菲律賓就共乘服務發布新法令，針對以APP招車及其相關營運進行明確規範
菲律賓於今（2015）年05月13日發布共乘服務（如：Uber）新法令，成為全球第一個針對以APP招車及相關營運進行明確具體規範的國家。在該法令規範之下，車齡在七年以下之私人轎車、休旅車及小貨車得經如「優步」（Uber）或GrabCar等共乘服務公司之認證合格後參與營運。
菲律賓交通部長阿巴亞（Joseph Emilio Abaya）說明，根據全球資料庫 “Numbeo”公司之調查研究，由於首都馬尼拉（東南亞第二壅塞，僅次於印尼首都雅加達的城市）缺乏足夠的大眾運輸工具，故共乘服務有其需求及必要性。
「我們不應將共乘服務視為傳統計程車產業的損害者，而應該認為它可以提供更優質的服務、同時迫使傳統業者現代化及革新。」阿巴亞在本週就該規範即將施行的簡報中如此闡述。
總部設立於美國的「優步」（Uber），係全球最具價值之風險投資新創公司，估計市值400億美元。關於優步如何支付駕駛報酬、向乘客收取車資費用並確保其安全、以及違反交通法令規範等層面，業已在全球面臨諸多法律挑戰。共乘服務運用科技來連結市民利用其自有私家車與欲搭乘車輛之消費者，而傳統計程車經營者之忿怒則在於其毋須支付許可（執照）費、也毋須遵守當地相關規範。
優步考量到馬尼拉人口達1,500萬之眾，因此預期菲律賓將會是有利可圖的市場。優步菲律賓總經理Laurence Cua於接受路透社（Reuters）訪問時表示：「此次修法，係將消費者的安全置於優先考量，亦認同如優步這類型公司之價值，以及其運用科技改善城市運輸品質之能力。」
然而優步及其他同類公司發現：要在經濟快速成長的東南亞經營，未必是一件輕而易舉的事情。傳統計程車業者揚言要控告政府，以促其保護在馬尼拉攬客維生的27,000部計程車。
「世界各地政府均瞭解計程車業者投資多少於經營，卻僅有菲律賓的業者未受保護。」菲律賓全國計程車駕駛協會主席Jesus Manuel Suntay對路透社如是說。
根據日本獨立行政法人國際協力機構估計，馬尼拉因交通阻塞，每日生產力損失的價值高達5,700萬美元之譜。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法（Personal Data Protection Act 2012, PDPA）明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長（Data Protection Officer, DPO），負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責，新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則，將資料保護專員分為三種工作職能，九項專業能力，進而規劃相關培訓課程。 此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員，亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯，確定自我能力與培訓課程之落差，進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長，依據工作職能與職責區分如下： 一、 資料保護專員 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序，並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 識別個人資料之風險，並提出風險管控之措施。 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。 定期檢視審核，分析現況並矯正改善。 識別並規劃利害關係人之需求與利益。 二、 資料保護長 制定並審查個人資料管理計劃。 根據組織職能，視需求與流程，執行個人資料保護與風險評鑑，並解決相關業務風險。 制定培訓計劃，舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。 確保組織內部個人資料保護之意識。 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估，並建立合規性流程。 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求，做為日後促進資料創新之實施。 三、 區域資料保護長 監督資料傳輸活動，並提供個人資料保護法之領導指南。 建立區域創新之資料保護策略。 減少區域內之個資事故。 於資料創新之運用提供戰略性，為組織創造業務價值。 評估新興趨勢與科技，如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。 針對上述工作職能與職責，結合所需之專業能力，包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維，規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程，使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範，若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。
