日本經濟產業省「促進再生能源關連制度改革小委員會(再生可能エネルギー導入促進関連制度改革小委員会)」於2016年2月5日公布了報告書,該報告書集結了自2015年9月以來,共計13次的討論整理,未來FIT制度改革方向,將以此為根基。
提出該報告的目的在於,達成最加能源構成方案(エネルギーミックス)之目標,於2030年導入22-24%之再生能源,冀望在最大限度導入再生能源,並與抑制國民負擔之間調合並存。
該報告提出五大修正制度方針,分別簡述如下:
(一)針對未運行案件對應修正認證制度
(1) 進一步加強撤銷認證制度之報告徵收及聽證程序。
(2) 創設新認證制度,應確認該發電事業的實施可能性後,才得認定為FIT。
(二)促進長期安定發電的配套措施
(1) 事業者應做適當的檢查及維修、發電量定期報告,制定廢棄及回收等應遵守事項。若有違反情事,主管機關得發出改善命令或是取消認定資格。
(2) 確認並遵守所涉及之土地使用條例、公告認定資訊、提供地方政府建構計畫內容。
(三)導入成本效率
(1) 設定中長期之「收購價格」目標。
(2) 以Top Runner等方式決定具備「成本效率」之收購價格,亦即以最佳方式選擇。
(3) 賦課金減免制度為一個可持續的機制,同時透過活用賦課金以確保基金,並確認對象事業的節能方案及對國際競爭力的影響等(檢討減免率)。
(四)擴大導入開發週期長(リードタイムの長い)之電力
(1) 開發週期較長之電力,預先於數年前決定認證案件之收購價格。
(2) 進行環評期間減半(通常為3~4年)等必要規制改革。
(3) 於FIT認證前,得申請接續系統。
(4) 針對不同電力的挑戰檢討對應的支援方法
(五)擴大導入電力系統改革之優勢
(1) 基於「廣域系統整備計畫」,計畫性地推動整備廣域系統。
(2) 對應區域系統之限制,公告系統資訊以及建設費用之單價。此外,繼續活用投標邀請規則(入札募集ルール),共同負擔系統升級費用。
(3) FIT收購義務人由零售事業者轉換為輸配電事業者,並促進全國區域間電力調配(広域融通)之順暢性。收購後之電力,得經由交易市場外直接輸送予零售事業者。
(4) 整備再生能源事業者間公平之輸出控制規則(公平な出力制御ルール)。
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)
日本修訂大學與研究機關敏感技術出口管理指引,因應外為法相關行政命令修正擴大出口行為之認定範圍日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」(安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス(大学・研究機関用))。該指引係依據外匯與外貿法(外国為替及び外国貿易法,下稱外為法)及其行政命令訂定,用以協助大學與研究機關,建立符合出口管制法規之內控制度,防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」(輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令),強化「視同出口」(みなし輸出)行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正,日本居民位於外國政府支配下,或其行動係經外國政府與組織指示,而受到外國政府與組織強烈影響之情形,視同非日本居民,向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容,重點如下: 針對如何認定是否該當「視同出口」要件,追加說明模擬事例與判斷方式,例如:日本大學教授同時在外國大學兼職,又取得敏感技術時,是否該當「視同出口」要件,應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序:就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下,被認定為非日本居民,建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時,掌握必要資訊;技術提供方在提供技術前,需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務:若需向直接取得敏感技術以外之人,獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊,應訂定程序依此進行判定;大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務,大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關:應留意透過線上會議「提供技術」之可能性;存在僱傭關係但未入境日本,經遠距工作提供勞務者,視為非日本居民;於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術,視同向境外出口技術而須申請許可。
比利時法院要求Google移除新聞轉載連結儘管類似 Google News 提供新聞連結的作法在網路上屢見不鮮, Google 也認為其行為完全合法,但 比利時布魯塞爾法院於 9 月 5 日 作出的判決,仍要求 Google 在沒有獲得對方允許或支付相應費用的情況下,應 停止從法語報紙上節錄新聞片段,否則將會面臨每天一百萬歐元的罰款。 Google 雖因此暫時移除了相關新聞的轉載連結,卻打算對此判決提起上訴。 該案法官指出, Google 在這些報章媒體網站更新相關新聞後,才在 Google 網站上提供轉載內容,法院認為這不但侵害了作者的著作權,且違反比利時有關資料庫的法律。除了移除轉載連結外,法院也要求 Google 必須在 Google 比利時網站上公布該判決內容,否則另須繳交每日五十萬歐元的罰款。 這起控告 Google 的訴訟是由比利時出版集團 Copiepresse 所提起的,該集團代表比利時境內多家法語及德語報社,亦為一管理比利時法語及德語媒體著作權的專門機構。