美國雖將能源列為國家長期的能源政策目標,自1990年代後期,亦投入核能的安全性、環境建置及研發補助等,但最近因將重點放在其他替代性能源的開發,因此在核能方面的計畫稍微減少,尤其自1979年美國三哩島核電廠(Three-Miles Island Nuclear Generating Station)發生事故後,美國三十年來未再興建任何核電廠。但由於核能發電的高效率與不會排放二氧化碳的低污染,因此美國政府將之列為重點發展項目,強調美國政府的能源政策是要發展任何可能的能源,包括合核能,以提升在全球潔淨能源的競爭優勢。
美國總統歐巴馬表示,為了維持能源供需的穩定,以及避免氣候的惡劣變遷,有必要重啟美國核能產業,持續提高核能的供應量。因此於2011年12月經核子管理委員會(Nuclear Regulatory Commission)通過、2012年2月再次於投入核電廠的興建,於喬治亞洲Vogtle核電廠核准興建兩座新的核能反應爐,並透過成本分擔協議(cost-share agreement)投入2億美元,協助設計認證及許可。
此外,並於同年3月宣布投入4. 5億美元於五年內支持兩座自製的小型核能反應爐(small modular nuclear reactor,SMR)的設計、認證及核准,希望能輸出這些自製的反應爐,提升全球潔淨能源的競爭力。這些反應爐約只佔核能廠的三分之一面積,具有安全的建築設計,小型反應爐能在工廠內製造,並運輸到定點安裝,能節省成本及建造的時間。且其最理想的地方在於其體積小,能使用在小型智慧電網級一些無法容納大型反應爐的地方,其運用能更有彈性,能增加經濟效益。
國政府希望透過與私人企業的合作,帶領美國在全球核能科技及製造的領先地位。因此希望能源部希望此計畫能經核子管理委員會的許可,此一小型核能反應爐的計畫總金額為9億美元,透過與私人企業成本分擔的協議,其中50% 由國會撥款,另50%則由私人企業投資,並於2022年商業化,取得在全球潔淨能源的競爭優勢地位。
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
歐盟EDPB認為防範Cookie疲勞應確保資訊透明及簡化歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2023年12月13日回覆歐盟執行委員會(European Commission, EC)有關Cookie協議原則草案(Cookie Draft Pledge Principles)之諮詢。該草案旨在處理「Cookie疲勞」(Cookie fatigue)所造成的隱私權保護不周全之處。 在電子通訊隱私指令(ePrivacy Directive)以及GDPR規範下,由於現行同意機制複雜,造成用戶對Cookie感到疲勞,進而放棄主張隱私偏好。 為了避免「Cookie疲勞」,EDPB提出以下原則和建議,大致可以分為三點: 一、簡化Cookie不必要的資訊 1.基本運作所需之Cookie(essential cookies)無需用戶同意,故不必呈現於同意選項,以減少用戶需閱讀和理解的資訊。 2.關於接受或拒絕Cookie追蹤的後果,應以簡潔、清楚、易於選擇的方式呈現。 3.一旦用戶拒絕Cookie追蹤,一年內不得再次要求同意。 二、確保資訊透明 1.若網站或應用程式的內容涉及廣告時,應在用戶首次訪問時進行說明。 2.不僅是同意追蹤的Cookie,用於選擇廣告模式的Cookie,仍需單獨同意。 三、維持有效同意 1.應同時顯示「接受」和「拒絕」按鈕,提供用戶拒絕Cookie追蹤的選項。 2.在提供Cookie追蹤選項時,除了接受全部的廣告追蹤或付費服務外,應提供用戶另一種較不侵犯隱私的廣告形式。 3.鼓勵應用程式提前記錄用戶的Cookie偏好,但強調在用戶表達同意時必須謹慎處理,預先勾選的「同意」不構成有效同意。 EC表示,該草案目的在於簡化用戶對Cookie和個人化廣告選擇的管理,雖然為了避免Cookie疲勞而簡化資訊,仍應確保用戶對於同意Cookie追蹤,是自願、具體、知情且明確的同意。將於後續參考EDPB之建議,並與利害關係人進行討論後,制定相關法規。
歐盟提出能源安全政策,因應能源短缺及危機問題歐盟執委會(European Commission)在2014年5月28日提出源安全政策,此係歐洲針對各個會員國的能源依賴程度進行調查後所提出之政策。 歐洲多數國家對於能源需求有超過50%仰賴進口,且近來烏克蘭與俄羅斯政治紛爭引起許多的關注,尤其在天然氣使用部分,多半從俄羅斯透過管線運送方式進口,因此可能產生的能源短缺危機不容忽視。為此,歐盟再次針對能源使用的安全性問題提出政策方針。 政策訂定之目標可分為八項,分別為短期、中期及長期三個階段,每階段皆應採取具體執行措施,以因應能源安全問題: 強化能力,克服2014年及2015年冬天將面臨的能源短缺問題。 加強緊急應變措施,包括風險評估、偶發事件計畫以及維持既有的公共設施。 減緩能源的需求 建構具良好功能與全面整合的內部市場 增加歐盟地區的能源產出 進一步發展能源科技 使提供能源的來源國家以及相關公共設施多樣化 促進國家間能源政策的合作,並和外部交流。 其中,具體的措施包括執委會利用能源安全壓力測試(energy security stress test)模擬仿冬天天然氣供應短缺的問題,採用逆流(reverse flows)輸送、使用化石燃料替代能源、增加可提供出口能源的國家,不再侷限俄羅斯、阿爾及利亞、利比亞以及挪威國家等等。 此項政策後續的相關計畫內容已於6月26日及27日由歐盟由各國代表出席歐盟執委會會議討論,其是否能解決歐洲能源短缺問題,作為其他國家之參考借鏡,值得觀察。