地理空間資料（Geospatial Data）
Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車，「地理空間資料」（Geospatial Data）的運用已經滲透現代人的生活。然而，究竟什麼是「地理空間資料」？所謂「地理空間資料」，依美國的《2018年地理空間資料法》 （Geospatial Data Act of 2018）的定義：「與地球上緊扣相關的位置資訊，包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組（Vector Dataset）中，大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測（Remote Sensing）、製圖（Mapping）和量測（Surveying）科技取得。」
地理空間資料涉及地理學、地圖學（Cartography）、地理資訊系統學（Geographical Information Science, GIScience）及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能，成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸，更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面，順利達成多元且重要的任務，例如：疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出：「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務，如：提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business，更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢 科技法律研究所 2013年3月26日 壹、事件摘要 根據自由時報3月5日報導，台南市為將該市打造為國際指標性之低碳城市，在去年制訂了「台南市低碳城市自治條例」，並在未來規劃對大建築面積、及用量超過800千瓦之用戶，要求必須裝置一定比例太陽光電系統的強制規定。該條例同時要求公有、及供公眾使用的建築物，須為銀級以上綠建築之規定，亦在近日吸引了媒體的關注。 貳、重點說明 一、臺南市政府低碳城市自治條例 台南市政府於2012年12月22日以府法規字第1011084760A號令公布了「台南市低碳城市自治條例」，共六章、三十八條，並於第四章「低碳城市推動與管理」，做了前述對耗電大的用戶為一定比例太陽能光電系統設置要求之規範。 在綠建築的部分，依據該條例第21條第1款之規定，台南市公有或經該市公告指定地區之新建建築物於申請建造執照時，若非供公眾使用之建築物，須為合格級以上之綠建築。而公有及供公眾使用之建築物，則須進一步符合為銀級以上之綠建築。此策略採取賦予公部門較高的法規遵循義務，與國外立法例趨勢相當吻合。詳述如下。 參、事件評析 一、國外立法例 (一)從一定面積以上面積建築著手 根據自由時報的報導，台南市政府在未來將針對大建築面積用戶，強制其裝設用電量一定比例的太陽光電系統。關於面積的細部規範雖然未見於該市低碳自治條例，但此一規劃無疑符合國際間為提高節能效率所採取的規範趨勢。 例如美國在2007年能源獨立及安全法架構下，由總統在2009年所發佈的行政命令第13514號的第2條第g項第3款，即要求確保既有聯邦建築或聯邦機構(agency)所承租之建築，面積超過5000平方英呎者，應在財政年度2015年前，使其面積的15%完全符合「聯邦永續建築指導原則」(Federal Leadership in High Performance and Sustainable Building, 在該行政命令中簡稱 Guiding Principle)。 而新加坡也有類似的規範。根據該國「2008年建築管制(環境永續)規定」(Building Control《Environmental Sustainability》2008)第3條與第4條之規定，所有總樓板面積(gross floor area) 超過2,000平方公尺的建築之建設或有關總樓板面積超過2,000平方公尺既有建築之面積增建(increasing the gross floor area)，或關於建築外殼或建築服務的提供、擴大或實質的改變，皆應至少達到依據建築環境永續規範(Code for Environmental Sustainability of Buildings)的綠色標誌積分(Green Mark scores) 50分。 (二)對公部門採取較民間更高標準 由前述關於南市低碳自治條例中關綠建築之規範可知，該市在為相關管制的規劃時，所採取的政策是讓公部門先承擔較高的法規遵循義務(在該條例第21條的規定中，公有建築物在申請建照時須符合銀級綠建築之標準，而不若一般非供眾使用之建築物，僅要求其須合格)。此種作法亦為國際間為引領民間部門推動節能減碳常見的法制政策規劃。 除了上述美國的規定也是先對公部門作要求外，歐盟能源指令第5條第1項也有類似之規範。該條款要求歐盟各會員國自2014年1月1日起，就其中央政府所擁有或佔有之面積超過500平方公尺之建築，每年應翻修總樓板面積的3%，使其至少符合建築效率指令(2010/31/EU, Directive on Energy Performance of Buildings)第4條關於最低建築能源效率(minimum energy performance requirements for buildings)之要求。 二、短評與小結 由上述介紹可知，台南市低碳自治條例，為促進節能減碳而採行諸如由一定面積以上建築物著手，並對公部門此取更高標準之規定皆與國際趨勢相符。無獨有偶，高雄市於去年通過的綠建築自治條例，也有類似規定。我國在各級地方政府皆能與國際接軌的共同努力下，能否在促進能源效率方面達成較歐美等先進國家更耀眼的成積，著實令人期待。
日本啟動大規模自動駕駛實證測試，聚焦高精度圖資與人機介面設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項，於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化，超過20個以上之國內外汽車製造商等機關，預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路，參加之大規模實證實驗。 SIP自動駕駛系統係從2013年開始，以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標，並協調產官學各界共同領域工作，和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖（由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform＝ DMP 開發之3D地圖）、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。 研究開發由汽車製造商於公開場合下進行，並接受大眾檢視，於研究開發成果公布同時，也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模，係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
英國資訊委員辦公室（ICO）發布指引以因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）正式施行為因應歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation，簡稱歐盟GDPR）於2018年5月正式施行，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, 簡稱ICO）於2017年11月21日發布一般資料保護規則指引（guide to general data protection regulation）（簡稱一般資料保護規則指引）。 ICO所發布的一般資料保護規則指引，係用於解釋歐盟GDPR的各條規定，協助企業符合歐盟GDPR的各項要求，適用於企業中擔負資料保護義務責任者。ICO說明本指引文件致力於擴展與歐盟GDPR、ICO所制定公告之其他指引文件、歐盟第29條工作小組制定公告之相關指導文件的聯結。歐盟第29條工作小組係由歐盟各會員國的資料保護機構代表組成，而ICO即為英國派任於該工作小組之資料保護機構代表。 ICO發布的一般資料保護規則指引，內容簡述如下：本指引文件係在建構歐盟GDPR法規的架構，將反映歐盟GDPR未來的導引與如何呈現，本指引內容有歐盟GDPR的重要定義（如歐盟GDPR適用對象、歐盟GDPR所欲保謢之資料種類）、歐盟GDPR原則、個人資料處理、當事人同意、當事人權利介紹、資料保護、資料洩漏處理、未成年人保護等議題之參考要點；並針對部分議題，設計有簡易清單，供參閱者勾選確認。 英國ICO除採取對外發布一般資料保護規則指引外，另有制定數個線上工具，協助企業依其身分別（如資料管理者或資料處理者），選擇線上工具進行自我檢視是否符合歐盟GDPR要求，期以協助英國業者為今（2018）年5月GDPR正式施行，能作更充分的準備。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。