一、立法背景
由於美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration,縮寫NOAA)於2018年間發布關於氣候變遷將導致經濟發展受到影響之相關報告,同時間,美國最高法院拒絕駁回2015年由21位民眾及美國Our Children’s Trust(非政府組織)對聯邦政府所提起之訴訟,主張美國政府並未循正當法律程序,即鼓勵對環境保護傷害甚鉅之石化能源開發。因此聯合國人權暨環境特別報告(UN Special Rapporteur on human rights and the environment)呼籲各國盡快針對環境變遷採取相關行動,美國國會議員Ed Markey及Alexandria Ocasio-Cortez遂基於上述情事於2019年2月7偕同提出綠色經濟草案(下稱本草案)。
二、草案簡介
所謂綠色經濟,是因應全球經濟危機、氣候變遷、石油資源枯竭而提出,其內容包括金融及租稅政策的重建以及再生能源的運用,初始概念於2007年由一位記者刊載於時代雜誌與紐約時報,後相關倡議人士遂依此成立非政府組織The Green New Deal Group,並於2008年廣泛發行相關刊物。
三、草案內容
本草案賦予政府五大義務:溫室氣體零排放、創造百萬高薪工作機會、投資基礎設施及工業、永續環境(諸如確保空氣、水質、氣候、食品之安全、韌性社區之推動)、反壓迫等,且內容上更將前開義務再行細分為14項目標計畫,並訂定10年執行期間。
上揭14項目標計畫的內容大致可分為五類,分別為:提升基礎設施以因應各種氣候變遷所造成之災害、將政府所需能源全數轉換為零碳排放、提升電力及能源效率、消除製造業與農業所造成之汙染與溫室氣體的排放,另外亦全面將大眾運輸設施改建為高速及零碳排放系統。
為達成前述14項目標,本草案一共訂定15項須政府配合之細項,方向上包括:給予社區、組織、機關、地方政府及各法人相關協助、提供適切之訓練課程及高等教育、針對新興科技之研究與開發進行投資、提高家庭所得及保障各級勞工組織工會之權利、提供全民高品質之健康照護。
立法強制 ISP 業者記錄客戶使用狀況以供日後調查之用,此等呼聲近來日形高漲。部分行政部門官員業已表態支持此一作為;另有數位國會議員亦主張,應儘速推動聯邦層級之立法,以協助執法部門對付兒童色情( child pornography )問題;甚至在科羅拉多州,目前已有相關法案進入該州參議會接受審理。 立法強制業者留存資料或記錄的作法,固然對於揭發犯罪繩之以法甚有裨益,但由於可能會讓警方得以取得電郵往來、網頁瀏覽、聊天記錄等向來可能經過幾個月之後就會刪除的資料,以致隱私保障人士以及 ISP 業者普遍對此甚感憂慮。歸納而言,其理由主為以下三點:第一,何人始有權限近用相關資料,探查他人上網行為之紀錄,仍待釐清;第二,存留該等資料所需空間勢必可觀,費用究竟由誰支應,亦屬未定;最後,現行法制是否對於警方辦案確實造成障礙,同樣有待探討。 美國司法部( the U.S. Department of Justice )去年即已逐步開始推動相關立法,而歐洲議會( the European Parliament )去年 12 月審議相關條文增修,要求 ISP 業者以及電信業者就其經手傳輸之所有電子訊息以及通話,均須保存相關紀錄 6 個月至 2 年之譜,更是引發諸多關注及討論。美國眾議院( the U.S. House of Representatives )能源商務委員會( the Committee on Energy and Commerce )監控調查組( the Subcommittee on Oversight and Investigations )預計本月 27 日將召開另一次聽證會,持續就此議題詳加探討。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
美國能源部加強推動智慧電網之網路安全,並提供自我評估調查工具美國能源部於今年(2012)6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具(Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool),以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊,這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型(Cybersecurity Capability Maturity Model)的一部分,同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議( Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative)。 網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導,並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行,該模型的四個目標在於:加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序,以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。 此次發佈的評估工具則是以問卷的方式,著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理,而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告,幫助業者改善其網路安全能力,同時,能源部也建議業者,建立優先行動方案,以解決差距的問題,並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度,能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變,以進行應變的評估。
遠距健康照護之法律議題研析