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。
Gucci America, Inc. (Gucci) 於2009年對Guess?, Inc. (Guess)提出商標侵權訴訟,美國聯邦地方法院(United States District Court, SDNY)於2012年5月在無陪審團審判的結果下,判定Guess禁止使用「紅-綠條紋」、「G字菱形圖」、及「環環相扣的G圖」等三項商標,並須賠償Gucci 466萬美元之損害賠償。 緣,Gucci聲明Guess係惡意侵害及仿冒Gucci的商標設計,企圖造成消費者的混淆誤認,並淡化Gucci的商標權,故針對「紅-綠條紋」、「G字菱形」、「環環相扣的G圖形」、及「手寫Guess logo」等商標設計聲明其禁止銷售、販賣及使用,並主張因Guess的惡意仿冒,請求1.2億美元的損害賠償。 Guess於訴訟過程中提出抗辯,(1) Guess無理由仿冒Gucci的商標、 (2) Gucci至少超過七年以上放任Guess使用其所聲稱的Gucci商標設計且未提出訴訟;此外,(3) 消費者並不會將Guess的產品與Gucci的產品誤認,因Guess與Gucci所訴求的客戶市場並不相同。 Scheindlin法官於裁定書中敘明,Gucci無法直接證明因Guess之商標侵害造成其品牌上的極大損害,故最終損害賠償金額僅判定466萬美元 。 本案之法院結果將影響其他時尚品牌之商標或產品外觀近似的侵權案件。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
世界經濟論壇發布《2022年全球網路安全展望》世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》(Global Cybersecurity Outlook 2022),以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展,以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具(digital consumer tools)、培育數位人才及數位創新,本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下: COVID-19使得工作習慣轉變,加快數位化步伐:約有87%企業高階管理層計畫透過加強參與及管理第三方的彈性政策、流程與標準,提高其組織的網路韌性(cyber resilience)。 企業資安長(chief information security officers, CISO)及執行長(chief executive officers, CEO)之認知差異主要有三點:(1)92%的CEO認為應將網路韌性整合到企業風險管理戰略中,惟僅55%CISO同意此一作法;(2)由於領導層對網路韌性認知差異,導致安全優先等級評估與政策制定可能產生落差;(3)缺乏網路安全人才以面對網路安全事件。 企業最擔心之三種網路攻擊方式為:勒索軟體(Ransomware attacks)、社交工程(social-engineering attacks),以及惡意內部活動。惡意內部活動係指企業組織之現任或前任員工、承包商或業務合作夥伴,以對組織產生負面影響方式濫用其關鍵資產。 憂心中小企業數位化不足:本研究中有88%之受訪者表示,擔心合作之中小企業之數位化程度不足,導致供應鏈或生態系統中使其網路韌性受阻。 網路領導者認為建立明確有效的法規範,將有助於鼓勵資訊共享與促進合作。
美國白宮於2019年5月發布總統令,提升聯邦及全國之資安人力美國白宮(the White House)於2019年5月2日發布第13870號總統令(Executive Order),旨在說明美國的資安人力政策規劃。 於聯邦層級的資安人力提升(Strengthening the Federal Cybersecurity Workforce)上,由國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)部長、管理預算局(Office of Management and Budget, OMB)局長及人事管理局(Office of Personnel Management, OPM)局長共同推動網路安全專職人員輪調工作計畫(cybersecurity rotational assignment program),計畫目標包含:輪調國土安全部與其他機關IT及資安人員、提供培訓課程提升計畫參與者之技能、建立同儕師徒制(peer mentoring)加強人力整合,以及將NIST於2017年提出之國家網路安全教育倡議(National Initiative for Cybersecurity Education, NICE)和網路安全人力框架(Cybersecurity Workforce Framework, NICE Framework,以下合稱NICE框架),作為參與者的最低資安技能要求。同時上述部長及局長,須向總統提交報告說明達成上述目標之執行方案。 於國家層級的資安人力提升(Strengthening the Nation’s Cybersecurity Workforce)上,則表示商務部部長(Secretary of Commerce)、勞工部部長(Secretary of Labor)、教育部部長(Secretary of Education)、國土安全部部長與其他相關機關首長,應鼓勵州、領土、地方、部落、學術界、非營利與私部門實體於合法之情況下,自願於教育、訓練和人力發展中納入NICE框架。此外,將每年頒發總統網路安全教育獎(Presidential Cybersecurity Education Award),給予致力於傳授資安知識之中小學教育工作者。 綜上所述,美國將透過制度、教育與獎勵等方式培育資安人才,提升國內資安人才的質與量,以因應越來越險峻的資安威脅與風險。