本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
耐斯集團旗下台灣新日化公司今( 94 )年開始生質柴油商業運轉,卻面臨植物原料短缺以及政府推動生質柴油政策不如歐美先進國家明確等困境。 由於國內生質柴油每公升 35 元,價格遠高於石化柴油,再加上欠缺銷售通路、使用不便及原料來源不足等問題,生質柴油產業發展面臨困難,急需政府協助。台灣新日化總經理張志毓強調,政府若能效法美國、法國等先進國家,政策規定傳統石化柴油須添加一定比率的生質柴油,並鼓勵國內休耕、廢耕地業主種植向日葵、油麻菜籽等生質柴油原料,不僅可降低生質柴油製造成本及售價,有效擴大生質柴油的使用,亦可達到降低環境汙染及促進資源利用等多重目的。 國外部分國家如法國、美國,也有以政府政策規定石化柴油添加部分生質柴油,同樣有減少二氧化碳排放量的效果。全球使用生質柴油最多的地區在歐盟,德國是全球使用量最多的國家,佔全球比率高達四成。 在經濟部能源局推動生質柴油產業化政策的計劃支持下,去年台灣新日化與工研院能資所共同建立生質柴油示範工廠,已於 10 月 8 日公開啟用,初期第一套設備年產為 3,000 公噸,全部設備總產能可達到 1 萬公噸,今年開始商業運轉,也是我國發展植物替代石化燃料的新里程碑。台灣生質柴油應用於交通工具,仍在試驗階段,例如嘉義縣環保部分清潔車即使用台灣新日化生質柴油,尚未發現有不良反映。
德國新修正稅法將加重電子商務營運商之責任德國政府於2018年8月1日通過「2018年稅法」(Jahressteuergesetzes 2018),新規範將於2019年生效。「2018年稅法」修正內容包括所得稅、公司稅、貿易稅及增值稅等多項稅收法規。其中增值稅(Umsatzsteuer)之修正主要目的係為了避免德國境外之電子商務業者在與德國民眾進行電子商務交易時,未繳增值稅(Umsatzsteuerausfällen)之情況發生,為了確保相關之稅收繳納,透過本次修法加強了電子商務平台營運商之管理義務,平台營運商將有義務提供德國政府在其平台交易之賣家(包括企業與個人)相關資訊並確保其支付相關稅負。 德國增值稅(英文為:Value Added Tax)適用對象為德國境內所發生的進口、商業及服務交易行為,從歐盟以外地區進口到德國的貨物或向德國消費者提供跨境銷售皆需要繳納19%的增值稅。但據德國稅務局的資料顯示,德國的跨境電子商務交易每年約有5億歐元的增值稅未能被徵收。因此,德國政府修正的稅法中,大幅增加了平台營運商之義務(第22f款UStG)及實際責任(第25e款UStG)。修正之稅法要求平台營運商必須記錄下列事項,且若利用該平台之賣家未繳稅款,其平台營運商則須為該賣家繳交必要的增值稅: 賣家的全名和地址; 企業賣家之德國稅號及增值稅識別號碼;(個人賣家則為含有生日的身分證件) 上述稅務證明之有效日期; 每筆交易的發貨地址及收貨地址; 銷售時間及銷售額。 新修正稅法可大幅避免跨境電商逃漏稅收,同時也保護了德國境內的零售商。因為過去若國外電子商務賣家逃漏增值稅,則會與德國境內零售商所賣之貨物產生約兩成價差(稅率為19%),進而形成不公平競爭,而新法旨在消弭這樣不公平的情況。但這樣的方式對於平台營運商之責任及營運成本皆加重,故新法對於電子商務平台方的影響,有待未來進一步觀察。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件加拿大交通部(Department of Transport Canada)於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估(Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada)」文件,該文件將協助加拿大企業評估其發展高級(SAE第三級至第五級)自駕層級車輛之安全性,並可與美國相關政策進行整合。該文件指出,因相關技術尚在發展之中,不適合使用強制性規範進行管制,因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向,並將其分類為三個領域: 自駕技術能力、設計與驗證:包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。 以使用者為核心之安全性:包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。 網路安全與資料管理:包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。 加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識,另一方面,該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。