日本首相安倍晉三於2017年4月11日出席「第一次再生能源及氫(水素)燃料內閣會議」,在會議中進行加速引進再生能源及落實氫燃料社會等議題探討,並公布「推展氫(水素)燃料基本方針」,以達成2020年具有4萬台電動汽車之目標,並推展相關氫燃料之相關規範及準備,謹對於相關重點政策綜述如下:
一、為擴大再生能源之使用,5年內中央及各級政府共同展望12項計畫:
二、邁向氫燃料社會之無碳排放目標:
首先,擴大電動車燃料電池、家用燃料電池等相通之氫燃料之利用,中長期於2020年以氫發電及大規模國內外氫原料之供應鏈,最終希望建立無碳排放之氫燃料電力供應系統目標。
在有擴大引進再生能源,並兼顧國民負擔之目標下,日本於2016年5月修正電氣事業再生能源電氣(FIT法)相關特別措施,且於2017年4月開始引進相關新的事業計畫及措施。
企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高,可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組,積極蒐集國內外相關資料,推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法,並調查出更精確的碳吸存數據,作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制,銷售給需進行二氧化碳減量的業者,農委會已先選定台糖進行合作,未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示,目前的碳交易模式分為兩種,一種是進行國內外的造林,來換取本國二氧化碳的排放量,像是美、日等國,即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資,或是在本國境內種植更多的林木,這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量,再將減量超過的部分賣給其他國家,亦即清潔費的交易,也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制,農委會也已著手進行造林的碳吸存研究,農委會表示,未來碳交易機制建立後,業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準,可以透過協助國內外造林,或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後,未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸,即可透過支付一公頃造林費用的方式,達到平衡的效果。
什麼是日本研究組合?所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的,以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人,日本至今共成立了兩百多個研究組合,主要透過專法創設之特殊性質法人制度,並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上,賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能,技術研究組合得以分割或轉換為公司,將研究成果直接轉化為產業化應用,技術組合之特色有以下幾點: 1.研究組合須至少二人以上之組合員發起:除企業公司外,日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ,凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學,皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動,並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動 2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行:未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時,大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份,增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用:技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割,就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果,則可以透過變更為公司型態,迅速將其研發成果予以產業化,亦可透過變更組織型態,而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
當員工將個資輸入AI工具:Community Bank事件帶來的法遵警訊2026年5月5日,美國賓州地區銀行 Community Bank 發現一名員工於未獲授權之情形下,將客戶非公開個人資料利用於外部人工智慧應用程式。遭不當利用之資料涵蓋客戶姓名、社會安全號碼及出生日期等高度敏感個人資料。事件發現後,Community Bank 隨即採取資料安全控管措施,並委託外部專家展開調查。 同年5月7日,Community Bank 之母公司 CB Financial Services, Inc. 判定本事件具有重大性,並於同月11日依《1934年證券交易法》(Securities Exchange Act of 1934)向美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission, SEC)申報 Form 8-K(第1.05條)。值得注意者,CB Financial Services, Inc. 同時聲明本事件預計不致對其財務狀況或日常營運造成重大影響,申報之理由係單純基於所涉非公開資訊之數量與敏感程度。 蓋依 SEC 於2023年發布之《網路安全風險管理、策略、治理及事件揭露規則》,網路安全事件之重大性應依美國證券法下之一般標準判斷,即資訊是否具有「理性投資人在作成投資決策時認為重要之實質可能性」;該規則進一步指出,重大性之判斷不以財務損失為必要條件,應綜合考量量化與質化因素,包括事件對客戶或其他相關人士所造成損害之範圍與性質。 本案引發金融業及上市公司廣泛關注。過去依第1.05條申報之案例幾乎均涉及外部駭客入侵或惡意攻擊,而本案係因內部人員之行為所引發,成為美國史上首件因員工未經授權使用人工智慧工具(即「Shadow AI」,又稱「影子AI」)而觸發第1.05條揭露義務之案例。因此,企業於積極導入人工智慧工具提升營運效率之際,亦應建立明確之人工智慧工具使用政策與內部控管機制,將Shadow AI之風險納入整體資料安全與法遵管理架構,以符合相關法遵義務之要求。