英國推動「公共緊急警報：行動通訊預警試驗」實證服務
為試驗導入智慧防救災各項新興技術與機制，英國國民緊急事務秘書處 (Civil Contingencies Secretariat, CCS) 於2013年秋天分別對北約克郡 (North Yorkshire)、格拉斯哥 (Glasgow) 和薩福克郡 (Suffolk) 三地區進行共三次的「公共緊急警報：行動通訊預警試驗」(Public emergency alerts: mobile alerting trial)。由於英國已有92%民眾具有行動電話，並以隨時得接收訊息為出發點，進行有別於傳統預警系統之公共緊急預警系統試驗。此試驗由國民緊急事務秘書處與O2、Vodafone和EE三間行動網路業者 (mobile network operators) 和地方政府應變單位合作，雖係以行動電話為試驗主軸，但試驗重點則以政府或地方政府應變單位「不知道」民眾個人電話，亦不要求民眾簽署才能取得此次試驗訊息為主。
此三次試驗手段有二，包括「小型區域廣播服務」 (cell Broadcast service, CBS)，係以單點對多點發送緊急簡訊，以及「以地區為基礎的簡訊」 (location-based SMS messaging)，以群組方式發送簡訊至指定地區用戶，二種發佈緊急訊息的方法為試驗。
北約克郡 (North Yorkshire)主要與EE進行發送緊急水災警報系統，對於廣播訊息發送的時間或調整時間長短以供傳送「泡沫警報」(表訊息多寡)到地域寬廣或數個地區而言，是有效的手段。格拉斯哥 (Glasgow)地區為蘇格蘭最大城市，與O2業者進行最大型的試驗，發送數千緊急訊息給民眾。而薩福克郡(Suffolk)則是由於該區不僅於市中心具兩個火車站，遊客也眾多，因此試驗場域以住商混合住宅區及處於該區的人民為主。除小型區域廣播服務和以地區為基礎的簡訊外，薩福克郡也與社交網路Twitter合作，共傳送三種訊息試驗。
透過上述試驗，公共緊急警報：行動通訊預警試驗計畫報告也提出針對隱私與對於電信服務業者於災害發生當下之通訊服務義務未來應制訂相關規範，以及應統一發送訊息之通訊警報協定標準等建議。
以色列創新、科學及技術部（Ministry of Innovation, Science and Technology）於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策，在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下，以多元、協作、原則、創新的理念為其導向，為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊，以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策，以求解決人工智慧的七個挑戰，帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施，其中具有特色的三項為： 1. 軟性監管：人工智慧政策採取軟性監管制度，以OECD人工智慧原則（OECD AI Principles）為基礎，採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展，注重以人為本的道德原則，強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心（AI Policy Coordination Center）：邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心，進行人工智慧政策研議，向政府部門監管提出建言，為人工智慧的開發使用建立風險管理，並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作：政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇，提出人工智慧的議題與挑戰，邀請相關人士參與討論，並積極參與國際標準制定，進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」，強調以人為本、永續發展、多元包容為核心，以八大指引為標竿，推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討，可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考，與國際脈動建立連結。
OECD：汙染性能源稅收過低無法激勵低碳轉型經濟合作與發展組織（OECD）2019年9月20日根據《2019年能源使用稅（Taxing Energy Use 2019）》報告指出，汙染性能源會造成地球與人類健康的危害，而課徵「汙染性能源稅」是降低其排放的有效方法，且稅收尚可用於協助低碳轉型，但在報告所研究的44個國家能源排放量佔全球80%以上，與能源有關的二氧化碳排放中卻有70%未徵稅，課徵的汙染燃料稅過低，無法促使其改用較為清潔的能源（cleaner energy），而無法鼓勵低碳能源轉型。 能源稅中，道路燃料稅相對較高，但無法反映其造成環境損害的成本；煤炭稅在多數國家中幾乎為零，但煤炭的碳排放幾乎佔了能源碳排放的一半；天然氣是較為潔淨的能源，其稅收通常較高。在非道路的能源碳排放中，有97%被徵稅，但44個國家中只有4個國家（丹麥、荷蘭、挪威、瑞士）的徵稅在每噸30歐元以上，遠低於環境損害的程度，近年來甚至有國家降低能源稅。 該報告表示，改善稅收政策、為低碳技術提供公平的機會，將有助於將投資轉向更環保的選擇，且額外的稅收可用於社會目的，例如降低所得稅、增加基礎設施或醫療健保支出，OECD未來將衡量減排與其他社會目標（如健康與工作），採取有效的激勵措施減少碳排放，並呼籲各國政府應正視此一問題。
美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，皆屬自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至商用車型，但有關於自駕車逐漸成為現實，已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化，將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而，在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環，是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此，為了保障公共安全與推廣創新，為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ，下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後，歷經2016年9月的修正，於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 （California Vehicle Code）38750 中之條款 3.7所訂定，依照加州DMV規畫，在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車，仍需與傳統汽車一樣，具有方向盤與煞車踏板，而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外，無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控，並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日，已有27家公司獲得加州DMV許可，在道路上測試無人駕駛車輛，且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後，還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見，研擬規範修改內容，以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一，我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而，我國地狹人稠，交通狀況複雜，且國人守法觀念尚有加強空間，確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性，以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此，加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展，值得吾人持續關注。
日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢，經濟與社會產生重大變革，手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料，似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素，在國際上已出現如歐洲共同資料空間（Common European Data Space）等先進的資料運用案例，日本亦開始推動企業跨領域資料運用，藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳（デジタル庁）於2025年6月20日發布資料治理指引（データガバナンス・ガイドライン），以企業經營者為適用對象，歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法，與實踐治理過程中應留意之要點，協助企業推動數位轉型，發揮資料最大效用，持續提升企業價值，並進一步實現超智慧社會[2]（Society 5.0）願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱，概述如下： 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值，因此，運用跨境資料時，需要調查當地國家或地區法規，釐清國際規範，並預測後續法規動向，克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險，則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控，採取適當風險因應措施。為明確責任，須事先與資料共享之利害關係人，將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時，亦須與相關組織及利害關係人共享資訊，確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全（データセキュリティ） 以資料生命週期為基礎，掌握運用跨境資料可能產生之風險，並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度，進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料，應限制在資料產生者允許之範圍內，始得進行運用，以維護資料使用正當性。此外，亦須特別留意資料完整性，確保資料來源值得信賴且未受到偽冒，以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度（データマチュリティ） 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針，持續改善流程，將資料價值最大化，並將風險最小化，提升企業綜合能力。資料長（Chief Data Officer, CDO）須發揮領導能力，建立能迅速因應變化的體制，明確各組織相關負責人與其角色，並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益，向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外，亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此，公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人，並向社會公開公司目前資料成熟度水準，持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量，並降低對社會與個人可能造成的負面影響，企業應參考經濟產業省（経済産業省）於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8]（AI事業者ガイドライン第1.1版），並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素，針對涉及資料運用的各種實務運用場景，由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針（AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針），並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時，不僅會成為企業和產業發展之阻礙，也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型，提升企業價值之目標，除了需要企業管理階層主導，亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作，積極參與資料治理，提高產品與服務價值及企業聲譽，進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例，我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展，日本推動企業跨領域運用資料之做法，亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉，デジタル庁，頁2-3，https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [2]〈Society 5.0〉，内閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [3]前揭註1。 [4]同前註，頁13。 [5]同前註，頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求，有效運用資料的能力。可參閱同前註，頁5。 [7]同前註，頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [9]前揭註1，頁20-23。 [10]同前註，頁24-25。