美國參議員力推再生能源投資稅額扣抵法案
為鼓勵再生能源科技研發之投入，並確保美國人民能持續享有穩定之電力供給來源，同時增加更多的工作需求機會，美國參議員相繼於今年10月31日和11月10日提出Make it in America Tax Credit Act, S. 1764和Storage Technology for Renewable and Green Energy（STORAGE） Act, S. 1845兩個再生能源投資稅額扣抵法案。
在當今清潔能源技術（clean energy technology）之研發重要性與日俱增的趨勢下，為活絡與刺激美國清潔能源製造產業的成長，美國參議員期待透過S.1764這項法案的通過，額外投注美金5億元於先進製造者稅額扣抵計畫（Advanced Manufacturers Tax Credit program），進而達成強化清潔能源產業發展之目的，同時提供美國境內相關產業市場更多工作機會。另外，為克服再生能源如太陽能和風力等發電方式所具有的不確定性（如風力未達可發電標準等），如何儲存此類綠色能源之技術研發乃為現今各界戮力強化的領域。為集結並鼓勵更多研發資源投注於能源儲存系統（energy storage systems）的研發，美國參議員乃進而提出STORAGE Act，提供以下兩項優惠措施，包括：1. 能源製造商於投入與電網相關之能源儲存系統研發時，得享有20%之投資稅額扣抵（investment tax credit, ITC），其最高上限為美金4億元；2. 裝設商業和家用儲存系統時，得享有30%的投資稅額扣抵，其最高上限為美金1百萬元。
儘管目前上述兩法案仍於美國參議院財政委員會（Senate Finance Committee）進行法案審查，然而在各界對於能源產業儲存技術之提升與促進產業發展的期盼、法案所能帶來更穩定的電力供給與有效儲存再生能源等誘因之下，委員會的審查結果確實已引起各界的關注與期待。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
歐盟提出人工智慧法律調和規則草案歐盟執委會（European Commission）於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」（Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts）（簡稱AI規則草案），旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」，促使會員國在發展及運用AI時，能採取協調一致的態度及方法，共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。 歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」（Trustworthy AI）。AI規則草案之提出，除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外，亦呼應2020年歐洲議會（European Parliament）之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動，並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求，以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素，執委會係以「風險為基礎」之概念取向（risk-based approach）制定AI規則草案，避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。 本規則草案將AI系統，依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」，分為下列三種類型，並施以不同程度的監理方式： 一、不可接受之風險：原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如：利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險：於附錄中列出所謂高風險AI系統，要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求；且AI系統進入歐盟市場前，需進行符合性評估（conformity assessment），進入市場後，則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險：鼓勵AI系統提供者或使用者，自願建立行為準則（codes of conduct）。 AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒（regulatory sandbox）機制，且以中小企業、新創公司為優先對象，使創新AI系統進入市場之前，能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。
法國CNIL發布針對應用程式的隱私保護建議在民眾越來越依賴行動裝置的應用程式進行日常活動的年代，諸如通訊、導航、購物、娛樂、健康監測等，往往要求訪問更廣泛的資料和權限，使得應用程式相較於網頁，在資料安全與隱私風險上影響較高。對此，法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）於2024年9月發布針對應用程式隱私保護建議的最終版本，目的為協助專業人士設計符合隱私友好（privacy-friendly）的應用程式。該建議的對象包含行動裝置應用程式發行者（Mobile application publishers）、應用程式開發者（Mobile application developers）、SDK供應商（Software development kit, SDK）、作業系統供應商（Operating system providers）和應用程式商店供應商（Application store providers），亦即所有行動裝置生態系中的利害關係者。以下列出建議中的幾項重要內容： 1. 劃分利害關係者於手機生態系中的角色與責任 該建議明確地將利害關係者間作出責任劃分，並提供如何管理利害關係者間合作的實用建議。 2. 改善資料使用許可權的資訊提供 該建議指出，應確保使用者瞭解應用程式所請求的許可權是運行所必需的，並且對資料使用許可的資訊，應以清晰及易於獲取的方式於適當的時機提供。 3. 確保使用者並非受強迫同意 該建議指出，使用者得拒絕並撤回同意，且拒絕或撤回同意應像給予同意一樣簡單。並再度強調應用程式僅能在取得使用者知情同意後，才能處理非必要資料，例如作為廣告目的利用。 此建議公布後，CNIL將持續透過線上研討會提供業者支援，協助其理解和落實這些建議。同時，CNIL表示預計於2025年春季起，將對市面上應用程式實行特別調查，透過行政執法確保業者遵守相關隱私規範，尤其未來在處理後續任何投訴或展開調查時，會將此建議納入考慮，且會在必要時採取糾正措施，以有效保護應用程式使用者的隱私。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} .Psrc{text-align: center;}
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。 今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。 另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。