歐盟公布人工智慧白皮書歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》（White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust）指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重，促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。 在投資方面，白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資，目標是未來10年中，每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金；並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家，並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。 而在監管方面，白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎，未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下，應包括下列幾個重點：1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規，例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清；2.釐清現行歐盟法規之限制，例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體（stand-alone software）有待釐清；3.應可更改人工智慧系統之功能，人工智慧技術需要頻繁更新軟體，針對此類風險，應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範；4.有效分配不同利害關係者間之責任，目前產品責任偏向生產者負責，而未來可能須由非生產者共同分配責任；5.掌握人工智慧帶來的新興風險，並因應風險所帶來之變化。同時，白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點，認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見，截止日期為2020年5月19日。
淺談我國經濟部能源局建築能源效率管制措施淺談我國經濟部能源局建築能源效率管制措施 科技法律研究所 2013年3月25日 壹、事件摘要 行政院2012年9月份核定「經濟動能推升方案」，擘畫台灣2030年經濟藍圖。在該方案中，乃明示能源永續發展的重要性。經濟部能源局於2013年3月份公告修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」，針對22,349家空調設備用電大之觀光旅館、百貨公司、零售式量販店、連鎖超級市場、連鎖便利商店、連鎖化妝品零售店、連鎖電器零售店及銀行、證券商、郵局、大眾運輸場站及轉運站等合計11類業者，實施「冷氣不外洩」、「禁用白熾燈泡」及「室內冷氣溫度限值」規定，預估每年可節省2,158萬度電。 經濟部能源局表示，11類服務業100年總用電量約71億度，其中空調用電量約占41%。觀鄰近中國大陸、南韓、日本政府均已針對營業場所訂有夏季室內空調溫度，並由公部門帶頭示範。台北市政府自2011年起亦開始推動「營業及辦公場所室內冷氣平均溫度須保持在攝氏二十六度以上」規定，實施至今有效促使約700家能源用戶(契約容量超過300kW)之空調均溫維持於二十六度，實施結果由99年不合格率32.3%，至101年不合格率降低為4.9%，顯示執行該規定有效可行。 貳、重點說明 經濟部能源局新修正公告之「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」，乃著眼於建築物內部耗能之管制，而該管制措施乃近年來歐、美等先進國家亟力促進推動的建築能源效率(energy efficiency)議題。 參、事件評析 據統計，建築物耗能占人類經濟活動總碳排放量40%，而台灣地區舊建築物約莫占整體建築物97%，如何有效提升舊建築物本身之能源效率為重要課題。查內政部建築研究所之相關研究，建築物節能主要含括三個面向 - 外殼節能、空調節能及照明節能，因建築外殼節能為內政部營建署之管轄範疇，故經濟部能源局僅就建築物之空調節能及照明節能進行管制，本文將以美國聯邦能源部(Department of Energy, DOE)相關之法制政策為比較探討。 美國聯邦政府於2011年2月份正式啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative)，於2012年12月份能源部(Department of Energy, DOE)發布之進度報告(Progress Report)指出，目前建築能源效率存有若干投資障礙，第一，尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據；第二，尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊；第三，能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此，能源部將致力於促進能源效率投資並強化聯邦公部門示範作用等手段。 在促進能源效率投資上，因市場尚缺乏相關數據資訊，難就能源效率之市場價值進行驗證；將研議相關機制，作為未來融資和建築物改善的基礎。另在聯邦公部門強化示範作用上，將透過聯邦能源管理計劃(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC)，持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 此外，於該倡議旗下之「更佳建築挑戰」(Better Building Challenge)乃鼓勵民間部門之參與。以美國百貨業龍頭梅西百貨(Macy)為例，其承諾將透過能源資訊系統(EMS)之使用、觀察及分析，找出佔地一億七千九百萬平方呎的商業樓地板面積之關鍵能源機會。照明方面，該公司也以超過一百萬盞LED燈之替換與重點照明，在過去三年內減少了百分之七十的照明能源消耗。 綜上觀察，我國能源局新修正「指定能源用戶應遵行之節約能源規定」下「禁用白熾燈泡」規定，乃禁止十一類業者使用二十五瓦特以上之白熾燈泡於一般照明用途，近似於美國梅西百貨於「更佳建築挑戰」下所承諾之LED重點照明之實踐。此外，借鏡美國經驗，我國宜研議建立起台灣建築能源效率數據資訊之系統資料庫，助於未來舊建築改善市場之發展。