循環經濟(Circular Economy)不僅是資源回收或廢棄物利用,循環經濟強調的核心概念是創造資源利用的最大效益,有別於傳統經濟模式在資源利用上「開採、製造、使用、丟棄」的線性歷程,循環經濟加入了減少廢棄物產生、資源重覆與有效利用的概念,讓資源利用與產品的生成不再是有去無回的單向線性歷程。
循環經濟的概念能夠套用到所有產品的生命歷程當中,自產品設計、生產、物流、銷售、使用、回收,到投入新的產品生命歷程,以環型的資源利用歷程,加入各種資源再利用的方式,並盡可能減少真正廢棄物的生成。與此相關聯的包含新興科技如大數據、物聯網之應用,到創新商業模式的生成,都可以是循環經濟的一部分。
循環經濟所揭示的概念,是讓產業發展與環境保護能攜手同行,創造資源利用的最大效益。在歐盟「展望2020計畫」(Horizon 2020)當中,也同樣把循環經濟列為計畫的重要領域之一,循環經濟時代來臨所揭櫫的不僅僅是在資源回收、或是幾種廢棄物再利用的技術,而是對經濟體系當中資源運用歷程的重新形塑,與新興科技及商業模式創新均密不可分。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為達到二○一○年二氧化碳排放量比一九九○年降低百分之十的目標,瑞士政府已決定明年開徵取暖用油稅,及提高汽油與柴油進口稅。瑞士環境部長勒恩伯格警告,假如溫室氣體排放程度不能降低,可能會課徵更多的燃料捐。 瑞士的「二氧化碳法(CO2 LAW)」奠定了永續能源政策及氣候變遷政策,規定到二○一○年,石化燃料排放的二氧化碳必須比一九九○年水準低百分之十,超過京都議定書的百分之八。瑞士當局已決定,二○○六年起,每公升取暖用油將課徵稅收九分瑞士法郎,汽油與柴油進口稅每公升增加一點六分。 在去年十月,瑞士政府提出四種不同課稅建議,經過諮商,多數贊同取暖用油稅,因為百分之六十的二氧化碳排放來自取暖用油。勒恩伯格表示,這項稅收是公平的,已採取減少二氧化碳排放措施的個人與公司受到的影響較小,「污染者付稅」將可鼓勵採取有利於環境的措施。 瑞士政府並認為,其他溫室氣體排放也會因此降低,健康衛生的開支也因此下降。
日本內閣府公布最新科學技術基本計畫草案,期以智慧聯網服務平台實現超智能社會日本內閣府2015年12月10日於「綜合科學技術創新會議」上公布最新「科學技術基本計畫」草案,預計將投入26兆日圓,約占GDP1%的資金。該計畫之法源基礎係1995年公布之《科學技術基本法》第9條第1項,要求政府自1996年開始制定以五年為期,整體、宏觀且跨部會之科技發展計畫,目前最新之「第五期科學技術基本計畫」將於2016年開始施行。 「第五期科學技術基本計畫」共計七章,作為本期計畫核心之第二至第五章,揭櫫四大原則及相應規畫: 一、 以未來產業創新及社會變革為方向創造新價值(第二章) 旨在發展對未來產業創新及社經變遷具有前瞻性之技術及服務,如智慧聯網、巨量資料、人工智慧等,並以此為基礎實現領先世界之「超智能社會」。 二、 因應經濟社會新課題(第三章) 1. 確保能源、資源及糧食供應穩定。 2. 因應超高齡化、人口減少等問題,打造永續發展的社會。 3. 提高產業競爭力及地區活力。 4. 確保國家安全及國民安全。 5. 因應全球範圍內發生的社經問題,並對世界發展做出具體貢獻。 三、 強化科技創新基礎能力(第四章) 企圖打破產官學界間障壁,加速人才流動及人才多樣化,對造成障礙之制度進行改革,此外,將增加青年及女性研究者比例,及提升學術論文品質。 四、 構築人才、知識、資金三要素的良性循環制度以朝向創新發展(第五章) 將透過產官學界合作,打造創新人才培育及適其發展之環境,強化國際知識產權及標準化之運用,並依國內各區域特性推動相關創新措施。 在這當中,「實現超智能社會」為本期計畫最重要之發展目標,由於資通訊技術高度發展帶動生產、交通、醫療、金融、公共服務等各方面之巨大變革,創造出新產品、新服務,卻也相應帶來新挑戰及社會問題,日本政府計畫打造「智慧聯網服務平台」(IoTサービスプラットフォーム),將內閣府2015年6月19發布之「科學技術創新綜合戰略2015」中所列舉的11個系統分階段完成串連整合,以推動跨系統間之數據應用,達成各科學領域巨量資料之流通使用,同時兼顧資訊安全保障的「超智能社會」。
美國2015年「消費者隱私權法案」簡介 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。