經濟合作與發展組織(OECD)2019年9月20日根據《2019年能源使用稅(Taxing Energy Use 2019)》報告指出,汙染性能源會造成地球與人類健康的危害,而課徵「汙染性能源稅」是降低其排放的有效方法,且稅收尚可用於協助低碳轉型,但在報告所研究的44個國家能源排放量佔全球80%以上,與能源有關的二氧化碳排放中卻有70%未徵稅,課徵的汙染燃料稅過低,無法促使其改用較為清潔的能源(cleaner energy),而無法鼓勵低碳能源轉型。
能源稅中,道路燃料稅相對較高,但無法反映其造成環境損害的成本;煤炭稅在多數國家中幾乎為零,但煤炭的碳排放幾乎佔了能源碳排放的一半;天然氣是較為潔淨的能源,其稅收通常較高。在非道路的能源碳排放中,有97%被徵稅,但44個國家中只有4個國家(丹麥、荷蘭、挪威、瑞士)的徵稅在每噸30歐元以上,遠低於環境損害的程度,近年來甚至有國家降低能源稅。
該報告表示,改善稅收政策、為低碳技術提供公平的機會,將有助於將投資轉向更環保的選擇,且額外的稅收可用於社會目的,例如降低所得稅、增加基礎設施或醫療健保支出,OECD未來將衡量減排與其他社會目標(如健康與工作),採取有效的激勵措施減少碳排放,並呼籲各國政府應正視此一問題。
近年來,大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日,數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利,這些專利涵蓋目前最火紅的領域,包含:區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年(2015)起,那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq,今年(2016)更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」(Systems and methods of blockchain transaction recordation)。這個專利在今年三月三十一日提出,發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay,及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言,這個專利是由:一個電子錢包、一個委託簿(order book),以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術:在這個系統中,當數據交易請求間之配對被辨認出來後,系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊,各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下,交易所查核區塊鍊的內容,尋找與這些電子錢包相關的數據。此外,這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟發布頻譜政策公眾諮詢書於今年 5 月中旬,歐盟無線頻譜政策小組 ( Radio Spectrum Policy Group ,以下簡稱 RSPG ) 對於是否允許使用用以提供廣播電視服務之頻段,提供多媒體服務 (multimedia services) 一事,表示意見並徵詢共眾意見,而所稱的多媒體服務係指於行動通信環境中,提供結合傳統廣播 ( 一對多 ) 以及通訊 ( 點對點 ) 的服務。於此次的公眾意見諮詢書中, RSPG 表示此次意見諮詢的目的旨在促進多媒體服務的提供,但亦指出多媒體服務的發展不應扭曲頻譜的整體使用規劃以及市場競爭。除此之外,亦不應與歐盟各會員國境內以促進文化及媒體多元化之媒介內容規範相左。而就如何導入多媒體服務一事, RSPG 考量核發新執照,或是重新檢視現有的執照制度,以允許業者得使用頻譜提供多媒體服務。此次的公眾意見諮詢將於 6 月 14 日 結束,其發展有待未來更進一步的觀察。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
美國交通部提出自駕車全面性計畫,以促進自動駕駛系統規範環境之整合、透明性與現代化美國聯邦運輸部(US Department of Transportation)於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫(Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP)」,建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化,並將自動駕駛系統(Automated Driving Systems)安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上,自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景: 促進合作與透明性:交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊,包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化:交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙,並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備:交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動,並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動,包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架(Framework for Automated Driving System Safety)」草案,將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求,並同時保留創新發展之彈性;另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫,以反應技術與產業發展,並減少重複性之行動,並將資源投注於重要領域。