英國BEIS發布第一代（SMETS1）智慧電表相容性公眾諮詢
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2018年4月17日發布公眾諮詢，議題為「最大化第一代（SMETS1）智慧電表的相容性（interoperability）」，該諮詢將截止於2018年5月24日。
英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行，基礎建設階段始於2011年，主要安裝階段則於2016年11月開始，國家數據及通訊供應商－資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運，直至2020年智慧電表建置完成。
因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表，造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此，英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作，然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務，使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。
本文件提出了兩個方案向公眾諮詢：
- 要求能源供應商於六個月時限內至DCC註冊其所提供且合於規範的SMETS1，或將SMETS1更換為SMETS2（第二代智慧電表）。而於2020年12月31日前，所有未註冊之SMETS1將強制更換為SMETS2。
- 若能源供應商已嘗試所有合適的解決方法，仍無法於2019年底前使SMETS1在智慧模式下運作，就必須在2020年6月底前將SMETS1更換為SMETS2。 若供應商係於2019年後才取得SMETS1，於獲得SMETS1之後的六個月內採取所有相關措施後仍無法令SMETS1以智慧模式運作，亦應更換為SMETS2。最終，所有不能運行智慧模式之SMETS1將於2020年12月31日前被完全汰換。
英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況，以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作，使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置，英國面臨之問題值得借鏡，政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性，以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
BEIS, Maximising interoperability for first generation (SMETS1) smart meters https://www.gov.uk/government/consultations/maximising-interoperability-for-first-generation-smets1-smart-meters
Smart metering implementation programme: Consultation on maximising interoperability for SMETS1 meters, including draft legal text, GOV.UK https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/700382/SMETS1_maximising_interoperability_enrolment_mandate_consultation_.pdf
為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標，歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。 今年年初，歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案，亦即設定至2020年時，歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%；同時，該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過，在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後，也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後，執委會再生能源建議案報告起草人Turmes，在今年9月中旬宣佈，該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。 於Turmes報告中，其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標：即(1)至2015年時應達到5%；及(2)至2020年時則應增加至10%；同時，其還特定，就未來達成生質燃油使用比例目標而言，至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料，或使用綠色電能與氫能源環保車而來；至於其他種類生質燃油之利用，則應須在符合嚴格之環境永續性標準下，方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案，德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制：即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外，對至2020年未達目標之會員國，歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之；同時，就懲罰所取得之款項，也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。 不過，綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如：(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已，故而對於議會批准該協議案感到失望。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告，IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍，其中多著重在人工智慧（artificial intelligence）、認知運算（cognitive computing）、及雲端（cloud）等技術領域，也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局（U.S. Food and Drug Administration）展開兩年期之合作研究，透過區塊鏈技術（blockchain）以安全且去中心化的方式進行數據共享，如：交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網（Internet of Things）數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構，造成資訊管理效率及互通性較低，在區塊鏈技術的架構下，有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整，並藉審查追蹤紀錄以防止竄改，提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下，有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外，過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據，不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題，如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示，預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合（medication reconciliation）及供應鏈管理等。IBM預估，至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具，並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴，要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織（Amnesty International）與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net（LQDN）等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴，要求停止法國國家家庭津貼基金機構（Caisse nationale des allocations familiales，CNAF）所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象，該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分，分數越接近1即越可能被列入清單並受調查，政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼，並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明，CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長，與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度，且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量，這樣的方向直接違背了人權標準，侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act，下稱AIA），有兩部分規定： 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務，以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統；以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統，應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體，從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式，並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而，AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成，因此人權組織同時呼籲，歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋，惟無論CNAF所使用的系統為何種類型，因其所具有的歧視性，公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。