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」
據統計,英國因為盜版軟體的猖獗,每年損失高達16億英鎊,且有持續上升之趨勢。為遏止網路侵權行為,英國高等法院(the High Court)日前命令該國包含BT、NTL、Telewest等10家ISPs業者,需提供用戶資料以協助權利人進行網路侵權行為案件之調查。 本案源自於反盜版聯盟( Federation Against Software Theft,簡稱Fast)於2005年1月之要求。FAST經過長達一年之調查,鎖定了150個利用P2P軟體非法進行資料分享之個人,為進一步取得渠等之個人資料,Fast於日前請求英國法院,命令各該業者交出相關侵權者之資料。高等法院根據資料保護法(Data Protection Act)之規定,同意Fast之請求,下令ISPs業者必須在兩個禮拜內提供侵權行為人之姓名、地址與其他個人詳細資料,以利Fast會同警察及檢察官進一步調查侵權情形並提起告訴。 目前軟體業者對於網路盜版軟體之處理方式,大多是透過『通知即取下』( Notice and Take-down)程序,要求網站業者協助,將侵權軟體刪除或移除連結,但遭取下之連結,隨時有可能在其他網站上再次被公布,並無法真正解決侵權行為之問題。唯有直接將侵權者繩之以法,始可能達到嚇阻之效果。但權利人卻往往礙於難以取得侵權者之真實姓名與聯絡方式,而無法對侵權者有效提起民刑事訴訟以維護其權利。Fast表示,此次行動只是其策略的第一步,最終希望能達到在發現網路侵權行為發生之當下,便能立即要求ISPs業者提供該侵權行為者之資料。 若侵權行為罪名成立,這些透過 P2P 軟體進行網路侵權行為者將可能被處以 2 年以下有期徒刑或無上限之罰金。
避免昂貴訴訟成本,微軟參與專利審查團隊微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員,其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟,挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。 Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing,其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具,藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的,但並未對外揭露收費的價格。 根據Article One指出,Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓,其為購買大量專利,透過所買的專利向其他企業提出訴訟,進而要求權利金或授權金。 受到專利流氓提出訴訟的微軟指出,Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明,”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。 Article One試圖解決問題之一,為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果,可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。
日本針對遠距醫療新增「線上診療費」等診療給付項目,提高給付內容與標準日本厚生勞動省於2月7日公布2018年度健康保險診療報酬改訂內容,本次改訂項目中,最受矚目者為增訂線上診療之報酬給付。此種活用網路或智慧手機等資通訊網路(ICT)設施所為之診療,在2月7日中央社會保險醫療協議會總會中審議通過,公布個別改訂項目及診療報酬點數。 所謂的「線上診療」係指使用智慧手機之影像電話機能等,使醫師與病患以網路為連結所進行之診療。新設之診療報酬規定,係以具備「使用線上系統等通信技術,得為同步(real time)溝通,為診療與醫學管理。換言之,使用資通訊機器,以影像通話,透過同步影像有溝通可能性係為必要要件。 此一改訂自本年4月1日起適用,醫師診療原則上以面對面診療為原則,在包含有效性、安全性之考量下,且符合一定要件前提而為線上診療時,以「線上診療費」、「線上醫學管理費」等給付項目為給付。 因應此一改訂,厚生勞動省於本年3月30日發布並下達「線上診療適切實施指針」(醫政發0330第46號),本指針係從醫師法第20條禁止無診察診療及個人資料保護法,與線上診療之關係為出發,就到目前為止厚生勞動省發出的通知或事務聯絡等之解釋為正式整理及明確化。項目有:1.關於提供線上診療之事項;2.提供線上診療應具備之體制事項;3.其他線上診療關連事項。各自訂出「最低限度遵守事項」、「建議及獎勵事項」等,最低限度遵守事項之遵守範圍係為了明確不違反醫師法第20條規定所必要。
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。