英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠:邁向未來低碳之路」,儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用,然而,最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料,它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍,因此,減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。
2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一,而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%,這些燃煤電廠正在不斷老化,以現代標準來看其發電效率已是相對低下,並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此,近年來有許多燃煤電廠關閉,而當這些燃煤電廠停業時,往往是在短時間內才對電力市場發出通知,關廠增加了短期電力供應安全的壓力,除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。
基於上述理由,本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施,並為投資者提供更大的市場確定性,以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。
BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS):
(1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術,並符合現行英國排放績效標準(EPS)。
(2)修改現行排放績效標準(EPS),由每年排放限制強化為即時排放限制,以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。
另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳,以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量,此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
中華人民共和國第12屆全國人民代表大會常務委員會第18次會議於2015年12月27日通過並公布《中華人民共和國反恐怖主義法》(以下簡稱反恐法),並自2016年1月1日開始施行。反恐法第18條與第19條要求電信業務經營者與互聯網服務提供者,應當為公安機關、國家安全機關依法進行防範、調查恐怖活動「提供技術接口和解密等技術支持和協助」,並應當依照法律與行政法規規定,「落實網絡安全、信息內容監督制度和安全技術防範措施,防止含有恐怖主義、極端主義內容的信息傳播;發現含有恐怖主義、極端主義內容的信息的,應當立即停止傳輸,保存相關記錄,刪除相關信息,並向公安機關或者有關部門報告。」倘有違反以上規定且情節嚴重者,反恐法第84條授權由主管部門對該公私處50萬人民幣以上罰款,並對該公司直接負責之主管人員與其他直接責任人員處10萬元人民幣以上50萬人民幣以下罰款,並可由公安機關對該等人員處5日以上15日以下之拘留。 我國刻正進行資通安全管理法之制定,以為範圍更廣之資訊基本法的作用法。資通安全管理法當中考量納入與關鍵基礎建設相關之民間產業,使之成為資安通報之一環,政府需要民間企業配合時也將於法有據。於恐怖攻擊事件頻傳之今日,倘我國需要就此等事件要求電信業者或服務提供者進行通報時,相關國際立法例及其實踐,即值參酌。
GPL(General Public License,通用公共許可證)即將進行更新修訂FSF( Free Software Foundation,自由軟體基金會)於日前公佈,將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過,隨著軟體開發技術日新月異,新興網路應用議題亦不斷產生,故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案,詳細說明每一條條文修改的原因及影響,並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士,共同彙集多方的意見,以期獲得更廣大的效益。 然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款,但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一,再加上新興的網路應用技術與模式,GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂,以避免引發爭議;若是相關爭議順利解決的話,預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。
淺談美國建築能源科技法制政策發展近況 美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。