美國聯邦政府規劃專案計畫，推動機構建築能源效率政策目標
去年（2011）十二月，歐巴馬總統簽署的備忘錄（Presidential Memorandum）中要求聯邦政府機構在未來的兩年間可以在建物能源效率的提升上，達成至少2億美元的目標，而在今年（2012）5月2日，各聯邦政府機構終於完成其第一階段的任務，也就是完成額度分配的任務，由農業部、商業部、國防部、司法部、能源部、國土安全局等各聯邦政府機構，共同參與並完成這2億目標額的分配。
在能源效率的提升計畫中，各機構預計簽訂總共約21億的成效式合約（performance-based contract），用以支付其改善能源效率上所需的經費，其中已完成超過1億美元節能績效保證契約（Energy Savings Performance Contracts ，ESPCs) 和節能服務契約（Utility Energy Savings Contracts ，UESCs)的簽訂，另外還有約12億美元的項目正在開發中，預計於2013年前完成所有21億美元契約的簽訂，以呼應總統要求強力發展能源效率氣勢。
節能績效保證契約是與ESCO（energy service company）簽訂的一種合約，合約中，聯邦政府不需要國會事先撥款支付資金成本予ESCO，而是由ESCO在經過諮詢後，擬定符合聯邦機構需求的節約能源計畫，並支付所需的資金支出，但是ESCO將會保證計畫中所節省下來的能源支出，足以支付契約期間內的支出並取得獲利為報酬，契約期間最長可達25年；節能服務契約則是供電業者提供更有效率的供電方式，並由業者編列資金來支付計畫的資金支出，而業者將會由契約期間內所節省來的電費獲得回報。
同時，在這些聯邦政府機構聯合領導下，60個主要企業的CEO、大學、市長和勞工領袖等皆代表不同單位，共同做出改善估計約1.6億平方英尺商業建物的能源效率，例如一些大型賣場正著手於改善他們的照明設備以及為他們的冷凍設備裝上門，一些醫院以及大學也意識到能源效率的改善將會為他們節省大筆的支出並且為病患或是學生提供更好的服務
除此之外，一些金融機構亦作出2億美元的資金承諾，由於能源效率改善的花費對一些私人機構而言，是一個主要的限制，因此花旗銀行以及一些金融服務業者以直接投入資金的方式，或是針對不動產所有權人的資金需求設計出相關的金融服務。
以上這些行動除了在於達成能源效率改善的目的，滿足歐巴馬總統設定於2020年前減少20%的能耗目標，重要的是同時也預計將創造出高達11萬4千個工作機會，這些都是歐巴馬政府於去年2月提出的「建物改善」（Better Building）倡議中的一部分，也屬於美國政府現在「刻不容緩」的政策執行重點（We Can’t Wait execution action）項目之一。
歐盟、中國第三方支付立法簡介 科技法律研究所 2013年4月1日 壹、事件摘要 自2010年起，國內便不斷湧現訂立第三方支付專法的呼聲，希望主管機關開放第三方支付相關業務，並立法給予第三方支付明確的法律地位，以提升產業發展環境，滿足產業發展需求。事實上，第三方支付服務在國外已有多國立法規範，如中國、歐盟、日本、美國、新加坡、香港、泰國、馬來西亞等等。有將第三方支付定位為資金傳輸業者，或強調是「非銀行」的金融服務業者，著重於第三方支付服務的支付清算功能。多數國家的第三方支付主管機關為金融監理單位或者是中央銀行，如日本金融廳，英國金融服務局(Financial Service Authority，FSA)，新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore，MAS)，中國、馬來西亞、泰國央行。礙於篇幅，本文以下僅就歐洲以及中國規範做介紹。 貳、重點說明 一、歐盟 第三方支付服務為歐盟2007年「支付服務指令(Payment Service Directive，簡稱PSD) 」所規範的「支付服務(payment service)」，第三方支付服務業者為指令所稱之「支付機構(payment institution)」。