歐盟執委會於2009年4月23日發布再生能源指令(DIRECTIVE 2009/28/EC),目標在2020年達成20%的再生能源利用;並於2011年1月31日發布「再生能源:邁向2020目標」(Renewable Energy: Progressing towards the 2020 target)通訊報告,檢視歐洲再生能源產業概況及所面對的挑戰,透過與「歐洲及國家再生能源領域之財務檢視」(Review of European and national financing of renewable energy in accordance with Article 23(7) of Directive 2009/28/EC)、「運輸領域使用生質燃料及其他再生燃料的發展及技術評估」(Recent progress in developing renewable energy sources and technical evaluation of the use of biofuels and other renewable fuels in transport in accordance with Article 3 of Directive 2001/77/EC and Article 4(2) of Directive 2003/30/EC)及「生質燃料及生質燃油永續計畫報告」(Report on the operation of the mass balance verification method for the biofuels and bioliquids sustainability scheme in accordance with Article 18(2) of Directive 2009/28/EC)等三份報告的結合,瞭解再生能源領域發展所須的支出、確保其品質、運用最有效率及最具經濟效益的手段,架構歐洲再生能源利用之2020年目標。
為達此一目標,各會員國自行採取相關措施加以推動,每年投入的資金呈倍數的成長;然在2020年之後,卻未見相關政策規劃。為持續發展再生能源,執委會於2012年6月6日發布「再生能源:歐洲能源市場的重要角色」(Renewable Energy: a major player in the European energy market)通訊報告,呼籲各會員國在相關計畫的建立與改革採取更協調一致的措施,提升會員國間再生能源的交易,並探討2020年之後再生能源的發展框架。此一通訊報告包含兩部分:第一、為達2020年的再生能源發展目標,指出四個須加速推動的領域;第二、開始思考2020年後之規劃框架。
針對應加速推動以達成2020年發展目標的四大領域,包括(1)能源市場、(2)支援計畫(support schemes)、(3)合作機制、(4)地中海區能源合作計畫。歐盟執委會堅持達成境內能源市場的整合,並認為有必要提供投資獎勵,以順利進行。對於相關支援計畫,應鼓勵降低成本並避免過度補貼;由於支援計畫多由各國政府主導,而各國可能有缺乏透明度、突然終止、甚至補助差異,造成市場運作模式的阻礙,因此執委會呼籲透過跨國的合作來解決。此外,執委會鼓勵增加合作機制,使會員國間能透過再生能源的交易、降低成本,以達成再生能源利用目標。針對地中海區的能源合作計畫,執委會建議改善其管理框架,並著重於整合馬格里布地區(Maghreb)的市場,將有助於大規模投資,進口再生能源電力。
針對2020年後之發展,則應兼顧創新與降低成本,促進對再生能源的投資。依據歐洲「2050能源路徑圖」(Energy Roadmap 2050)之規劃,開始探討邁向2030的發展策略,主要仍以溫室氣體排放、再生能源及能源效率為政策目標。執委會強調,儘速確定2030年的發展規劃至關重要,此規劃並應使再生能源業者在能源市場上提升其競爭力。
經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規,以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》(Fortschritt durch Datennutzung)文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定,規劃德國資料政策與法規的工作進程,以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下: 1.更多的資料: (1)公部門資料:藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性,並透過新訂法規提升資料近用機會,包括《交通資料法》(Mobilitätsdatengesetz)確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》(Bundestransparenzgesetz)作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》(Forschungsdatengesetz)簡化科研資料的取得,以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料:德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本,以降低資料的交易、操作成本,並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》(Beschäftigtendatenschutzgesetz),重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料:德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循,確保資料的品質、互操作性,以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範,並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責;另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化:為使資料可持續地利用與發展,政府機關方面將設置資料專責人員,並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面,將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念,促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面,顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題,亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。
政府採購雲端服務新興模式暨資安一體考量之研析