2019年2月15日閣議公布《建築物能源使用效率提升法》(建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律,以下稱「建築節能法」)的修正案,將根據住宅及建築物的規模、用途等特性,採取高效性綜合對策,以達到2030年節能目標。
本次《建築節能法》主要修正內容,包含:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
由於能源價格、供給不穩定、以及環境考量等因素,使美國思考潔淨及再生能源的開發。美國能源部在2008年公布了一份報告「20% Wind Energy by 2030: Increasing Wind Energy’s Contribution to U.S. Electricity Supply」,檢視風能利用的可行性,希望在2030年達到風能發電占全國20%的需求。 美國在2010年因為金融海嘯後期的影響,對於能源的需求及價格降低,導致風能的發展減緩。而面臨一些新興的市場,例如拉丁美洲、非洲、亞洲陸續加入風能的開發領域,尤其中國大陸,自2005年後,幾乎每年呈倍數成長,2010年所累積的風能更超越美國,美國再度投入相關的計畫研發,在今年(2012)美國能源部宣布展開一項投入1.8億、長達六年的離岸風力能源計畫。 此計畫的第一步將於今年投入二千萬於全美四處離岸地區導入風力能源,這些風力能源計畫將能加速風力科技的重大發展,並能協助美國能源的多樣性規劃、提升經濟發展。離岸風力是美國相當具有潛力的能源,估計可以提供超過4000GW的能量,可以緩和美國的能源危機及經濟和環境的挑戰,而且能夠提供大部分人民居住的沿海城市的能源和電力。 此一計畫之申請者,希望是能在能源開發、設備提供、研究機構、海洋裝置專家等領域組成世界級的團隊。其目的是為了促進美國離岸風力的發展,並協助下一代風力能源科技的設計與示範。這個試驗計畫能協助瞭解導入離岸渦輪機、連接渦輪機與電網的主要挑戰。投入這個新興的產業,政府的補助可協助降低成本並加速美國沿海風力能源科技的發展,而且在實際的沿海環境測試能提供有價值的資訊。 在積極發展風能的同時,美國參議院於2012年3月,否決了風能業者延長租稅優惠的提案,此租稅優惠方案將於年底屆至。此優惠是針對風能發電製造成本的補貼,相關業者紛紛表示,終止此補貼將會影響美國風能的發展,因此他們將會繼續爭取。
日本空中工業革命新進展:無人機變身空中郵差日本政府曾於2017年6月9日閣議公布之《未來投資戰略2017》(未来投資戦略2017),以及5月19日「小型無人飛行載具相關部會連絡會議」(小型無人機に関する関係府省庁連絡会議)公布之《空中工業革命時程表》(空の産業革命に向けたロートマッフ)中,提出「2018年運用於山間地區運送貨物、2020年可正式在都市內安全運送貨物」之目標。故國土交通省與經濟產業省於同年10月4日共同設立「無人飛行載具於目視範圍外及第三者上空等飛行檢討會」(無人航空機の目視外及び第三者上空等での飛行に関する検討会),並於2018年9月18日公布《無人飛行載具運送貨物自主指引》(無人航空機による荷物配送を行う際の自主ガイドライン,以下稱「本指引」)。本指引目的係制定安全運輸貨物所應遵守事項、提高社會對無人機運送貨物之信賴,以求提升運輸效率、節省人力成本。適用對象為非屬航空法第132條規定須申請許可之空域,但於目視範圍外飛行並運送貨物之無人機。 本指引公布後,國土交通省與環境省於相關提案中選出5個人口非密集區,以進行之無人機運輸貨物(ドローン物流)實驗。首先,在2018年10月22日長野縣白馬村,無人機自海拔1500公尺處運送最重達8公斤的食品至海拔1850公尺處的山莊,單程耗時6分鐘,共往返3次,皆無發生明顯失誤。日本郵政之提案則在同年11月7日,從福島縣小高郵局成功運抵位於南方約9公里處的浪江郵局,耗時16分鐘。本次實驗係首次成功於目視範圍外運輸物品,實驗途中均未設置監看人員,僅以電腦掌握兩地衛星定位資訊,並監看無人機上搭載相機傳回的畫面。日本郵政計畫未來1年內,每個月將有6天以無人機運送2公斤內的傳單等物品。國土交通省與環境省計畫於年底前完成另外3個地區的實驗,並統整結果驗證是否能解決山間等人口非密集區,因貨物乘載率低而運輸效率低落,以及降低排碳量等課題。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
全球創新指數顯示創新活動在疫情期間仍持續增長今(2021)年10月發布的2021年全球創新指數(GII)報告反映了創新如何塑造和維持世界的運作,最明顯的例子就是COVID-19疫苗的快速發展。此外,數位創新也提供了公部門和私部門應對大流行病浪潮的解決方案,例如接觸者追踪工具、應用程序和診斷方法等。 實際上在2020年9月,也就是COVID-19被宣佈為大流行病的六個月後,第13屆年度GII就預測了未來一年的研發支出將保持強勁。儘管大流行病造成了毀滅性的人員傷亡和經濟衝擊,但研發支出、智慧財產權申請和創業投資(VC)交易都在大流行病前的高峰上持續增長。 在2021年的GII報告中提到,在全球研發支出前2,500名的企業中,約有70%已發布了2020年的研發支出數據,從數據中可發現在2020年整體大約有10%的研發支出增長,且大約60%的企業聲稱其研發支出增加。在智慧財產權方面,向世界智慧財產權組織(WIPO)提交的國際專利申請在2020年創下歷史新高。2020年專利申請在醫療技術、製藥和生物技術呈現明顯增長,與前幾年形成鮮明對比,當時數位通信和電腦技術是增長最快的領域。與健康相關領域的專利活動反映了大流行病期間科學活動的持續增長,且鑑於最近醫療保健與加速數位化的研發突飛猛進,可以預期這些領域的專利申請將在未來幾年繼續強勁增長。