為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 %目標, 歐盟持續祭出多項政策措施,近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指,業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證,而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標,所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫( Nationalen Allokationsplan ),於其內國推動實施。 在歐盟架構下,德國政府於日前公布第二階段的 NAP II ,以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I 及 NAP II ,所有產業-包括能源、工業、交通( Verkehr )、家戶( Haushalte )、以及手工業( Gewerbe )、商業及服務業-均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標,德國政府也一一就各產業訂出排放標準。 基本上, NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則,重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制,此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 %。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚,只須減少百分之一點二五的排放量,能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示,工業面對市場上激烈的競爭,可以少負擔一些氣候保護的成本。此外,為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染,可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業,反之,老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證,比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。 雖則 NAP I 、 NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊,不過這個從環保概念出發的政策,卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整,政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標,必將投入新技術的研究與發展,進而帶動永續、潔能、環境友善( eco-friendly )及綠色科技的發展。
提升晶圓競爭力,維護國家領導性:2020年《美國晶圓代工業法案》鑒於中國大陸製造微電子之能力,日益趨近美國;為建立美國在科技領域之領導地位,與振興全球微電子產業。以美國參議員Charles E. Schumer和Tom Bryant Cotton為首,於2020年6月提出《美國晶圓代工業法案》(American Foundries Act)。法案重點為:(1)資助發展微電子產業與研發設備;(2)創建、擴展與現代化提升微電子產業之設備,與維護國家安全之能力;(3)增加預算確保美國在微電子產業之領先地位;(4)訂定國家微電子之研發計畫;(5)建置產業諮詢委員會;(6)訂定多邊出口控制計畫;(7)禁止資金與國外競爭者相關;(8)限制計畫、承包商、分包商,和預算來源為國防部者採購國內微電子設計與代工服務。 該法案授權國防部長及國家安全局長基於國家安全之需求,由國防部資助微電子產業的建構、研究與發展。資助、輔助微電子產業在製造、裝備、檢測、外觀與研發上的發展,以及在採購設備和智慧財產權上的現代化。此外,美、中的競爭亦延伸至國家關鍵科技保護的面向。該法案規定倘微電子公司在敏感技術的研發,技術的許可、轉讓或投資,係中國政府或其他國際競爭者所有、受其控制或影響,美國政府將收回對該公司之資助,並禁止其參與計畫。 在商業製造上,亦須降低風險,包含對微電子研發的分類和出口管制,確認管理流程,以及減輕供應鏈的安全風險;且須注意在國家安全方面的要求。並為確保美國在微電子產業上的領導地位,國家經費授權國防高階研究計畫機構(the Defense Advanced Research Projects Agency)拓展電子復興計畫(the Electronics Resurgence Initiative),發展具破壞性的微電子科技,包含發展足以支持國產微電子企業的研究量能;並由國家科學基金會(the National Science Foundation)、能源局(the Department of Energy)與國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology),負責執行微電子的科學研究與開發。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
智慧聯網時代巨量資料法制議題研析-以美國隱私權保護為核心