日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」

  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)。

相關連結
※ 日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7194&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/05)
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用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

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日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度(JC-STAR),助消費者提升產品資安識別 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年10月30日 壹、事件摘要 為因應物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品日趨嚴重的資安威脅,日本陸續訂定針對物聯網產品資安之國內法規與政策方針,除了為強化物聯網產品之資安要求以外,藉由具體的資安評級要求,適用不同類型的物聯網產品,再透過資安標籤制度以區別產品,提升產品之資安識別,以供消費者選購時參考。據此,本文觀測日本近期建立的JC-STAR制度與其所適用國內法規,供我國未來參考與借鏡。 貳、重點說明 一、日本JC-STAR制度背景與目的 日本資訊處理推動機構(独立行政法人情報処理推進機構,Information-Technology Promotion Agency, Japan,簡稱IPA),依日本經濟產業省於2024年8月23日所公布之《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》政策架構下[1],建立了《物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度》(セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度,Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements,簡稱JC-STAR),並於2025年7月29日完成《物聯網產品資安符合性評鑑與標籤制度之基本規章》[2](セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程,簡稱本規章)之最終修訂,建立了JC-STAR制度的框架。本規章將物聯網產品的定義、產品所需的附隨服務(含數位服務等)、可提供驗證服務之單位、第三方監督、廠商自我宣告機制、資安符合性基準、評鑑與評鑑報告書、資安符合性標籤及分級機制等多種要件、適用對象與要求事項明確化,確立了以星等為評級的JC-STAR資安標籤制度框架。此外,JC-STAR制度針對物聯網產品採購方、使用方等不同的資安需求,透過附有資安標籤的產品以供各自選購時為考量,因此JC-STAR制度有以下二點優勢: (一) 較易滿足政府或企業的採購標準 針對政府機關或企業等所需採購的物聯網產品,事前已透過共通性的適用標準,將物聯網產品資安進行評鑑分級,並將評鑑流程可視化管理,不僅使產品符合各組織或單位的資安防護需求,同時使產品選購更加便利。 (二) 確保特定領域事業或行業等符合資安法規要求 基於特定領域事業或行業可能有特殊的資安需求,通過符合性評鑑的物聯網產品,因經第三方驗證後以最高等級的標籤呈現,故可確保符合特定領域事業團體之特殊資安需求,或配合指定使用,以確保其採購之物聯網產品均具備合規性。 二、日本JC-STAR框架與資安要求 日本JC-STAR制度是結合歐洲電信標準協會(ETSI)網路安全技術委員會於2022年6月所公布的《網路安全暨隱私保護標準》(ETSI EN 303 645),以及美國國家標準與技術研究所(NIST)於2022年9月公布的《消費者物聯網產品之核心基準》(NISTIR 8425)等適用標準,並經日本官方改定調整成為適用於日本國內之獨特制度。[3]JC-STAR是基於日本官方所定義之物聯網產品符合性標準(涉及資安技術要求事項等),確認物聯網產品是否符合資安要求以及進行可視化的管理。JC-STAR將物聯網產品區分成四種星級,詳述如下: (一) 一星級(★1) 物聯網產品須符合產品共通性之要求,並適用最低限度之資安要求事項,倘若產品已滿足相關要求事項,由產品供應商自我宣告即可。 (二) 二星級(★2) 視物聯網產品的類型、功能特徵等因素,於一星級以上增訂基礎的資安要求事項,倘若產品已滿足相關要求,仍由產品供應商自我宣告即可。 (三) 三星級(★3) 視物聯網產品的使用對象,包含政府機關、關鍵基礎設施或相關業者、地方政府或人民團體、大型企業之關鍵系統等,依產品類型、功能特徵等因素,訂定共通性之資安要件,並須由獨立第三方進行驗證,並須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。 (四) 四星級(★4) 適用程序上雖與三星級相同,依產品類型、功能特徵等因素,訂定共通性之資安要件,並由獨立第三方進行驗證,須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。惟物聯網產品中,諸如通信設備等所適用的資安要求及相關風險層級較高,因此為最高防護等級。 值得注意的是,日本正積極與新加坡、英國、美國、歐盟等各國專責機關等交涉中[4],預計將JC-STAR制度與各國物聯網產品制度相互承認並使其與國際接軌。 參、事件評析 日本透過國內政策方針及訂定規章,結合其他先進國家的資安標準,建立了屬於日本自己的物聯網產品資安標籤JC-STAR制度。主要將各種不同類型的物聯網產品,賦予不同星等評級,供一般消費者或政府、企業法人等選購時參考,具體提升針對物聯網產品的資安識別。此外,依產品適用對象或風險層級不同,適用不同程度的資安要求事項。倘若涉及政府或企業法人等採購需求,則可能適用三星或四星等級,且產品均須經獨立第三方進行評鑑後,才能取得符合性評鑑報告書,並添附資安標籤。 因此,JC-STAR並非僅針對政府或公部門單位採購適用,而是擴及日本國內產業或是一般消費者,因此日常中物聯網產品的使用,均受到全面性的資安保障。另一方面,倘若未來日本JC-STAR制度受到其他各國承認,即代表物聯網產品可在已簽署承認的國家間受到信任而流通產品,故可望大幅降低日本國內物聯網產品供應鏈符合國際法規或契約要求的成本,有助於提升產業競爭力。據此,日本以資安標籤提升消費者識別,並有物聯網產品資安驗證機制之整體性規劃,均可供我國推動物聯網產品資安治理政策之未來借鏡與參考。 [1]〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/pdf/20240823_1.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [2]〈セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程〉,独立行政法人情報処理推進機構,https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj90000003563-att/JSS-01.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [3]〈IoT製品のセキュリティ確保に向けて ~セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度(JC-STAR*)の紹介~〉,頁25,独立行政法人情報処理推進機構,https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj9000000gg60-att/JC-STARsetumeikai_1.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [4]〈ファクトシート:岸田総理大臣の国賓待遇での米国公式訪問〉,日本外務省,https://www.mofa.go.jp/files/100652150.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。

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