從RFID的應用談科技變遷下的人權議題

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2005年03月,第180期
 

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※ 從RFID的應用談科技變遷下的人權議題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=760&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/19)
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歐盟聯合研究中心公布智慧電網計畫及智慧電表部署的成本效益分析指導原則

  智慧電網是歐洲未來低碳能源政策的核心議題,但要更新整個電力系統所費不貲,根據國際能源署(International Energy Agency, IEA)研究指出,從2007年至2030年,若要從生產、輸電到配電全部更新,需要花費1.5兆歐元(EUR 1.5 trillion),故基於投資的考量,有必要依據電網示範計畫所獲得的實際數據,來評估智慧電網發展的成本效益。因此,歐盟聯合研究中心(Joint Research Centre, JRC)分析了歐洲過去及現在正在進行的智慧電網示範計畫的成果,提出全面性的成本效益分析(cost-benefit analysis, CBA)評估架構,並選定葡萄牙InovGrid計畫作為參考實例以調整相關內容,於2012年初公布「智慧電網計畫的成本效益分析指導原則(Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Grid projects,以下簡稱「智慧電網CBA指導原則」)」。   這是第一次具體的將CBA使用在智慧電網的實際案例評估之上,「智慧電網CBA指導原則」是為協助使用者分析不同地區的考量因素,以瞭解利益與成本,並分析關鍵要素,包括計畫的規模大小(例如每年接受服務的消費者、能源消費等)、工程特色(例如所採用的技術、主要設備的功能性)、電網當地特色、利益關係者(哪些人的成本及利益應納入考慮)、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊,以瞭解像分散式能源整合的可能性、電價及租稅的衝擊、環境成本等。「智慧電網CBA指導原則」是在提供建議,依據電力研究機構(Electric Power Research Institute, EPRI)的研究框架,逐步地提供了評估架構,作為分析考量時的核對清單。由於納入了地區性因素的考量,因此分析的結果最終將取決於各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷。   此外,JRC亦公布「智慧電表部署的成本效益分析指導原則(Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Metering Deployment,以下簡稱「智慧電表CBA指導原則」)」。「智慧電表CBA指導原則」之內容主要提供會員國在評估智慧電表的部署時,有一套分析的標準。如同「智慧電網CBA指導原則」一般,「智慧電表CBA指導原則」亦考量計畫規模、工程特色、電網當地特色、利益關係者、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊等因素,但非針對不同地區提供細節性的指示,因此仍須仰賴各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷,以評估智慧電表部署的可行性。

經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》

經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

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