新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引
新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING)，該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)，並提供組織內部和組織之間的個資共享指引，例如得否共享個資，與如何應用，以確保符合PDPA共享個資之適當方法；並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分，並有附件A、B。
指引的第一部分為引言，關於資料共享區分為三種類型探討：
- 在同一組織內或關係組織間共享
- 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務)
- 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間)
共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資；而在組織內共享個人已同意利用之個資，組織還應制定內部政策，防止濫用，並避免未經授權的處理、利用與揭露；還應考慮共享的預期目的，以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資，必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。
指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素：
- 共享目的為何？是否適當？
- 共享的個資類型為何？是否與預期目的相關？
- 在該預期目的下，匿名資料是否足以代替個資？
- 共享是否需要得同意？是否有例外?
- 即使無須同意，是否需通知共享目的？
- 共享是否涉及個資跨境傳輸?
上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題，附件B則有相關作業流程範例。
指引的第三部分，具體說明如何共享個資，與資料共享應注意規範，並提供具體案例參考，值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
孫鈺婷
專案經理 編譯整理
1. Personal Data Protection Commission (PDPC), New Guide to Data Sharing, https://www.pdpc.gov.sg/news/latest-updates/page/0/year/2017/month/All/new-guide-to-data-sharing (last visited Aug. 24, 2017).
2. Personal Data Protection Commission (PDPC), GUIDE TO DATA SHARING, https://www.pdpc.gov.sg/docs/default-source/other-guides/guide-to-data-sharing-(270717).pdf?sfvrsn=8 (last visited Aug. 24, 2017).
歐盟執委會發布碳差價合約國家援助指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月10日 碳差價合約（Carbon Contracts for Difference, CCfD）透過約定履約價（strike price），提高氫能、碳捕捉等高成本減碳投資的商業可行性，縮小歐盟產業採用低碳技術所面臨的成本劣勢，降低碳洩漏風險，並強化歐洲戰略自主與產業韌性。 壹、事件摘要 歐盟執委會（European Commission）於2026年7月17日發布CCfD國家援助指引，協助會員國依《氣候、環境保護與能源國家援助指引》（Climate, Environmental Protection and Energy Aid Guidelines, CEEAG）設計用於產業減碳的CCfD制度[1]。歐盟雖已透過歐盟排放交易體系（EU Emissions Trading System, EU ETS）及相關政策，使企業承擔部分溫室氣體排放成本並形成減碳誘因，但對氫能、電氣化及碳捕捉等高成本減碳技術而言，既有政策誘因仍不足以促使企業採用相關技術[2]。於此背景下，執委會於2022年發布CEEAG時，將差價合約列為減碳援助可採用的方式之一，並指出其可運用於減碳領域形成CCfD，促進產業減碳創新技術商業化，並為會員國設計CCfD援助制度提供依據[3]。 於此架構下，荷蘭、德國、瑞典、奧地利及法國等國已陸續建立CCfD或相關產業減碳補助制度。由於CCfD若設計不當，可能扭曲市場訊號及競爭，執委會參考上述國家的經驗提出本指引，整理CCfD的制度設計與審查重點。本指引不具法律拘束力，亦不限制會員國依自身需求採取不同制度設計，但可供會員國設計CCfD時掌握CEEAG下主要適用的審查標準，並有助於相關制度建立及加速後續國家援助審查[4]。 貳、重點說明 以下就CCfD的補助方式、補助必要性、競標設計，以及減碳成效與市場影響等四項重點進行說明。 一、CCfD補助方式 CCfD為政府與受補助企業簽訂的補助契約，約定每減少一噸二氧化碳當量所對應的履約價，並依企業實際減量提供補助。當市場價格低於履約價時，由政府支付兩者差額；市場價格高於履約價時，採雙向CCfD（two-way CCfD）者企業須返還差額，採單向CCfD（one-way CCfD）者則由企業保留高於履約價的收益。 