英國資源與廢棄物策略
英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」（Resources and waste strategy for England），以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策，包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出，追求在2050年達到加倍資源生產力，並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生，作為英國推動循環經濟的政策藍圖。
這份政策文件可以區分為三大部分，第一部分為產品的生命週期，包含從製造、消費到生命週期的完結；第二部分為主要議題，聚焦在論證環境犯罪（waste crime）與食物浪費（food waste）此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期；並且在第三部分的未來展望上，提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點，包含國際領導（international leadership）、研究創新（research & innovation）與監管措施（data, monitoring and evaluation），建立起資源與產品生命週期的循環，以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。
在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策（EU Plastic Strategy），強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引（The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025）當中，目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物，使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材，達成70%的塑膠包材可回收或分解效率，並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
何謂「循環經濟」？， 資訊工業策進會科技法律研究所， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=3&d=8165&lv2=3 （最後瀏覽日：2019/02/21）
2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。
國際能源總署發布CCUS（碳捕捉、利用及封存）法律與管制框架指引文件，協助各國建立相應法制國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2022年7月發布「CCUS法律與管制框架：IEA CCUS指引」（Legal and Regulatory Frameworks for CCUS: An IEA CCUS Handbook），協助各國建構碳捕捉、利用及封存（carbon capture, utilisation and storage, CCUS）相關法制。CCUS是有助於實現2050年全球淨零目標的重要除碳技術，可以捕捉空氣中或大型排放源裡的二氧化碳，將捕捉到的二氧化碳進行再利用，或將二氧化碳注入深層地質構造當中永久封存，藉此減緩全球氣候變遷。 建立健全的CCUS管制架構對於達成全球氣候目標至關重要，IEA於該報告中進一步探討25項法制優先議題，大致可依開發階段區分為資源評估（如二氧化碳及地下空隙空間所有權歸屬）、場址開發、施工、營運、開發、關閉與關閉後防止碳洩漏之法律問題。 由於CCUS在各國發展情況有所差異，IEA提出數種立法模式，例如（1）修改既有廢棄物法律規範以管理CCUS活動，但可能無法涵蓋地下權等其他議題；（2）修正部分既有廢棄物規範並結合環境法規既有之管理面向（如環評等）以形成管制框架；（3）在既有的礦產或石油開發規範建立相關二氧化碳注入與儲存等活動規範，將可包含地下權、開發許可程序、營運及關閉等完整生命週期之立法。（4）制定專法以涵蓋CCUS所有面向之活動。 在國際經驗中，立法者與管制機關於建構CCUS法律框架時，經常遭遇下列問題，包含：（1）CCUS在滿足國家能源需求方面的預期作用為何？（2）CCUS法規如何與現有規範進行調適？（3）是否已有可用的監管指導原則？（4）誰是主要的利害關係人？應如何與之進行溝通？（5）未來是否有審查或修正框架之相關程序？（6）監管機構是否有足夠資源監督CCUS活動？IEA建議釐清上述議題，逐步形塑CCUS管制架構。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人，農業ICT（Information and Communication Technology）可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承，例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機，蒐集稻米收穫質量之數據進行分析，實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用，延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面，農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔，宛如藏寶洞前豎立之石門，不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容，且數據無法互換共用，為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合，且能移植成功案例至其他地區，系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台（簡稱WAGRI），可為大喊芝麻開門之鑰，日本於2017年內閣府計畫支持下，由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟，一同建置具備「合作」（打破系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據）三大功能之WAGRI，今年已有實作案例指出，活用WAGRI後，在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。