美國參議員院能源與自然資源委員會(U.S. Senate Committee on Energy and Natural Resources)主席Jeff Bingaman於2012年3月7日向國會提出推動建立潔淨能源標準(The Clean Energy Standard,CES)法案。該提案的主要內容為,自2015年開始,所有電力業者(electric utility)的能源必須最少有24%是來自於潔淨能源,並且每年增加3%直至2035年達到84%。
潔淨能源發電除了風力、太陽能等再生能源發電之外,還包括核能、天然氣和碳捕集與儲存(Carbon capture and storage, CCS)技術的燃煤火力發電等。同時,為了鼓勵發電廠採用再生能源,零碳發電機將可以得到全額的信貸,低碳發電機則可依其碳濃度(carbon intensity)(與最高效的燃煤火力發電廠的之比較)的比例獲得部分貸款。為使提案獲得支持,提案中並沒有對總量排放或是發電量成長上做出限制。至目前為止,共有八位民主黨參議員為該法案的共同提案人,Bingaman預計將在未來幾週內與行政官員和公用事業官員舉行聽證,並尋求支持。
歐巴馬總統在2011和2012年的國情咨文中皆呼籲國會通過潔淨能源標準,並且在2013年的預算提案中提到,確保美國在潔淨能源經濟的領導地位是政府的戰略核心之一,此法案的推動便是為了呼應美國目前重要的政策走向,因此政府對國會通過該法案亦表達了支持的立場。,潔淨能源標準將會驅動潔淨能源領域中的創新和投資,並且帶來大量的就業機會,幫助美國維持在潔淨能源經濟中的領先地位,因此,潔淨能源標準建立的討論是重要且必須的,而可以預期的是,除了吸引大量投資者、發展美國的多元化電力發電態樣和碳排放量的大幅下降以外,更重要的是,將引起世界各國對此議題的廣泛討論,因而值得持續關注。
2018年6月5日歐盟法院針對Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein v Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH訴訟進行先訴裁定,擴大解釋《資料保護指令》(Directive 95/46/EC)之「資料控制者」範圍,認為Facebook和粉絲專頁管理者皆負有保護訪客資料安全的責任。由於「資料控制者」定義在《資料保護指令》與《一般資料保護規則》(GDPR)相同,因此裁定將影響未來使用社群媒體服務和平台頁面的個資保護責任。 本案起因德國Schleswig-Holstein邦獨立資料保護中心要求 Wirtschaftsakademie教育服務公司在Facebook經營之粉絲專頁必須停用,其理由認為Facebook和Wirtschaftsakademie進行之Cookie資料蒐集、處理活動並未通知粉絲成員且因此從中獲利,然Wirtschaftsakademie認為並未委託Facebook處理粉絲成員個資,當局應直接對Facebook要求禁止蒐集處理。歐盟法院認為Wirtschaftsakademie使用Facebook所提供之平台從中受益,即使未實際擁有任何個資,仍被視為負共同責任(jointly responsible)的資料控制者,應依具體個案評估每個資料控制者責任程度。 在原《資料保護指令》並未有「資料控制者需負共同責任」之規定,本案擴大解釋資料控制者範圍,對照現行GDPR屬於第26條「共同控制者」之規範主體,然而本案將資料控制者擴張到未實際處理資料之粉絲專頁管理者,是否過於嚴格?且未來如何劃分責任與義務,皆有待觀察。
加拿大聯邦上訴法院判決無實體酒店仍得就酒店服務註冊商標加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出,儘管企業在加拿大未設立實體店面,但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務,仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團(Hilton Worldwide Holding)在加拿大未有華爾道夫酒店(Waldorf Astoria)的實體店,卻將WALDORF ASTORIA(下稱系爭商標)於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標,遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定,提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出,系爭商標有使用於全球預訂、付款服務,且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而,商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決,與加拿大商標異議委員會(Trademarks Opposition Board,TMOB)Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案,認為須由實際位於加拿大的酒店,始能提供酒店服務,遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後,聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義,因此有無使用商標,認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出,無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務,只要消費者從中獲得實質利益,即代表企業已實現其服務。準此,華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務,屬於附帶或輔助服務,但若消費者有因系爭商標的原因,而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務,並從中獲得利益,則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在,商標權人仍可將商標與其服務結合,但聯邦上訴法院提醒,僅在加拿大境外在網站上顯示商標,尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外,商標若結合於網路服務使用,則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動,因此,商標權人為了持續受商標法的保護,有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況,俾利在發生爭議時,有證據資料得以佐證。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)