依照PSD第5條規定，支付機構欲進行營業必須要依照會員國國內法向會員國相關主管機關提出核准申請。以英國而言，英國的主管機關是「金融服務局(Financial Service Authority)」。 以下說明重要規範。 (一)創辦資本(initial capital)最低金額： 依照第6條，支付機構具有最低創辦資本額限制，網路支付機構的最低資本額限制為五萬歐元。 (二)資本維持義務(Own funds)： 依照第8條規定，支付機構必須要繼續持有一定數額的資金，至於應持有的金額，以下述三標準判定，如果下述三標準判定出的金額低於前述創辦資本的金額，則以創辦資本的金額為應持有資金的數目： 1.前一年度固定經常費用(overhead)的10%。 2.依照前年月平均處理金額的一定比率決定。 3.依照前一會計年度利息收入、利息支出、所收取的費用以及其他營運收入的總和，按比例提存之。如果實際無前一會計年度資料，可採取預估值。 (三)資金防護義務(safeguarding requirements)： 依照第9條規定，支付機構對於自消費者所收取的代收轉付資金，必須要提供下述防護措施，原則上只要滿足其一即可。對於個別支付金額超過600歐元的消費者，指令認為會員國的主管機關可以要求對於這類大額消費者單獨提供防護措施。 1.專用存款帳戶： 消費者的資金不得與其他資金混同，支付機構一旦收取代收轉付資金即須將之存入獨立的帳戶，或者是投資於由會員國指定的低風險、流動性佳的資產。 2.破產隔離： 應依照會員國的國內法，基於消費者的利益做好破產隔離工作，排除支付機構的其他債權人對代收轉付資金主張權利。 3.保險： 為消費者的代收轉付資金投保，或者是提供其他來自保險公司或者是信用機構同等效力的擔保，在支付機構無法履行其財務責任時進行理賠。 (四)資料保存義務(Record-keeping)： 依照第19條規定，會員國應要求支付機構妥善保存交易資料，保存義務期限至少五年。 (五)洗錢防制義務： 依照第5條規定，支付機構在申請核准時，需要提供公司治理以及內部控制規劃架構，其中第f款指出，支付機構須提出符合Directive 2005/60/EC以及Regulation (EC) No 1781/2006關於防制洗錢以及恐怖組織金融活動(terrorist financing)的內部控制機制。 (六)書面締約義務： 依照第41條規定，支付服務提供者必須要與支付服務使用者就第42條所規定的事項以紙本或者是其它可永久保存的媒體(durable medium)進行締約。第41條並要求支付服務提供者應在契約中使用淺顯易懂的文字，並以支付服務提供者所在國的官方語言或者是雙方同意使用的語言進行。第42條所規定的契約要項除了雙方的姓名之外，必要規定事項包含費用說明、支付服務使用所需的系統說明等等，除了必要規定事項，雙方也可以約定支付服務的支付金額限制，或者是依照第55條約定服務提供者得基於支付工具安全的理由限制支付工具的使用，例如發生可疑交易或詐欺事件而封鎖使用者，暫停其使用權限。 二、中國 中國人民銀行在2010年發布了「非金融機構支付服務管理辦法」，依照該法第2條規定，網路支付為該法所稱之非金融機構支付服務。非金融機構提供支付服務，應當向中國人民銀行申請取得「支付業務許可證」成為支付機構，未按規定申請者將被處以行政罰，嚴重者會被處以刑罰。支付業務許可證的有效期限五年，達五年期限者得於期滿前半年申請續展。 (一)最低資本額要求： 依照第9條規定，想要在中國全國境內提供支付服務者，最低註冊資本額為1億元人民幣；想要在中國單一省，或自治區、直轄市範圍內提供不跨境的支付服務者，最低註冊資本額應達3000萬元人民幣。最低註冊資本額為實繳貨幣資本，應於申請支付業務許可證時全數繳足。 (二)洗錢防制義務： 依照第8條規定，許可證申請人在申請時必須要提出符合相關法令要求的反洗錢措施。