歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年10月公布一份「建立共通性智慧讀表功能要項及影響因素(Set of Common Functional Requirements of the Smart Meter)」調查報告,對於各會員國發出問券,調查對於建設智慧讀表(智慧電網SmartGrid系統首要基礎)之經濟評估要項,藉此瞭解各國於推動建立,所考量之優先因素及差異性,並藉此彙整出「成本效益評估項目(Cost Benefit Assessments , CBAs)」,建立歐盟層級之共通性功能要項,以利後續其他會員國援用導入之政策工具。
以及,歐盟執委會所屬聯合研究中心(Joint Research Centre , JRC),於去(2011)年7月亦公布一份「歐盟智慧電網關鍵挑戰及發展趨勢(Smart Grids: New Study Highlights Key Challenges and Trends in the EU)」研究報告,指出歐盟各會員國現今已投入219個智慧電網計畫,總經費達5.5兆歐元以上,並設立展示(Showcases)網站,供外界瞭解推動進度;此研究報告並指出,要健全智慧電網發展,除了大規模投入經費資源建設外,更應重視各會員國對於原既有能源管制規範之體檢審視;該報告呼籲各會員國應積極建立新世代智慧電網規範,因為於現有管制規範下,常導向各國推動實務,多僅強調可降低系統運作支出成本,而不是直接朝向升級為智慧性整合體系而發展,於現有監管模式(Current Regulatory Models)下,縱使眾多投資於智慧電網,亦無法出現突破性發展。該報告並倡議,新世代管理規範,至少應建立服務平台運作原則及遵守規範,並導引效益之公平分享。
此外,歐盟執委會於去(2011)年4月間,關於智慧電網發展重要法制政策之關鍵議題,亦曾發布「智慧電網創新發展(Smart Grids: From Innovation to Deployment)」政策文件,其中明列發展智慧電網,首要應重視資料隱私及安全性議題(Addressing data privacy and security issues),亦必須建立共通性標準(Developing common European Smart Grids standards),及提供優惠政策措施,並且應確保消費者資料接取(Access)權利,保證維持公開競爭市場並鼓勵增進消費者利益之各項發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了減少美國專利訴訟泛濫,及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟,美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決,此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。 首先,最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利,但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權(induced infringement)。然最高法院認為,聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解,Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響,更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。 另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc,最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決,對於專利說明(patent claim)的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋,認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊(insolubly ambiguous),專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解,認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定,規定專利說明的內容必須要合理且明確,使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊,過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟,但今後要求明確的專利說明,讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。
Google挑戰法國最高行政法院對被遺忘權之看法2016年3月法國個人資料保護主管機關「國家資訊自由委員會」(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)要求Google等搜尋引擎公司,刪除網路搜尋所出現之歐洲公民姓名。此舉參考2014年歐洲法院(European Court of Justice)對於Mario Costeja González一案(C 131/12)所作裁決,Google公司和Google西班牙公司須遵守西班牙資料保護局(Agencia Española de Protección de Datos, AEPD)要求,移除出現原告姓名之搜尋結果。Google表示不服,並上訴法國最高行政法院(Conseil d'État)。 於本案中Google提出兩點主張:第一,CNIL對於被遺忘權(right to be forgotten)適用範圍過大,聲稱所搜尋到之姓名等資訊,屬於事實或來自新聞報導和政府網站之合法公開網站資訊,認為CNIL將隔絕原本在法國可為其他人所知之合法資訊;第二,Google主張向來遵守各國個人資料保護政策,將遵照CNIL要求,但僅限刪除在法國網域內之歐洲公民姓名,無法及於全球網域,除非法國政策已為全歐盟或全球所適用,不然法國個人資料保護審查制度不能延伸至其他國家。 對於網路公民權利推廣不遺餘力之「電子前線基金會」(Electronic Frontier Foundation, EFF)認為CNIL對法國公民資料保護之特別要求,將對Google造成損害。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
澳洲政府發布「國家 AI 計畫」 將採用科技中立的AI治理模式澳洲工業、科學及資源部(Department of Industry, Science and Resources)於2025年12月2日發布「國家AI計畫」(National AI Plan),擘劃了澳洲至2030年的AI發展藍圖,將「掌握機遇」、「普及效益」與「確保人民安全」列為三大發展方向。該計畫將透過基礎建設投資、人才培育、產業支持,以及強化監管能力等途徑,打造一個更具競爭力、包容性與安全性的 AI 生態系統。 國家AI計畫的另一個重點在於,澳洲政府打算透過現有的法律監管架構治理AI,而不另立AI專法。此舉是回應澳洲生產力委員會(Productivity Commission)於8月提出之建言:政府在推動創新與訂定規範時必須取得平衡,應暫緩推動「高風險 AI 的強制護欄(mandatory guardrails)」,僅有在現行制度無法處理AI衍生之危害時,才有必要考慮制定 AI 專法。 據此,國家AI計畫指出,面對AI可能造成的危害,現有制度已有辦法進行處理。例如面對使用AI產品或服務的爭議,可依循《消費者保護法》(Australian Consumer Law)取得權利保障;AI產品或服務的風險危害,亦可透過《線上安全法》(Online Safety Act 2021)授權,制定可強制執行的產業守則(enforceable industry codes)來應對。澳洲政府未來也將推動《隱私法》(Privacy Act 1988)修法,意欲在「保護個人資訊」與「允許資訊被使用及分享」之間取得適當平衡。 同時,由於採用分散式立法的關係,澳洲特別成立「AI 安全研究院」(Australian AI Safety Institute, AISI),以強化政府因應 AI 相關風險與危害的能力。AISI將協助政府部門內部進行監測、分析並共享資訊,使部門間能採取即時且一致的治理政策。 澳洲政府曾在2024年9月研議針對高風險AI進行專門的監管,但因擔心過度立法恐扼殺AI發展轉而採用「科技中立」的監管方式,以既有法律架構為基礎推動AI治理。此與歐盟的AI治理邏輯大相逕庭,未來是否會出現現行制度無法處理之AI危害,抑或採用現行法制並進行微調的方式即可因應,值得持續觀察。