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。
美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於2008年8月13日,在Jacobsen v. Katzer一案中,對於未遵守自由軟體授權條款而使用他人著作,作成構成著作權侵害之判決,扭轉地方法院之判決結果。由上訴人Jacobsen經營的JMRI(Java Model Railroad Interface),透過多數參與者集體協作的程式DecoderPro,為開放資源的自由軟體,採取Artistic License模式,供模型火車迷編輯解碼器晶片(decoder chip)的程式以操控模型火車;被告Katzer從 DecoderPro下載了數個定義檔來製作一套市售軟體稱Decoder Commander,卻未遵守該自由授權條款,包括未標示JMRI為原始版本之著作權人、可從何處取得標準版本、及修改後版本與原始版本差異部份之註記等。 Jacobsen認為Katzer的侵害著作行為已造成不可回復之損害,請求法院暫發禁止命令(preliminary injunction)以停止Katzer的違法行為,地方法院認為被告乃違反非專屬授權契約,應依違反契約責任負責,不另構成著作侵權行為,駁回暫發禁止命令的請求。 聯邦巡迴上訴法院認為本案爭點在於「自由軟體授權條款的性質究屬契約內容(covenant)或授權條件(conditions of the copyright license)?」,由於Artistic License之用語為「在符合下列條款之條件下」(provided that the conditions are met )方能重製、修改及散布,以遵守授權條款為取得授權之條件,本案中Katzer未能遵守條款,因而根本未取得授權,其行為屬無權使用而構成侵害著作權,是以命地方法院就暫發禁止命令一事重新審理。在善意換取善意(Creative Common,創用CC)及分享著作的潮流下,支持者譽此結果為自由軟體的一大勝仗。
美國推動創新研究獎勵方案,鼓勵中小企業投入潔淨能源研發美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算,獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分,而且必須合於美國聯邦法規(13 CFR 121)中對於小型企業的規範,另外,美國小型企業管理局(U.S. Small Business Administration,SBA)對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準,依照不同的行業別,就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分,在美國政府採購契約發包的程序上極為重要,因為他們確保,為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準,而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫(Small Business Innovation Research ,SBIR)與小型企業技術移轉計畫(Small Business Technology Transfer ,STTR)上。 能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業,增加美國就業機會政策的一部分,計畫內容在於,給予每個小型企業最高15萬美元的補助金,只要企業的業務致力於發展創新能源技術,製造新的工作機會,以提高美國在世界的經濟競爭力,這些獲選企業在未來兩年內,可以參加第二階段的競賽,並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金,目前已有67個小型企業,總共75項創新研究計畫,包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作,這些獲選的小型企業遍佈全美各州。 美國政府認為,小型企業為其經濟體的主幹,提供全美二分之一的工作機會,並且在國內持續製造三分之二的新就業機會,重要的是,這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴,保護美國的環境,降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色, 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中,持續支持科學卓越和技術創新,以達強化國家經濟的目標。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。