過去,在Tesla的總部大廳有一道專利牆,然現在已將它們移除,並不代表任何意義了,象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念,促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念,免費提供製造者使用相關專利,以加速電動車產業的發展,因電動汽車的銷售量,仍未及一般汽車銷售量的1%;再者,假如電動車廣泛的發展,亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。
Tesla為促進永續運輸的發展,將釋出數百件專利,且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人,提起專利訴訟,並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒,卻同時佈下許多智財地雷,禁止其他人踏入電動車產業領域,豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時,認為專利等同於獎勵,因此設法努力取得專利;但之後體認到專利某程度阻礙進步,且保護的是大企業而非發明人本身,亦即企業有如獲得一場訴訟的門票,必須盡量避免運用此手段。
每年全球有100億元的新車產量,Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機,易言之,在如此廣大的市場,Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車,而非其他的電動車製造商,故釋出專利的舉動,相信將能促始其他電動車製造商,甚至全世界的電動車產業,因此共同且加速發展的科技平台而受惠。
日本經濟產業省於2022年2月4日發布電力、天然氣及石油部門的「去碳轉型金融路徑圖」(トランジション・ファイナンスに関するロードマップ),作為各部門轉型金融之指引,確保資金持續投入,協助二氧化碳主要排放部門朝去碳化轉型,以實現2050年碳中和目標。 電力、天然氣及石油部門之「去碳轉型金融路徑圖」,係以科學根據為基礎,依據日本國內電力、天然氣、石油部門之現況及相關政策規劃,導入現階段具可行性之技術,確實推動減少二氧化碳排放;同時並針對未來技術的發展與革新目標訂定時間表,確保技術與各部門未來之發展能有助日本於2050年達成碳中和目標。一方面於企業欲透過轉型金融取得資金時,指引企業針對其現行氣候變遷對策進行檢討;另一方面,亦可協助金融機構審視企業於轉型融資時所提出之轉型策略與措施,以判斷是否符合轉型金融之資格。各部門主要重點如下: 電力:2020年開始導入轉型燃料(生質能、氫、氨與天然氣之混和燃燒),並逐步淘汰傳統火力發電;2030年確立去碳燃料(純生質能、氫、氨火力發電、再生能源等)相關技術,並推動商用化。 石油:2020年起開發石油製程節能技術,並推動轉型以天然氣為主要燃料;同時發展氫氣製造技術、二氧化碳捕捉技術,於2030年達成商用化。 天然氣:2020年起針對天然氣、液化石油氣進行節能製程、燃料利用效率、合成燃料相關技術開發,並擴大建置都市天然氣管線、確保液化石油氣配送途徑等。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
德國聯邦內閣政府決議通過「電信終端設備連接與自由選擇法草案 (Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten)」為防止網路服務企業,在提供網路服務上替客戶連接寬頻網路(Breitbandanschluss)時,僅准許使用自家公司提供之路由器(Router),進而導致路由器或數據機(Modem)市場之壟斷狀況,違反市場自由競爭,德國聯邦內閣政府於2015年8月12日決議通過德國聯邦經濟暨能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)於2015年2月25日所提出之「電信終端設備連接與自由選擇法草案」(Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten)。 透過該草案,德國廣播電台與電信發射設施法(Gesetz über Funkanlagen und Telekommunikationsendeeinrichtungen)新增條文,以確保所有的終端設備(Endgeräten)列為市場自由化之對象。透過法定市場自由化的規範亦達成歐盟貨物公開及自由流通(free movement of goods)之原則。 該草案亦修定德國電信法(Telekommunikationsgesetz),「客戶之網際網路接取」現被定義為「被動式網絡終端點(passiver Netzabschlusspunkt)」。亦即,網路的架構設定與規劃,以往通常為電信業者所指定及管理,並包括路由器在其中,然而透過新法之修訂,已將路由器排除在被動式網絡終端點外,反而明確定義為積極終端設備(aktives Endgerät)。電信業者的管轄管理權限,以草案之修訂在路由器端前就會被設限。因此,讓網際網路使用者自己可使用自己裝置的路由器來定義自身的積極連接點(aktives Zugangspunkt)。 然而,網路營運者仍然可以提供其客戶終端設備,像是路由器或網路數據機,但透過該草案,客戶現可擁有終端產品的選擇權,而不致被迫使用被指定之網路終端設備。