歐盟為清潔能源轉型提出再生能源指令修正提案

  2016年11月30日,歐盟執委會正式推出了清潔能源轉型(Clean Energy Transition)包裹立法提案。這項又名為「全歐洲人的清潔能源」(Clean Energy for All Europeans)包裹立法提案有三個主要目標,分別為「能源效率優先」(putting energy efficiency first)、「讓歐盟於再生能源取得全球領導地位」,以及「提供消費者公平合理的方案」(providing a fair deal for consumers)。而整個包裹措施的內容,除了再生能源指令(2009/28/EC)的修正案的提出外,並包含能源效率指令(2012/27/EU)以及建築物能源績效指令(2010/31/EU)的修正規劃。

  在再生能源指令的修正草案方面,根據執委會的說明文件 ,此次的修正大致延續2015年所提出公眾諮詢的架構,分為六個面向,分別為:(1)於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構(2)供冷供熱部門再生能源的主流化(3)運輸部門的減碳與多元化(4)對於消費者之賦權與資訊之提供(5)強化歐盟對於生質能源的永續性門檻(6)確保歐盟層級的具拘束力目標(binding target)能及時並以符合成本效率之方式達成。

  在「於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構」方面,執委會指出,依照目前規劃,2030年時歐洲將有一半的電力來自再生能源。而因應上述規劃願景,此次的修正草案融入會員國在設計支持再生能源機制時所應遵循的一般原則,亦即除了確保相關支持機制對於投資人具透明性與安定性,系爭機制亦須符合成本效益且為市場導向。

  在「供冷供熱部門再生能源的主流化」部分,執委會首先說明,供冷供熱佔歐洲能源需求的50%,但此部分再生能源的使用仍然發展遲緩。此次修正規劃的主要重點則首先在於讓會員國有機會以供冷供熱部門為選項來增加其再生能源佔比,以2030年為目標,預計每年增加1%。並在特定條件下,開放再生能源發電業者對於區域型供冷供熱系統的近用權利。

  我國政府近來為推動能源轉型政策,亦致力提高再生能源配比,並由行政院核定諸如「太陽光電2年推動計畫」等配套方案,近來並將修正再生能源發展條例;歐盟所提出相關規劃內容,或亦有值得我國參酌之處。

