綠色經濟草案(Green New Deal Resolution)簡介

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。

相關連結
※ 綠色經濟草案(Green New Deal Resolution)簡介, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8215&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/31)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟執委會公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》第二版草案,簡化第一版以促進AI生成內容之透明度

歐盟執委會於2026年3月5日公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》(Code of Practice on Marking and Labelling of AI-generated content)第二版草案,主要分為兩大部分,針對不同對象設定規範: 一、AI提供者(Provider)的標示義務 要求AI輸出內容須以「可被機器辨識」的方式標示,包含: (1)應滿足四大要件:標示應滿足有效性、互操作性、穩健性與可靠性四要件,若無法透過單一技術完成標示,則應採取多重標示的方式為之。 (2)偵測機制:建立部署者與終端用戶偵測標示的機制。 (3)技術提升:訂定規範確保標示技術達標,並鼓勵合作開發。 (4)法遵:產品於市場推出後,AI提供者應於實際環境下對標示結果持續進行測試,並適時更新測試方法,以確保產品符合法遵要求。 (5)培訓:並對工作人員進行教育訓練。 二、AI部署者(Deployer)的標籤義務 部署者應將其透過AI生成內容中加以標籤,此義務聚焦使用深偽內容(Deepfake)於涉及公共利益之內容: (1)標籤要求:標籤須包含「AI」字樣、維持特定比例並放置於清楚位置,鼓勵使用歐盟統一標籤。 (2)藝術創意類作品仍應適時揭露:藝術創作倘若包含深偽內容,部署者仍應於適當處完成標籤,揭露其作品中包含深偽內容(對應《歐盟人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)第50條第4項後段)。 (3)審查與問責:針對已公開作品,應記錄相關人工審查之作業;未公開作品則應說明何人具備編輯控制權,以利後續問責。 相較於第一版,歐盟執委會已將此版本內容大幅刪減,以提升規範落實之彈性。

法國資料保護機關要求Clearview AI刪除非法蒐集的個人資料

  法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)自2020年5月起陸續收到民眾對臉部辨識軟體公司Clearview AI的投訴,並展開調查。嗣後,CNIL於2021年12月16公布調查結果,認為Clearview AI公司蒐集及使用生物特徵識別資料(biometric data)的行為,違反《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)的規定,分別為: 非法處理個人資料:個人資料的處理必須符合GDPR第6條所列舉之任一法律依據,始得合法。Clearview AI公司從社群網路蒐集大量全球公民的照片與影音資料,並用於臉部辨識軟體的開發,其過程皆未取得當事人之同意,故缺乏個人資料處理的合法性依據。 欠缺保障個資主體的權利:Clearview AI公司未考慮到GDPR第12條、第15條及第17條個資主體權利之行使,特別是資料查閱權,並且忽視當事人的個資刪除請求。   因此,CNIL要求Clearview AI公司必須於兩個月內改善上述違法狀態,包括:(1)在沒有法律依據的情況下,停止蒐集及使用法國人民的個資;(2)促進個資主體行使其權利,並落實個資刪除之請求。若Clearview AI公司未能於此期限內向CNIL提交法令遵循之證明,則CNIL可依據GDPR進行裁罰,可處以最高 2000萬歐元的罰鍰,或公司全球年收入的4%。

歐盟《歐洲資料戰略》

  歐盟執委會針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題,於2020年2月19日公布一系列數位化政策提案,其中之一即為提出歐洲資料戰略(European Data Strategy)。本戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架,宣示其目標為建構歐洲的資料單一市場(single market for data),視資料為數位轉型的核心,開放至今尚未被使用的資料。歐盟期待商界、研究者與公共部門等社群的公民、企業和組織,得透過跨域資料的蒐集與分析,改善決策的作成基礎或提升公共服務品質,為醫療或經濟等領域帶來額外利益,同時促進歐盟推動人工智慧發展及應用。   本戰略揭示了資料單一市場的建構框架,包含資料必須能在歐盟內與跨域流通並使所有人受益、全面遵守如個資保護、消費者保護與競爭法等歐盟相關規範、以及資料取用(access)和使用的規定,應平等實用且明確,並以之建立資料治理機制;同時,為在技術面強化歐洲數位空間之能力,以完善資料共享所需之資料基礎設施,應創建歐洲資料庫(European data pools),預備將來進行巨量資料分析與機器學習。在上述框架下,本戰略同時擬定了數個具體的措施與制度調修方向如下:(1)建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架:包括於2020年第4季提出歐洲共同資料空間管理之立法框架,於2021年第1季提出高價值資料集(high-value data-sets),評估於2021年提出資料法(Data Act)以建構企業對政府或企業間的資料共享環境、調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架;(2)強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性:建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、於2022年第4季啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、於2022年第2季編纂歐盟雲端監管規則手冊;(3)強化個人有關資料使用之權利:從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度,可能於資料法中優化歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第20條之資料可攜權,如訂定智慧家電或穿戴裝置之資料可讀性格式;(4)建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間:針對戰略性經濟領域與攸關公共利益的資料使用需求,開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間,主要用於保存製造業、智慧交通、健康、財務、能源、農業、公共管理等領域之資料。

演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》

2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。

TOP