日本閣議公布建築節能法修正案

  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:

  1. 非住宅之建築物(如商辦大樓):原針對新建、改建、擴建大規模(樓地板面積2000m2以上)建築物應符合「建築物能源使用效率基準」(建築物エネルギー消費性能基準)之強制規定,將擴及中規模(樓地板面積300m2~2000m2)建築物。另外,新增若複數建築物共同執行的「提升建築物能源使用效率計畫」,經當地相關主管機關認定後,可獲得容積獎勵之規定。
  2. 改善大型集合住宅審查制度:針對建築物起造人及承造人須向當地相關主管機關提交「確保建築物能源使用效率的構造與設備計畫」的審查制度,將簡化審查程序,以減少行政機關負擔及提高行政效率。
  3. 建築師及住宅業者之義務:
    (1) 新增設計小規模(樓地板面積不到300m2)建築物的建築師有義務向建築物起造人及承造人,說明該物件的能源使用效率。
    (2) 住宅Top Runner制度:原規範大型住宅業者供給之建案獨棟住宅應符合住宅Top Runner基準,現將物件範圍擴及客製化獨棟住宅及小型出租公寓。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 日本閣議公布建築節能法修正案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8196&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/14)
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從美國政府責任署建議國防部應改善其處理智慧財產的方式初探美國國防部之智財管理 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年2月15日   根據美國政府責任署(U.S. Government Accountability Office,下稱GOA)於去(2021)年12月發布的報告指出,美國國防部(U.S. Department of Defense,下稱DOD)對智慧財產的管理能力不足,可能降低任務準備程度並導致維運軍武的成本飆升[1]。本文將簡介GOA報告的發現,聚焦於DOD的智財管理情況,藉此一窺美國國防部的智財管理模式。 壹、事件摘要   美國國會於2018年通過《國防授權法案》(National Defense Authorization Act,簡稱NDAA),裁示DOD建立智財取得及授權政策,DOD據此訂定其智財指令、規劃智財權責單位、人員及相關培訓機制,嗣後國會於2021年委請GAO檢視DOD之智財指令及其執行情況。 貳、重點說明 一、DOD的智財指令   DOD依據以下智財相關法規,設定其智財指令,如:使小型企業、大學和其他非營利組織可保留其發明之專利權的《拜杜法》(Bayh-Dole Act)[2]、授予無論規模大小所有聯邦締約方全部或部分由聯邦資金所獲得的專利權之12,591號行政命令[3],以及要求DOD應訂定相關規範以解決和締約方間技術資料的相關權利之《國防採購改革法案》(Defense Procurement Reform Act)[4]等,並強調六項核心原則[5]: 1.將智慧財產權規劃整合到採購策略中,以考量對競爭力和可負擔性的長期影響。 2.確保採購專業人員具備履行公務所需的相關智財知識,以支援智財採購規劃期間內進行關鍵的跨職能協調。 3.對智財可交付成果和相關授權進行特別協商,相較標準授權能更有效地平衡DOD和產業界間的利益。 4.就預期智財和維運目標與產業界進行明確有效的溝通。 5.尊重和保護私部門和政府資助的智慧財產權。 6.政府必須確保締約方所交付之智財成果和有相應的授權。 二、GAO檢視DOD之智財指令執行結果   應國會要求,GAO對DOD的智財指令進行通盤檢視,並對智財權責單位、人員及負責培訓之機構展開調查,訪談相關人員指令的實際執行情況,其檢視結果如下: (一)DOD的智財指令不足以促進其取得智財的製程細節或處理資料權利之能力   DOD智財指令雖整合取得、授權智財的相關法規和指引等要求,並強調其核心原則,然該指令和DOD其它相關的內部指令仍未有更明確的內容可解決取得細部製程或處理資料權利的問題。DOD通常會為其新銳軍武器系統-包含電腦軟體、技術資料、用戶手冊等取得或註冊智財權,而DOD智財指令所指的技術資料,是包括任何科學或技術性質的記錄資訊,如:產品設計或維護資料和電腦軟體檔案(含:執行程式碼、開源碼、程式碼清單、設計細節、流程、流程圖等);但常未同步取得用於運行和維護武器系統的智財,如:細部製程或技術資料等[6],倘若未及早取得或獲得相關授權,可能影響軍武系統的操作和維護,從而影響武器的競爭力,並增加管理成本[7]。   實際上,GAO已接獲因技術資料取得問題而對任務有不良影響的報告:2021年7月F-35計劃因維修供應商取得的技術資料不足以滿足維護需求,使關鍵的引擎維修時間比預期的更久;2020年3月部分海軍艦艇計劃的維護作業也因缺乏技術資料出問題,而上述情況若在計畫前期就確認包含技術資料和細部製程等所需智財,並在採購過程中及早規劃取得,可因此節省後續衍生的數十億美元維護成本[8]。 (二)DOD尚未為智財人員訂定完善的策略、人員配置規劃和投注足夠的資源,以充分履行智財指令所規定的廣泛職責   根據GOA的調查與訪談相關人員,智財人員在以下情況都面臨不確定性: 1.資金和人員配置   DOD目前計劃在2023財會年度前,為智財主任及其在國防部長辦公室(Office of the Secretary of Defense,下稱OSD)的團隊提供五個職位的資金,但其中四個為臨時職位,這可能在招聘人才的過程中造成反效果,不利於未來的人員配置。 