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)。
美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
日本個人資料保護法修正案允許變更利用目的引發各界議論日本國會於本會期(2015年1月)中,進行個人資料保護法修正草案(個人情報保護法の改正案)的審議。修正草案研擬之際,歷經多次討論,IT總合戰略本部終於在2014年6月公布修正大綱,後於同年12月公布其架構核心。 本次修正,主要目標之一,是使日本成為歐盟(EU)所認可之個人資料保護程度充足的國家,進而成為歐盟所承認得為國際傳輸個人資料的對象國;為此,此次修正新增若干強化措施,包含(1)設立「個人資料保護委員會」;(2)明訂敏感資料(包含種族、病歷、犯罪前科等)應予以嚴格處理;(3)明訂資料當事人就其個人資料得行使查詢或請求閱覽等權利。 本次修正的另一個目標,則是促進個人資料利用及活用的可能性。2014年中,日本內閣府提出「有關個人資料利活用制度修正大綱」,提倡利用、活用個人資料所帶來的公共利益,並指出,過往的法規僅建構於避免個人資料被濫用的基礎,已不符合當今需求,且易造成適用上的灰色地帶,應透過修法予以去除;未來應推動資料的利用與活用相關制度,來提升資料當事人及公眾的利益。本次修正因此配合鬆綁,允許符合下述法定條件下,得變更個人資料之利用目的:(1)於個人資料之蒐集時,即把未來可能變更利用目的之意旨通知資料當事人;(2)依個人資料保護委員會所訂規則,將變更後的利用目的、個人資料項目、及資料當事人於變更利用目的後請求停止利用的管道等,預先通知本人;(3)須使資料當事人容易知悉變更利用目的等內容;(4)須向個人資料保護委員會申請。 目標間的兩相衝突,使得該案提送國會審議時,引發諸多爭議。論者指出:允許在特定條件上變更個人資料的利用目的,雖顧全資料利用的價值,但似不符合歐盟個人資料保護指令對於個人資料保護的基準,恐使日本無法獲得歐盟認可成為資料保護程度充足的國家,亦徹底喪失此次修正的最重要意義。
FCC指定九家業者負責管理閒置頻譜資料庫美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)於2008年11月公布法規命令,開放閒置無線頻譜之使用。閒置頻譜緣起於美國無線電視訊號,對於鄉村或偏遠人口較少之地區並無覆蓋,這些地區之無線電視頻譜處於閒置未用狀態。FCC因應無線通訊對頻譜之需求,在以拍賣釋出新頻譜的同時,也由增進既有頻譜的效率著手。 FCC於此法規命令中公布初步的技術規範,包含使用地理資料庫以及感知無線電技術作為利用閒置頻譜之要件。之後,FCC於2009年11月公告接受業者遞交計畫書,審查是否能成為資料庫管理者之資格。 2010年9月FCC再度公布新的法規命令,取消感知無線電技術作為必要條件之要求,並調整技術規範,也預告將選擇民間業者來進行地理資料庫之管理與建置。 2011年01月26日,FCC正式公告九家業者,包括Comsearch、 Frequency Finder、Google、KB Enterprises LLC and LS Telcom、 Key Bridge Global LLC、 Neustar、Spectrum Bridge、 Telcordia Technologies、 WSdb LLC.。這九家業者將必須針對2010年所發佈之新規則提出補充資料,並與FCC工程技術辦公室(Office of Engineering and Technology ,OET)配合,舉行一系列的研討與測試實驗,確立最後的技術標準與測試資料庫運作的穩定度。 FCC亦表示,資料庫管理者必須同意,他們將不會從事任何歧視性及反競爭行為,亦不可有危及用戶隱私之行為。 在FCC指定地理資料庫的管理者後,美國開放閒置頻譜使用的前置準備也可說是完成,未來等業者完成測試,相關利用頻譜的設備上市之後,可望為無線通訊市場帶來更多低成本的選擇。