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:
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」
長久以來國際藥廠從大量販售的藥物中獲取上億元的營收,例如抗癌藥物與抗瘧藥物,均是萃取自中國的草本植物,但是這些擁有藥物傳統知識與遺傳資源的族群部落(the community),卻只得到相對微薄的報酬。為此,世界智慧財產組織(The World Intellectual Property Organization)已經在過去五年中力圖達成將利益擴及到提供傳統知識與遺傳資源的族群部落。 許多先進國家到非洲、亞洲等地方蒐尋具有療效的植物後,回實驗室進行研發萃取其物質後做成藥物,但卻從來沒有主動的揭露其來源,也不曾主動的回饋其獲利給那些藥廠從中獲得藥物植物的族群部落。開發中國家已試著要去制止這非法的竊用傳統知識的行為。 但由於傳統知識是累積的,因此傳統知識的保護也面臨到如何認定其於何時已存在的困難。因此傳統的智慧財產保護體系對於不能確認個別權利人與權利標的範圍的傳統知識無法提供保護。 不過,世界智慧財產組織表示藥廠已開始關心並參與傳統知識利用的協議,因為這些投資億元於研發而已有成功結果的藥廠,並不希望他們處於一個法律上不確定的狀態。
瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則,規範企業非財務資訊揭露義務標準瑞士聯邦委員會(The Swiss Federal Council)於2022年11月23日發布氣候揭露規則(L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques),旨在補充《瑞士債法典》(Code des Obligations)企業非財務資訊揭露義務之標準,要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊,並於2024年1月1日起生效。 依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度(Transparency on Non-Financial Matters)」規定,擁有500位以上員工,且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司(下稱大型企業)每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容,要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊,要點如下: (1)明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊,皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。 (2)將氣候相關財務揭露工作小組(Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD)公布之「TCFD建議書(Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures)」與附件「TCFD建議書之實施(Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures)」納為瑞士大型企業氣候揭露標準,包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題,並應留意建議書「適用所有部門(all-sectors)」與「個別部門(certain sectors)」之指引。 (3)如未依規定揭露者,則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式,或說明無須遵循的正當理由。
歐盟宣部推動「展望2020」計劃歐盟在2013年12月3號正式通過「展望2020」(Horizon 2020)計劃,將在未來7年(2014-2020)之間,在10大領域投入770億歐元發展「尖端科學」(Excellent science)、「領導性工業」(Industrial leadership)與「社會挑戰」(Societal challenges)三大項目,以此承繼歐盟第七期科技研發計畫架構(7th research Framework Programme,FP7)所建立的基石。目前,歐盟在三大項目中,在今(2014)年發展項目分別是: 1.「尖端科學」:歐洲理事會將編列30億歐元,資助頂尖的科學家從事相關研究。此外,歐盟亦將透過獎學金的方式,鼓勵優秀的年輕研究者。 2. 「領導性工業」:透過18億的預算資助歐盟在產業領先的項目,包括是通訊技術、奈密、機器人等產業。 3.「社會挑戰」:歐盟將透過28億元解決2020年可能遇到的七個社會挑戰,例如是衛生、農業、海洋、生物科技、能源、交通、氣候行動、環境、與資源利用等領域。 在各大項目當中,因資通訊(ICT)產業占整體經濟4.8%外、且資通訊的研發設計(Research and Development) 又佔企業整體營收約25%。因此,促使歐盟在「展望2020」在ICT領域發展預算編列,高於歐盟FP746%,藉此加速資通訊技術、知識之革新與發展。至於,今(2014)年ICT在「領導性工業」發展項目中,將朝向以下6點發展: 1.下世代零組件與系統(A new generation of components and system)。 2.先進的計算(Advanced Computing)。 3.未來網際網路(Future Internet) 4.內容技術與資訊管理(Content technologies and information management)。 5.機器人(Robotics) 6.微型、奈米科技、與光電(Micro- and nano-electronic technologies, Photonics)。 綜觀上述六點,除了機器人、微型、奈米科技之新穎性,格外受人注目外,在「未來網際網路」與「內容技術與資訊管理」,亦須值得持續追蹤。在「未來的網際網路」發展上,歐盟將「智慧網路與新穎網路體系」(Smart Networks and novel Internet Architectures)、「先近雲端基礎建設與服務」(Advanced Cloud Infrastructures and Services )與「智慧光學與無線網路技術」(Smart optical and wireless network technologies)列為發展方向。 在「內容技術與資訊管理」上,巨量資料的研究(Big data-research)與創新與社群行銷的整合(Big data Innovation and take-up),則是歐盟未來1年發展項目之一。我國從2010年推動「數位匯流發展方案」(2010-2015年),其中如何促進新興媒體的發展與增加網路間競爭,一直為我國發展重點。因此,我國除了可透過歐盟所推動的「展望2020」為參考,從中思索是否具有政策盲點外,亦可成為2015年後科技政策進行先導計畫。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。