德國聯邦法院(簡稱:BGH)民事庭於2015/11/26分別在兩件案例中(I ZR 3/14 和 I ZR 174/14)針對網路服務提供者(ISP)責任作出具重大影響力之終審決定。BGH認為即使此侵權網站之內容可在別處被找到,原則上德國ISP仍可阻斷侵權網站之連接。兩案分別由德國音樂集管團體GEMA對德國電信(I ZR 3/14),以及華納、新力、聯合音樂共同對一德國私人電信公司Telefonica O2所提起 (I ZR 174/14),聲明請求法院命令網路連接業者切斷對侵權網站之連接。兩案原告等之聲明分別在一審與上訴審皆被駁回,於是分別上告(Revision)至BGH。
BGH於判決中指出,雖不排除ISP可阻斷對侵權網站之連接可能性,然先決條件在於著作權人需先盡合理的努力(Zumutbaren Anstrenungen),去阻止被保護內容之擴散。而兩案中原告等未盡此義務,故以此為理由駁回上告。BGH課予著作權人盡合理的努力後,才能訴諸此切斷侵權網站連接之最終手段,此可為我國處理網路服務提供者(ISP)之第三人侵權行為責任之參考。
歐盟於2003年通過WEEE及RoHS兩項環保指令,分別為有關「廢電子電機產品回收」(Waste from Electronic and Electrical Equipment, WEEE)及「禁用物質防制」(Restriction on the Use of Hazardous Substances, RoHS)兩項指令,明確規定行銷歐洲市場之電機電子產品,自去(2005)年8月及今年7月起,必須符合WEEE及RoHS禁用六項有害物質(鉛、鎘、汞、六價鉻、PBB及PBDE) 兩指令之規定,才能進入歐洲市場。簡單來說,WEEE係為確保在產品到達壽命終結時,其廢棄的零組件不致污染環境,同時部分材料還要能回收再利用;RoHS旨在規範產品的上游設計及中游製造段必須符合嚴格的環保規範,此兩項環保指令勢必對台灣每年輸往歐洲的電機電子產品,產生相當程度的衝擊,若是產品不符合相關規定,最嚴重將遭受到產品下架的處分。 對此,經濟部擬訂了「我國產業因應歐盟環保指令行動方案」,以今年6月底前輔導輸歐產值80%廠商符合RoHS指令要求為目標,而為了協助台灣中小企業因應新規定,中小企業處將輔導320家中小企業進入綠色材料與供應鏈體系,並與國際綠色供應鏈接軌,提高中小企業綠色競爭力。
國際能源總署發布電力市場設計報告,提供批發電力市場監管制度政策建議國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年11月26日發布《電力市場設計:深化既有優勢、補足制度缺口(Electricity Market Design:Building on strengths, addressing gaps)》報告(下稱電力市場設計報告),旨在提供批發電力市場監管制度之政策建議,並深入分析短期、中長期及配套機制等(Complementary Mechanisms)電力市場型態。 IEA指出,世界各國批發市場價格波動,已達到2019年的5至9倍,而歐洲則因自2021年後,批發電價較2019年上升超過4倍,促使當局採取緊急措施以抑制電價上漲,凸顯出具韌性、效率的電力市場的重要性。 根據電力市場設計報告分析,在短期市場(日間、日前和即時市場)方面,歐洲部分地區、美國、澳洲與日本電力市場中,過去5年電力可靠度超過 99.9%。短期市場促成了高效率的排程、透明的價格形成機制,並讓多元資源與各類參與者廣泛參與。 然而,隨著能源變動性與去中心化的程度提高,IEA建議,短期市場應進一步釋放電力彈性並強化協調功能,伴隨天候變化的再生能源滲透率增加,以更細緻的時間與空間粒度(granularity)反映實際情況,將日前市場的時間間隔縮短至15分鐘或更短,並將大型投標區域劃分為較小的區塊,以反映電網的實際負載狀況。 至於長期市場方面,泰半並未回應日益增加的投資需求與不確定性風險,市場參與者可用的風險管理工具有限;而購售電合約(Power Purchase Agreements, PPAs)在長期市場薄弱的情況下,澳洲、日本、歐洲與美國等國,約有半數至75%的CPPA係由年營收超過10億美元的公司簽署,較小型參與者的採用程度有限。特別是「隨發隨付型」(pay-as-produced)的PPA亦可能與短期市場訊號不相匹配,影響市場參與者的判斷。因此,僅憑PPA本身,無法完全取代運作良好的長期市場所應發揮的功能。 因此,IEA進一步建議,引入「政府或公共信用擔保機制」(public credit guarantees)以降低信用門檻,或是設立可採購長期合約並提供買家短期合約轉售電力的中央機構(central entity that contracts long term and resells shorter-term contracts to buyers);而在市場配套機制方面(包含躉購費率、差價合約等),必須與短期和長期市場緊密協調,以避免產生非預期的負面效果。設計不佳的機制可能削弱價格信號、增加系統成本並製造不確定性。
美國能源部加強推動智慧電網之網路安全,並提供自我評估調查工具美國能源部於今年(2012)6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具(Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool),以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊,這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型(Cybersecurity Capability Maturity Model)的一部分,同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議( Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative)。 網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導,並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行,該模型的四個目標在於:加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序,以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。 此次發佈的評估工具則是以問卷的方式,著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理,而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告,幫助業者改善其網路安全能力,同時,能源部也建議業者,建立優先行動方案,以解決差距的問題,並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度,能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變,以進行應變的評估。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。