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」
韓國公平交易委員會(Korea Fair Trade Commission,以下稱為韓國公平會)於2026年3月韓國公平會修訂《公平貿易委員會及其附屬機構組織的執行規則》,設立數位鑑識部門(Digital Forensics Division),並同步修訂《(公平交易委員會)關於蒐集、分析與管理數位證據之規則》(( 공정거래위원회 ) 디지털 증거의 수집·분석 및 관리 등에 관한 규칙),下稱數位證據規則),以因應案件量件量增加與數位化趨勢,調查案件的難度增加的挑戰。韓國公平會案件量由1990年代約1,300件,在過去5年內幾乎翻倍至約2,400件。修訂數位證據規則之目的旨於賦予數位鑑識部門對數位證據蒐集、保存與分析之權限。該規則建立嚴格的證據保管鏈規範,要求調查人員於蒐集數位資料時須填寫確認表,記錄所蒐集資料的「雜湊值(Hash Value)」、取證日期及地點、取證工具等,後續調查人員亦須針對「與確認表雜湊值相符的檔案」進行數位鑑識。可預期此制度將影響企業評估官方之數位證據可靠與否。 除偵查端採取雜湊值確保證據之同一性,在司法訴訟層面,數位證據之真偽早已成為法庭攻防之關鍵議題。韓國最高法院分別於2013、2015、2025年,持續探討數位資料存證之雜湊值(hash value)與數位證據同一性,並指出可透過雜湊值驗證數位證據之同一性。 2013年案件的核心證據為「從被扣押的電腦磁碟,透過列印文件或映像檔(Imaging)複製的文件」。最高法院指出原則上應由被扣押/搜查的一方透過簽署文件,加以證明影像之雜湊值與原始資料相同,但若此類證明不可能或極為困難,法院可透過參與扣押、封存等程序的調查人員或專家鑑定之證詞,判斷同一性。 2015年案件的核心證據為「錄音檔案的複製品」,最高法院認為原則上應透過直接比較方法(如雜湊值分析)確立複製檔案與原始檔案的同一性,法院並進一步指出,數位檔案雜湊值生成的時間點,「應於原始檔案或複製檔生成後立即計算出雜湊值」。 針對原始檔案遺失或損毀之情形,2025年案件的核心證據為「手機多份錄音檔案複製到電腦或外接硬碟後,再轉存於光碟」。由於訴訟當事人刪除手機中的部分原始錄音檔,屬於難以或無法提交原始檔案之情形,韓國最高法院再度指出「若難以或無法提交原件,且無法直接比對原件與副本,法院可綜合評估涉案者的證詞或陳述,如錄音檔案的建立、傳輸與儲存、錄音檔案的驗證與評價結果,以及調查與審判的進展,以決定是否證明為原始檔案之副本」。此一司法演進趨勢,反映出韓國對於數位資料可溯源之要求,不限於以數位檔案之原件與副本比對雜湊值,法院亦會就該數位檔案管理機制之完整性,綜合判斷該數位檔案之同一性。 藉由韓國實務存證演進趨勢,可見其司法領域邁向以雜湊值與完整的數位軌跡紀錄,證明數位資料之內容同一與存在時點。回顧我國司法領域之數位證據監管鏈,以司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等5個機關共同推動之「司法聯盟鏈」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。透過「b-JADE證明標章」確認既有數位原檔資料之管理機制、區塊鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的雜湊值及時戳」等。若訴訟爭執證據同一性,亦可透過司法聯盟鏈驗證「司法聯盟鏈成員上鏈之數位證據的雜湊值」與「法庭上數位證據證據之雜湊值」是否同一,於審理端加速確認證據之同一性,兼顧訴訟經濟與證據監管鏈之完整性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂德國「EXIST補助計畫」?德國在2000年以後便將聯邦政府補助的其中一個方向集中在鼓勵科技創業,主要推動機關為聯邦教育暨研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)與聯邦經濟暨能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)。其中BMWi的EXIST計畫訴求建立一個科技創業有善的環境,並分三項子計畫運作:EXIST創業文化計畫(EXIST-Gründungskultur),EXIST創業補助計畫(EXIST-Gründerstipendium),EXIST研發成果移轉計畫(EXIST-Forschungstransfer)。 其中,EXIST創業文化計畫著重於在學研機構內塑造創業文化,誘發學研機構創業潛力與企業家性格;EXIST創業計畫則是鎖定學研機構內的個人(科學家、研究生、大學生),希望透過對這些個人的生活補助,使其商業發想可化為營運計畫書(Businessplan),進而開發成為商品或服務;EXIST研發成果計畫則是透過經費補助,鼓勵學研機構內的研究團隊利用設立衍生公司方式運用研發成果,在創業前的籌備階段與公司設立初期導入專業團隊,協助評估相關的創業理念、經營模式、財務評估與資金運用等規劃是否妥適,使公司創立的籌備更為妥善且禁得起市場考驗。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