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※ 歐盟為清潔能源轉型提出再生能源指令修正提案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7703&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/24)
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韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日   人工智慧技術正不斷地突飛猛進,後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步,迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而,當眾人專注於追求人工智慧的逐利時,也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動,似已超越人類認知能力,或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例,其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上,不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測,乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程,處處是不可測的風險。申言之,從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說,吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色,實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身,事實上難以被確實地預見。甚至,就人工智慧可控性上,亦充斥各類不確定要素,特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。   截至目前為止,人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題,包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見,如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤,進而影響判斷,產出具有歧視或偏見之結果[2];個人資料及隱私保護上,則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求,涉及個人資料部分,將面臨蒐集(踐行告知程序)、處理和利用(於當事人同意之範圍內處理、利用)是否善盡保護義務與合乎法規要求;演算法黑箱帶來不透明的決策,難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此,考慮到人工智慧之重要性與風險,或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管,甚或以風險責任分擔角度,討論相關權責分配,以應對未來可能衍生的危害或重大風險。   人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論,韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念,並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心,探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施,盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 (一)《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹   2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》(지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법)正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎,包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義(指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備,包含機器設備運行所必要軟體),以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎;另外也以促進產業發展觀點,訂定產品安全開發與布建之支持法源依據;挹注國家科研能量確保技術穩定;建置智慧機器人產業分類系統,依此做為機器人產業統計基礎,為國家在機器人管理及政策提供相關數據。   其中,特別的是除了促進性規範外,亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念,賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」(로봇윤리헌장)相關內容之義務。   所謂「機器人倫理道德憲章」,係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展,規範製造和使用人員之指導方針,以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之,機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則,盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此,韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》,可參考如下: 第一條(目標)機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮,並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條(人與機器人的共同原則)人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條(人類倫理)人類在製造和使用機器人時,必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條(機器人倫理)機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴,不得傷害人類。 第五條(製造商倫理規範)機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人,同時,必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條(使用者倫理)機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友,禁止非法改造和濫用機器人。 第七條(實施的承諾)政府和地方政府應實施有效措施,以體現《憲章》的精神[4]。   觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵,富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神,企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而,隨智慧機器人技術逐漸深入社會,韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要,進而提出《機器人基本法草案》,並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論,以順應社會整體的變革。 (二)《機器人基本法草案》   如前所述,意識到人工智慧發展已然滲入日常生活,有必要在機器人普及化的社會接受過程中,應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》(로봇기본법)以反映機器人發展趨勢與問題。   《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導,以有助於機器人產業健全發展。是以,該法在風險控管部分,通過二類做法予以調控,一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。   一者,藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念,分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段,著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性,另就不侵犯人權及社會利益上,強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性;在製造階段,則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等,揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項;最後,則從使用者角度,以應用階段各項自律、他律規範,明示遵法義務與道德倫理原則,並特別指明宜避免過度成癮。   次者,在責任分配與歸屬上,於現行法令無以適用情況下,允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而,為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險,亦設置免責條款,規定當產品因缺陷致使損害發生,而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況,或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致,則將免除製造商之損害賠償責任。   綜合前述,《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上,提出諸多可資參考之方式,然而在基本法審議過程中,韓國政府認為雖有必要管制風險,卻不宜過早以立法手段介入遏止創新,而未能通過韓國國民議會。 (三)韓國人工智慧國家戰略   雖然《機器人基本法草案》未能立法通過,然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外,在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢,且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。   2019年12月第53屆總理會議(국무회의)[5],韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」(AI 국가전략)作為橫跨經濟和社會的創新專案[6],以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手,為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機,進而拔得在相關領域的頭籌;次者,完備先進資通訊技術基礎設施,借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府;其三,從教育扎根,建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才;第四,秉持「以人為本」精神發展人工智慧,建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工,使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略,將可在2030年壯大韓國之數位競爭力,使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜(約3800億美元),提升國民生活品質[7]。   整體而言,該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法,如《信用資訊法》修訂,允許假名化資料利用,以鬆綁人工智慧資料應用需求,並平衡隱私保障;以人為本的道德,像是參考國際間道德倫理之標準,推行「人工智慧道德標準行動計畫」(AI 윤리기준 및 실천방안 마련),加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8];改善整體社會法律體系,包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網,透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動,除帶動人工智慧產業蓬勃發展外,也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展   觀察韓國,其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說,採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題,韓國以正面態度,在風險控管措施上,嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題,即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任,使業者可預期政府態度;次者,設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據,確保科研能量技術的穩定;再者,藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎,俾利後續依統計數據進行決策。   至於權益保障、風險如何評價及規範,雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷,然經立法成本與當時技術成熟度之衡量,並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境   另方面,觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式,發現在促進發展上,韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段,以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控,像是倫理道德、歸責原則調控等,考量技術尚未臻成熟,實難以剛性立法方式加之管理,而有以政策方式先試先行之傾向,形塑具有包容彈性之環境,鼓勵人工智慧機器人產業之投入,並依此作為後續法規調適之基礎。   鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元,誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而,韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」,並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析   綜觀上述,韓國面對人工智慧及機器人,對內,以剛性立法手段,先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎,包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等,以拉抬、激勵企業投入研發,促成經濟層面活動之擴散與發酵;對外,以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注,並同步促成內部社會法體制之調整,不難看出韓國政府的企圖與決心,且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。   在我國方面,亦已意識到人工智慧風險管理之重要性,立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式,從研究、開發乃至整合等,厚植我國人工智慧實力,並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法,或許可茲我國借鏡,就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向,可由政府擬定具實質效力之法規範推動之;就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管,採用軟性規範方式,先行以具包容性之政策、指引等作法試行,以待日後技術臻至成熟穩定,再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf (last visited May. 22, 2019) [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 (last visited May. 22, 2019) [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence(last visited May. 22, 2019). [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency(2017/11/15), p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統,主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成,成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構,並協調政策或行政事務。詳細資料可參見:http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉,Bloter,2019/12/17,http://www.bloter.net/archives/364678 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [7] 〈인공지능(AI) 국가전략 발표〉,과학기술정보통신부,2019/12/17,https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 (最後瀏覽日:2020/2/1)。 [8]〈인공지능 국가전략〉,관계부처 합동,2019/12,頁36-38。

因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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