苗全球取得機制COVAX」，促進疫苗研發及公平分配世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2020年8月24日公布「COVID-19疫苗全球取得機制（COVID-19 Vaccines Global Access Facility, COVAX）」，由全球疫苗與預防注射聯盟（Global Alliance for Vaccines and Immunisation, GAVI）、流行病預防創新聯盟（Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, CEPI）及WHO共同主導，與多家疫苗廠商合作，協助取得多種疫苗組合的授權及核准，促進COVID-19全球疫苗研發及公平分配。 COVAX是WHO「獲取COVID- 19工具加速計畫（Access to COVID-19 Tools Accelerator, ACT Accelerator）」下的疫苗分配機制。ACT-Accelerator透過匯集各國政府、衛生機構、科學界、產業界、民間團體的力量，共同合作開發創新診斷方法、加速融資研發治療工具、制定公平分配與交付疫苗機制、確保衛生系統與社區網路連接等四大領域，以盡快結束大流行疫情。 COVAX作為COVID-19疫苗聯合採購機制，預計2021年底要提供20億劑疫苗，籌資181億美元；由GAVI與高收入國家簽訂投資契約，透過全球融資機制採購9.5億劑疫苗，同時搭配WHO制定的疫苗倫理分配架構，使COVAX能夠集中各國經濟體的購買力，保證候選疫苗的採購數量，鼓勵擁有專業知識的疫苗廠商盡速投入大規模的新疫苗生產，確保參與COVAX的國家及經濟體，皆能迅速、公平公正地取得大量有效的疫苗。 COVAX承諾將為全球92個中低收入經濟體提供參與COVAX的融資工具；超過80個高收入經濟體已提交參與COVAX的意向書，將從公共財政預算中編列全球疫苗研發的捐助資金，並與92個中低收入國家結成疫苗合作夥伴。透過COVAX機制產出的疫苗，將會按照參與國人口比例公平地分配給所有國家，並且優先提供疫苗給衛生醫療工作者、老年人及疾病弱勢群體；隨後再根據各國家需求、易受感染程度與COVID-19威脅情況，提供更多劑量的支援。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。