英國2011年10月女皇正式批准(Royal Assent)同年9月經上議院(The House of Lords)所審議通過之「2011能源法(Energy Act 2011)」,其主要規範內容係為規劃擴編英國「綠色新政(Green Deal)」規模,及其投入財務協助之適用領域,並且對於家庭及商業部門之能源效率,訂定強制規範以加強提昇執行績效,共同推動英國達成低碳能源國家之政策目標。
關於推動家庭及商業部門之能源效率部分,「2011能源法」對於「私部門租賃建物(Private rented sector)」部分,特別訂定強制規範,要求自2016年4月起,私有建物擁有者(Private Residential Landlords)將不能拒絕租賃者所提出之「能源效率改善方案(Energy Efficiency Improvements)」,並且政府將提供各項財務金融協助(如綠色新政資金)。
並且,「2011能源法」對於私有建物能源效率等級(Energy Efficiency Standard)之標示,積極賦予法律推動效力,要求自2018年4月起,英國境內私有建物倘若未達能源效率標示等級E以上者,將限制其對外(居住使用及商業使用)出租之權利。
「2011能源法」為協助英國達成2020年國家節能減碳政策目標(減少碳排放20%以上,能源效率改善達20%以上)之重要立法,並且對於加強推動能源效率、擴編綠色新政規模、民間部門強制義務等,制定相關規範並設立推動時程,未來推動上可持續觀察其落實成效。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國電信監理機關Bundesnetzagentur (BNetzA)於2010年5月宣告完成包括800MHz、1.8GHz、2GHz和2.6GHz等多頻帶中共計41塊頻段的頻譜拍賣,成為歐洲第一個完成數位紅利頻譜重分配的國家。 本次拍賣主要由四個行動營運商(E-Plus、T-Mobile、Vodafone、O2)參與投標,歷經224回合競標,挹注政府約43.8億歐元收入,遠低於之前預估的80億歐元,也遠低於10年前的3G頻譜500億歐元。 只有三家業者(T-Mobile、Vodafone、O2)取得數位紅利800MHz頻譜使用權;未得標的E-Plus公司則早已表達意願,將租用其中一個得標者的新網路頻寬,以使用數位紅利。 本次拍賣並沒有產生新的市場參進者,此狀況讓那些希望開放新頻譜即可刺激新的市場競爭的人頗為失望。惟BNetzA以為,目前市場上已經有約100家的MVNO業者和為數眾多的次品牌服務經營者在競爭,監管機關看不出應執行拍賣條款中「應有利新的市場參進者」的理由。 市場主導者T-Mobile已經宣稱,將率先於今年開始利用800MHz測試發展LTE服務。但由於在800MHz段部署LTE網路將與歐洲其他國家(主要指TeliaSonera公司在瑞典和挪威)早先同意於2.6GHz佈建的網路技術有異,而在密集的城市環境中,在800MHz與2.6GHz頻段同時部署LTE被視為是相當理想的網路佈建策略,歐盟現階段正在想辦法調和兩個頻段的和諧使用策略中。
德國經濟暨能源部召開2016年「中小企業創新核心計畫」年度會議德國經濟暨能源部於2016年10月27日召開2016年「中小企業創新核心計畫」年度會議,約有200位專業經理人、企業與學者共同參與討論創新產品未來在市場的趨勢、創新生產流程與技術服務,專家在會中提供許多寶貴意見。聯邦政府中小企業處代表Gleick開幕致詞時表示,中小企業的創新力量決定我們在未來的經濟成就,所以政府需要持續投資在研究與創新以及適當的補助。 經濟暨能源部以「中小企業創新核心計畫」補助中小企業、研究機構共同開發以市場為導向的研究與創新技術,透過共同合作使參與的企業更具有產業競爭優勢,此計畫於2016年提供543百萬歐元補助,日前亦通過2017年548百萬歐元補助預算。 中小企業創新核心計畫(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM)是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫,補助對象除中小企業外,還包括與之合作的研究機構。ZIM計畫中補助的中小企業為員工人數不超過499人,同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。該計畫整合過往其他許多補助計畫,德國聯邦經濟與能源部於2015年4月公佈了最新的ZIM計畫實施方針,擴大受補助中小企業的範圍,且提高資助資金的數額,將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬,對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元,以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力;企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金,研發主題不限,重點在於創新內容與市場價值。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度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)