2.連結其他計劃專家支援不足之處   OSD的智財人員希望DOD中其他計畫的智財專家庫能提供支援,協助訂定智財策略並與承包商進行談判等事宜,但DOD尚未針對 OSD智財團隊將如何和其他專家合作提出具體作法。 3.專業知識   DOD的智財指令指出智財人員應該具備:採購、擬定契約、工程學、法律、後勤、財務分析以及估值等領域的專業知識,但受訪談的人員表示,該部門目前在智財權估值和財務分析這兩個關鍵領域仍有不足,仍須進行補強[9]。 (三)智財培訓涵蓋多項活動但未安排優先順序,且未具體確定哪些人員應該接受培訓   DOD的智財培訓由其設立的美國國防武獲大學(Defense Acquisition University,又譯為國防軍需大學,下稱 DAU)執行,該大學專為國防相關之政府人員、承包商提供採購、技術和後勤等專業培訓[10]。為改善智財培訓,DAU展開為5年期的智財策略計畫,計有60多項活動待執行,但該策略計劃缺乏重點,沒有排出活動的優先順序,也未具體提出DOD的哪些智財人員應該接受培訓[11]。 (四)DOD須致力發展追蹤已取得/授權智財之後續使用情況的能力   DOD目前的智財指令指示相關政府單位須管理智財相關的契約及智財文件,以避免在採購智財及其相關授權時重複採購,或隨時間流逝而喪失智財權,然而根據訪談結果,相關人員表示DOD採購極大量的智財或相關授權,但不具備追蹤各個智財獲授權使用情形的能力[12]。 三、GAO對DOD的建議   GAO彙整其檢視DOD智財指令執行情況的結果後,對DOD提出下列四個建議[13],建議內容不外乎是指定與智財管理相關的重要項目須指定負責人,且該負責人須為對應智財相關單位的較高管理階層,確保待改善項目有監督與執行者。 (一)完善智財指南   採購及維護次長(The Under Secretary of Defense for Acquisition and Sustainment)應確保DOD智財指南已闡明DOD人員將如何取得細部製程或技術資料。 (二)確保跨部門合作與資源連結   國防部長(The Secretary of Defense)應確保部長辦公室和各部門所需的合作、人員配置和資源,以連結各計畫智財相關專家、人員。 (三)確認智財活動優先順序   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任(Director of the IP Cadre)與DAU主席合作,為DAU在2023年至2025年間主責與智財相關活動確定優先順序。 (四)確保智財培訓效益   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任訂定補充指引,以協助部門負責人和採購職業管理主任(Director of Acquisition Career Management,DACM)確定國防部人員在關鍵專業領域接受之智財培訓和取得的證書能使其有最大的獲益。 參、事件評析   綜觀GAO的檢視結果,雖然DOD的智財管理仍有改善空間,但以足見美國聯邦政府對其智財管理之重視程度,不僅指示部會自行管理智財,更透過部會外的公正單位,從規範到組織實際執行情況進行通盤檢視;而部會內部對於智財管理的程度,已經從訂定和整合智財相關規範,進一步到落實在日常任務中,不只重視部會所需技術本身的智財取得或保護,更欲推進到策略計劃前期,將維護軍武相關的細部製程和技術資料等相關內容及權利也納入採購範圍,甚至為此盤點智財所需的專業能力、規劃培訓專門人員,以促進智財管理的量能,其對智財管理深化及重視的程度值得我國借鏡。 [1] GAO, Defense Acquisitions: DOD Should Take Additional Actions to Improve How It Approaches Intellectual Property, (Nov. 30, 2021), available at https://www.gao.gov/products/gao-22-104752 (last visited Feb. 7, 2022) [2] The Patent and Trademark Law Amendments Act of 1980 (Bayh-Dole Act), 35 U.S.C.§§ 200–211, 301–307. [3] President’s Memorandum to the Heads of the Executive Departments and Agencies,Government Patent Policy (Feb. 18, 1983); Exec. Order No. 12,591, § 1(b)(4), 52 Fed. Reg. 13,414 (Apr. 10, 1987) [4] Defense Procurement Reform Act, 1984, Pub. L. No. 98-525, § 1201. [5] Supra note 1, 17-18. [6] Id., 7, footnote 21. [7] Id., 1. [8] Id., 1. [9] Id., 24-28. [10] DAU, About DAU, at https://www.dau.edu/about (last visited Feb., 7, 2022) [11] Id., 29-30. [12] Id., 32-33. [13] Id., 33-34.

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

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