履約價原則依競標結果決定，由企業提出每減少一噸二氧化碳當量所需的補助金額，並依投標價格由低至高排序。市場價格則可參考EU ETS排放配額價格；涉及碳移除時，則可參考碳移除信用額度價格[5]。 二、補助必要性 會員國須證明若無補助，企業原本不會進行相關減碳投資，以確認補助具必要性。對已納入EU ETS的產業，補助範圍須將EU ETS既有減碳誘因納入考量，例如僅就排放表現優於EU ETS標竿值（ETS benchmark）的部分提供補助，避免將EU ETS本身已有減碳誘因的部分納入CCfD補助[6]。 三、競標設計 補助預算或額度應設計為無法滿足所有預期投標需求，並確保有足夠投標者參與，以形成有效競爭。投標原則上依每噸二氧化碳當量減量所需的補助金額排序，如另納入非價格條件，其合計權重不得超過30%[7]。 此外，同一投資如已取得其他國家援助或歐盟資金，相關補助應納入投標價格計算，或自CCfD補助金額中扣除，以避免過度補助[8]。 四、減碳成效與市場影響 CCfD補助須確保整體溫室氣體排放減少，受補助設施所增加的間接排放不得超過其直接減排量，避免新增排放抵銷減碳效果。受補助設施亦須實際降低生產過程產生的直接排放，不得僅以改用再生能源電力或產品於下游產生的減量作為補助依據。 此外，制度設計須保留電力價格等市場訊號，不應完全抵銷能源價格波動，以維持企業提升營運效率的誘因[9]。 參、事件評析 為因應氣候變遷並落實《巴黎協定》（The Paris Agreement）所定溫度目標，歐盟透過《歐洲氣候法》（European Climate Law）確立2030年淨溫室氣體排放較1990年減少至少55%、2040年減少90%，以及2050年達成氣候中和的目標[10]。惟歐盟目前能源密集產業的減碳速度不足，許多已宣布的減碳計畫亦未實際落實[11]。因此，歐盟此次發布CCfD國家援助指引，乃藉由說明CCfD制度的設計方式，鼓勵會員國建立並運用相關制度，降低企業採用高成本減碳技術的投資風險，以進一步推動產業減碳。 就政策效果而言，CCfD除可提高氫能、電氣化及碳捕捉等高成本減碳技術的商業可行性，亦可縮小歐洲企業採用低碳生產方式所面臨的成本劣勢，減少企業因成本壓力而將生產線移往歐盟境外的誘因，降低碳洩漏風險並強化歐洲產業韌性。 惟CCfD主要處理企業採用低碳技術所面臨的投資風險與成本差距，本身並不直接創造低碳產品需求。由歐盟近期「潔淨產業政綱」（Clean Industrial Deal）[12]與《產業加速法》草案（Industrial Accelerator Act, IAA）[13]等政策方向可看出，歐盟除降低企業減碳投資成本外，亦逐步透過公共採購等措施增加低碳產品需求。因此，若歐盟希望透過CCfD使高成本減碳技術長期具備商業可行性，尚須搭配需求面政策增加低碳產品需求，並透過EU ETS等碳定價制度提高高排放生產方式的成本，逐步改善企業採用低碳技術所面臨的成本劣勢，並降低企業對政府補助的依賴。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Carbon contracts for difference schemes for industrial decarbonisation under the CEEAG – State aid Guidance for Member States (July 17, 2026), at 1, https://competition-policy.ec.europa.eu/document/download/42330cc4-d31e-41cf-ae35-3db7ab933331_en?filename=20260717_guidance_on_carbon_contracts_for_difference.pdf (last visited Sept. 7, 2026). [2] Id. at 3, 7. [3] Communication from the Commission – Guidelines on State aid for climate, environmental protection and energy 2022, 2022 O.J. (C 80) 1, 38. [4] EUROPEAN COMMISSION, supra note 1, at 1, 4. [5] Id. at 3-5. [6] Id. at 6-7. [7] Id. at 9, 11. [8] Id. at 11-12. [9] Id. at 12-14. [10] Regulation (EU) 2021/1119, 2021 O.J. (L 243) 1, 9; Regulation (EU) 2026/667, O.J. L, 2026/667, 18.3.2026. [11] Commission Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Establishing a Framework of Measures for the Acceleration of Industrial Capacity and Decarbonisation in Strategic Sectors, at 2, COM (2026) 100 final (Mar. 4, 2026). [12] Clean Industrial Deal, EUROPEAN COMMISSION, https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/clean-industrial-deal_en (last visited Sept. 7, 2026). [13] COM (2026) 100 final.
