歐盟REACH規則之登錄義務與化學品創新商業模式

歐盟REACH規則之登錄義務與化學品創新商業模式

資訊工業策進會科技法律研究所
2019年12月

  依據「聯合國化學品管理策略方針 」(UN Strategic Approach to International Chemical Management SAICM)要求在化學品的製造、使用及管理上,應盡可能地減少對環境及人體健康的負面衝擊,並以聯合國2030年永續發展目標為基礎,持續推動化學品管理,減少有毒物化學物質與危險材料的釋出,將全球的回收與安全再使用率提高,使化學品健全管理成為實現永續發展的必要條件,透過開發創新的化學品商業模式與經濟活動,來促進綠色化學及永續發展之目標前進。

壹、歐盟REACH規則與登錄義務之要求

一、歐盟REACH規則之立法目的及意旨

  歐盟於2006年以「化學品登錄、評價、許可及限制規則」(Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of Chemicals, REACH)[1],作為歐盟境內統一性化學物質管理法制。依據REACH規則第1條規定「本規章之目的為確保人類健康及環境之高度保障(high level of protection),包括促進對於因化學物質(substance)產生之危險之替代評估方法,維護物質於歐洲內部市場之自由流通,及同時提高競爭力和創新。」其目的除管制歐盟境內之化學物質,來保護人類健康與環境安全,達到永續發展之目的外,亦期望透過歐盟境內一致性的協調性規範,使化學物質的流通能夠順暢,以促進經濟的發展。

二、歐盟REACH規則之登錄義務要求

  為掌握歐盟境內化學物質之風險管理與因應措施,REACH規則第5條以下要求製造者或輸入者須完成化學物質本身或混合物或成品中化學物質之登錄後,始得製造或輸入。登錄制度之建立有助於獲取更多化學物質的資訊,並使相關產業之供應鏈及公眾獲知更多相關物質資訊。特別是,對於後續進行化學物質之風險管理,具有重要性之影響與作用。依REACH規則第5條至第14條規定,登錄義務人(化學物質之製造者與輸入者)須提供其生產或輸入之化學物質的相關資訊及暴露情境、暴露評估及風險特性等資訊,並且針對該物質應提出適當之風險管理措施的建議。

三、歐盟REACH規則之登錄義務對於產業之影響

  由於製造商與輸入商須提供暴露情境、暴露評價與風險評估報告之義務,該報告內容包含簡易資訊卡(the simple infocard)、細節性摘要檔案(the detailed brief profile)及完整來源數據(the full source data)之資訊。該登錄義務對於上游供應鏈業者而言,往往面臨缺乏對物質情境與風險管理之相關資訊,例如其對於勞工與消費者接觸之危害程度、化學物質之用途以及對於評價之風險應提出何安全建議等[2]。除此之外,中小企業由於資源有限性、人力及成本的考量,相較於大型企業容易在物質資訊交換論壇(Substance Information Exchange Forums, SIEF)遇到困難[3]

貳、創新化學品商業模式與REACH規則登錄義務之交互作用

一、以服務為導向之化學品租賃商業模式

  國家發展與經濟成長的同時,化學工業的生產、製程與發展的過程中,為人們生活條件與經濟物質帶來許多便利性;然而,過程中所排放的廢氣、廢水與廢棄物等污染,可能為人類健康與環境安全,帶來直接、間接或隱藏性的危害。有鑑於此,聯合國工業發展組織(United Nations Industrial Development Organization, UNIDO)與奧地利政府合作,推動「以服務為導向」的化學品租賃服務(Chemikalienleasing, ChL),此一創新化學品之商業模式有助於循環經濟體系之推動,除同時確保化學品內廢棄物回收物質之風險,更有利於降低人類健康及環境安全之危害物質[4]