依照「非金融機構支付服務管理辦法實施細則」第4條規定，所謂的「反洗錢措施」，包括反洗錢內部控制、客戶身份識別、可疑交易報告、客戶身份資料和交易記錄保存等預防洗錢、恐怖融資等金融犯罪活動的措施。依照第44條規定，支付機構如果沒有履行反洗錢義務，中國人民銀行將可依據相關的反洗錢法規進行處罰，嚴重者得撤銷其支付業務許可證。 (三)服務使用者真實身分查核義務： 支付服務的使用者在註冊時必須要提供真實的身分資料。依照第31條規定，支付機構應該要對於客戶所提出的資料比對其有效的身分證件或者是其它的身分證明文件，並且進行登記。 (四)支付服務協議書面簽約義務： 支付機構應該與客戶就雙方之間的權利義務、糾紛處理原則以及違約責任等等事項簽訂協議。支付協議可以紙本也可以電子方式呈現，依照「非金融機構支付服務管理辦法實施細則」第32條規定，支付服務協議「包括符合法律法規要求、可供調取查用的紙質形式或數據電文形式的合同。」，與我國電子簽章法第四條關於以電子文件作為法律「書面」要件的規定相似。 (五)專用存款帳戶開立義務： 依照第26條規定，支付機構收受服務使用者的資金後，必須要將資金存入在商業銀行所開立的「備付金專用存款帳戶」。一個支付機構只能在一家商業銀行開立一個備付金專用存款帳戶。另外特別指出，依照第24條規定，客戶備付金非支付機構之自有財產，支付機構只能根據客戶的指示轉移備付金，不得自行挪作他用。 (六)資本維持義務： 依照第30條規定，支付機構的實際持有資本不能低於日處理金額的10%，日處理金額以90天內每日日中的平均餘額計之。 (七)資料保存義務： 依照第34條規定，支付機構應該要妥善保管客戶身分資料、支付業務資料以及會計檔案等資料。依照實施細則第39條，資料保存義務至少為五年。 (八)報表提交義務以及受查義務： 依照第20條，支付機構有義務向中國人民銀行提交支付業務統計報表以及財務會計報表。另外依照第35條，支付機構有義務配合中國人民銀行定期和不定期的現場檢查以及非現場檢查。 參、事件評析 綜整歐盟以及中國立法例，管制重點為確保業者具有償債能力和營運能力以及洗錢犯罪防制，要求經營需事先申請許可並另外輔以查核等機制。共通管制規範如下： (一)洗錢防制要求： 皆要求業者必須要具備內部洗錢防制措施，對外則需要與主管機關密切配合。 (二)償債能力備置要求： 要求服務提供者維持一定的資金水位，以避免服務提供者發生賠償責任時無償債能力。歐洲另輔以金融保證或保險，或是以其它方式進行風險隔離。 (三)專用存款帳戶： 歐盟與中國皆要求開立專用存款帳戶，避免與服務提供者的資金混同，明確帳務。 (四)代收資金運用限制： 業者收取之待轉資金限用於服務使用者指示之移轉，如准予用作投資，也僅限投資於低風險產品，且投資總額必須要依一般會計準則將資金水位維持在代收轉付資金的帳面價值之上。 (五)資料保存義務： 為了滿足洗錢防制追查的需求，要求業者對於交易資料進行保存的工作。無獨有偶，歐盟以及中國的保存義務年限都是至少五年。 (六)書面簽約義務： 為了保障消費者，要求業者以契約明確列出服務提供的要項以及雙方的權利義務關係。契約需為書面，以電子方式為之應符合各國以電子為書面的法律要件。
經濟部擬推動太陽能與生質能技術，發展成為新雙星產業國內半導體產業及面板產業等科技產業，近年發展瀕臨瓶頸，尤其是面板產業，投資動輒上千億元，但這些資金密集產業，受景氣循環波動很大，半導體本質上又是代工型產業，面對全球化浪潮，必須思考如何走出代工微利宿命，太陽能光電及生質能是台灣最具發展潛力的明星產業，發展潛力更足以凌駕半導體及面板雙星產業，成為台灣未來的產業雙星。 目前半導體及面板產業，產值達兆，再生能源產業短期內難取代，不過，如果技術可以有所突破，爆發力將相當大。當前除經濟部大力推動休耕的農田轉作向日葵、大豆等能源種植，推廣生質柴油外，中研院研究團隊已可以從稻桿的纖維素提煉酒精核能所也有煉製酒精汽油技術，一旦跨部會研究團隊機制整合，並透過基因改造提升煉油技術，將可獲致驚人的突破。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。