淺析英國建築能源效率政策—Green Deal之融資運作政策研究
全球最大搜索引擎 Google公司於去年12月中宣布，已與美國紐約公共圖書館以及哈佛大學、史丹福大學、密西根大學、牛津大學合作，將數百萬冊藏書數位化讓網友免費瀏覽。此一計畫預計花十年時間建構，在2015年啟動，經費約估1億5000萬到2億美元之間 (The Google Print Program)。雖然此一構想極具創意，但是由於將館藏圖書數位化牽涉著作權爭議，因此由125家非營利學術出版機構組成的美國大學出版協會(AAUP)已針對若干疑點去函，希望Google能釐清著作權法上之疑慮，以利整體計劃之推動。 AAUP所持最重要依據係美國著作權法第107條有關合理使用之規定。AAUP質疑，以Google如此大規模，就圖書內容性質不加以區分，全面性的圖書數位化工程，恐怕無法符合著作權法所訂出的合理使用標準。蓋著作權法有關是否符合合理使用之界定標準，是以事實情況及個案之判別方式為主，故無法想像Google如何在未進行個別之判斷前，便能夠概括性的依此而主張其享有合法權利。事實上，Google之主張與法院實務界之認知存在極大落差。 此外， Google的數位圖書館計畫在許多細部執行事項上，仍存有許多疑點，導致原先欲加入的AAUP會員，無法確保圖書內容完成數位化後，對於以銷售書籍及授權為主要營收來源之出版社，恐會產生造成市場排擠效果之憂慮。 藉由數位技術雖然可以挑戰人類夢想的極限，但過程中涉及的法律層面問題，卻相當程度羈絆了夢想前進的速度。 Google的數位圖書館計劃再次印證了新興技術與現行法規不協調的窘況。就現有事實資料以觀，Google若未能與學術出版商妥善安排著作權引發之爭議，此一計畫未來是否能順利執行，恐怕存有極大疑問。
國際能源總署發布2022年再生能源報告，分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2022年12月6日發布2022年再生能源報告（Renewable 2022），其整理和分析各國之再生能源政策和市場發展現況，並預測再生能源於2022至2027年間在電力、交通和供熱的部署情況，同時提出相關產業在發展上的主要障礙。報告重點如下： （1）能源危機加速再生能源成長 烏俄戰爭所導致之能源危機，迫使各國加速其推動再生能源之政策，例：中國的十四五年規劃、歐盟的REPowerEU計畫，以及美國的降低通膨法案（Inflation Reduction Act）等等，將使2022至2027年間全球的再生能源裝置容量提升約2400GW，等同於中國目前電力的總量，其中歐盟、中國、美國和印度在未來五年間所建置之再生能源，將是過往五年的兩倍；而未來五年間全球成長之電力裝置容量中，再生能源的部分將占90%以上，並且，其總裝置容量將於2025年超越燃煤，成為最大宗的電力來源，其中，又將以太陽光電和風電為主要的發電方式。 （2）各國再生能源法制政策仍有進步空間 國家再生能源法制的不確定性、經濟措施不足、許可程序繁冗，以及電網設施的缺乏，都將阻礙再生能源的發展，若能消除該些障礙，包含簡化許可程序、改善競標方式及提升誘因機制，全球再生能源的成長速率將能再提升25%。 （3）再生能源轉換為氫氣之應用將大幅提升 隨著超過25個國家的氫能政策，全球用於電解產氫的風電和太陽光電裝置容量於2022至2027年間將達50GW，提升近100倍，而主要發展之國家為中國，其次則是澳洲、智利和美國。 （4）生質能的需求持續增加並需開發更多元的原料來源 國際對於生質能的需求將持續增加，在未來五年裡預計成長22%。其中，廢棄物和殘渣的利用是生質燃料重要的一環，至2027年時將有約三分之一的生質燃料來自該兩者，而在燃料需求擴增並造成供應壓力的情況下，則有待政策的推動和技術的研發，以開發更多元且永續的生質能原料。 （5）再生能源供熱的發展程度仍無法取代化石燃料 由於越來越多的供熱來源是依賴電力，而電力中再生能源的比例亦不斷提升，因此，2022至2027年間的再生能源供熱將會提升三分之一，而亦有部份原因是來自政策的推動，尤其是遭遇天然氣危機的歐盟。不過，依目前再生能源供熱技術的發展程度，還無法追上傳統化石燃料所能供熱的數量。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
加拿大聯邦政府預計2018年於全國落實碳排放費用徵收加拿大總理賈斯汀．杜魯道（Justin Trudeau）於2016年10月提出一項改革方案，要求全國各省份或地區於2018年開始，須擇一實施碳稅（Carbon tax）制度或碳交易系統（Cap-and-Trade System）：前者，聯邦政府將制定徵收下限，從2018年每噸10元，逐年提高10元，直至2022年每噸50元為止；至於碳交易系統，則須設立嚴格管控規範，以達聯邦政府實施碳稅制度所得減少碳排放量之預期值。同時，杜魯道更進一步表示，費用將交由各省區自行向排放者進行徵收，並可就其所得作自由運用，反之，倘若未確實執行該項政策者，聯邦政府則將強制介入實施。 事實上，綜觀國際間徵收碳稅制度，主要有兩種類型：一類為全國落實碳稅徵收，例如：荷蘭、丹麥、德國或南韓等，其中尚可再細分是否作為一獨立稅目進行徵收，前述荷蘭及丹麥二國，即直接設立碳稅進行徵收，至於德國與南韓，則是將碳排放作為能源稅之計算因子之一作收取；另一類為國內部分地區自行決定收取，如：美國加州地區及原先加拿大不列顛哥倫比亞省與魁北克省等。 至於未來觀察重點，應在於加拿大實施上述碳排放費用徵收政策後，勢必對於民生消費習慣具相當程度影響，諸如：暖氣、民生用電、交通工具燃料、公共運輸、食品、服裝或其他消費服務，預期均有相應之漲幅，再者，各省區之經濟政策及投資環境，亦可能有不小程度之衝擊，此兩處後續發展，均值得作持續性觀察。