日本發布AI利用者的安全性報告，呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency，下稱IPA）於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告（下稱安全性報告），並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來，以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展，但另一方面，針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險，即AI應用所帶來的網路風險，發布安全性報告，期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出，有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI，且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務，因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中，即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外，在雲端AI中輸入企業之營業秘密，除了該營業秘密可能會被作為學習資料，用於訓練AI以外，其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密，潛在高度洩密風險。準此，安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料，並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式，強化內部營業秘密保護管理措施，以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（資策會科法所創智中心）發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》，建立營業秘密管理措施或相關機制，避免在使用AI提升業務效率的同時，導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
國際能源總署發布電力市場設計報告，提供批發電力市場監管制度政策建議國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年11月26日發布《電力市場設計：深化既有優勢、補足制度缺口（Electricity Market Design：Building on strengths, addressing gaps）》報告（下稱電力市場設計報告），旨在提供批發電力市場監管制度之政策建議，並深入分析短期、中長期及配套機制等（Complementary Mechanisms）電力市場型態。 IEA指出，世界各國批發市場價格波動，已達到2019年的5至9倍，而歐洲則因自2021年後，批發電價較2019年上升超過4倍，促使當局採取緊急措施以抑制電價上漲，凸顯出具韌性、效率的電力市場的重要性。 根據電力市場設計報告分析，在短期市場（日間、日前和即時市場）方面，歐洲部分地區、美國、澳洲與日本電力市場中，過去5年電力可靠度超過 99.9%。短期市場促成了高效率的排程、透明的價格形成機制，並讓多元資源與各類參與者廣泛參與。 然而，隨著能源變動性與去中心化的程度提高，IEA建議，短期市場應進一步釋放電力彈性並強化協調功能，伴隨天候變化的再生能源滲透率增加，以更細緻的時間與空間粒度（granularity）反映實際情況，將日前市場的時間間隔縮短至15分鐘或更短，並將大型投標區域劃分為較小的區塊，以反映電網的實際負載狀況。 至於長期市場方面，泰半並未回應日益增加的投資需求與不確定性風險，市場參與者可用的風險管理工具有限；而購售電合約（Power Purchase Agreements, PPAs）在長期市場薄弱的情況下，澳洲、日本、歐洲與美國等國，約有半數至75％的CPPA係由年營收超過10億美元的公司簽署，較小型參與者的採用程度有限。特別是「隨發隨付型」（pay-as-produced）的PPA亦可能與短期市場訊號不相匹配，影響市場參與者的判斷。因此，僅憑PPA本身，無法完全取代運作良好的長期市場所應發揮的功能。 因此，IEA進一步建議，引入「政府或公共信用擔保機制」（public credit guarantees）以降低信用門檻，或是設立可採購長期合約並提供買家短期合約轉售電力的中央機構（central entity that contracts long term and resells shorter-term contracts to buyers）；而在市場配套機制方面（包含躉購費率、差價合約等），必須與短期和長期市場緊密協調，以避免產生非預期的負面效果。設計不佳的機制可能削弱價格信號、增加系統成本並製造不確定性。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來，巨量資料(Big Data)狂潮來襲，各產業競相採用此種新型態模式，將充斥各領域之資料量，加以深度分析及集合、比對，篩選具價值性之各項資料。以美國為例，於2011年2月份正式啟動SunShot計畫，期透過聯邦政府的資源，加強推動不同領域之巨量資料分析，有利各領域之政府資源重整運用，以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且，美國政府更於2013年1月30日，宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫，補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區)； (4) Sandia 國家實驗室；(5) 國家再生能源實驗室；(6) 耶魯大學；(7) 德州大學奧斯汀分校，加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership)，運用統計和電腦工具(statistical and computational tools)，解決產業面之難題(challenges)；同時，其將運用發展出之模型(Models)，測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中，美國政府亦將以200萬元的預算，分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料，期能拼湊出相關產業之全貌，加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例，奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作，研析經營所蒐集之資料(datasets)，以有效了解消費者的需求，提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合，作為世界先進國家的美國，善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源，進行整體產業之資料分析，殊值我國借鏡參考。