二、化學品租賃有助於REACH登錄義務之履行

  化學品租賃係供應商以「化學品的產品週期」的產品服務取代傳統「數量或容量」之實物作為契約交付方式;從客戶端而言,其得按其對於化學品之實際需求,購買相關使用化學品之提供及後續產品維護等服務[5] 。從而,由於化學品之製造或輸入商提供化學品使用之服務,即實質地掌握物質的物質資訊、使用情境與風險危害資訊,相對於傳統線性模式有較完整之風險評估與防範措施。就此而論,其符合REACH規則之建置基礎,精準地掌握物質風險、有效控管物質危害及減少客戶依據REACH規則遵守登錄要求[6]

三、化學品租賃有助於達成綠色化學與永續發展之目標

  當下游使用者或客戶不再以擁有化學品的所有權為主,反而係享受化學品的使用服務時,除加深產業鏈之間的資訊交流緊密度,更有效地擺脫傳統線性經濟之取得、製造、丟棄之線性經濟模式,降低原物料的成本與減少對環境之污染,成為有效推動綠色經濟轉型與提升產業競爭力之關鍵綠色轉型契機例如SAFECHEM業者將汽車金屬製品的洗劑,改用租借整套清洗機台與洗劑給使用者,除讓清潔劑(化學品)可以被循環使用,並為客戶減少93%的溶劑使用量[7]。。

參、小結與建議

  化學工業產業作為所有產業的一切基礎,如何讓化學工業發展對環境更有好的技術研發、降低危害性質之安全替代物質,以及發展更節省成本與降低污染的商業模式,固有發揮其重要性意義與亟迫需求。環保署現無一統籌性推行創新化學品商業之單位與措施,根據「107年至109年資源回收再利用推動計畫」建議加強推動化學品級產品租賃服務,藉以延長產品之壽命[8]。關於化學品租賃之推動多由民間業者自主發起與推行。

  由於使用後之化學品,依據廢棄物清理法第28條規定,須委託經許可清理、處理廢棄物之公民營廢棄物清除處理機構予以清理、處理,造成供應商無法回收、再利用使用後之化學品、溶劑或副產品等。現行解套措施為環保署同意改以資源物處理,經專案申請核可後,同意供應廠商收回純化、再製循環使用,以協助廠商推動化學品租賃制度。惟僅係個案性解套化學品租賃之法規障礙,對於回收使用後之化學物質之風險資訊及危害程度,並無法實質性與國內「毒性及關注化學物質管理法」做鏈結與接軌。

  從而,國內若能透過調修相關化學物質管理法制之規範,由此通盤性打造有利於「創新化學品商業模式」之制度框架,建置符合循環經濟利用資源不斷循環、再利用為基礎,善用化學品租賃之新型商業模式與創新合作關係,將有助於協助引導化工產業之企業進行永續化學之綠色轉型,降低使用化學品所產生之空氣污染、廢水及廢棄物等,俾利於保護人類健康及環境安全之雙贏目標。

  

 

[1] Regulation (EC) No 1907/2006 of the European Parliament and of the Council of 18 December 2006 concerning the Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH).

[2] ECHA, ECHA, Report on the Operation REACH and CLP 2016 (2016), at 10, https://echa.europa.eu/documents/10162/13634/operation_reach_clp_2016_en.pdf (last visited Dec. 1, 2019).

[3] id. at 32.

[4] United Nations Industrial Development Organization [UNIDO], https://www.unido.org/our-focus/safeguarding-environment/resource-efficient-and-low-carbon-industrial-production/chemical-leasing (last visited Dec. 1, 2019)

[5] Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit [BMU], Chemikalienleasing als Modell zur nachhaltigen Entwicklung mit Prüfprozeduren und Qualitätskriterien anhand von Pilotprojekten in Deutschland (Mar. 1, 2010), S. 7,  https://www.bmu.de/fileadmin/Daten_BMU/Pools/Forschungsdatenbank/fkz_370767407_chemikalienleasing.pdf (last visited Dec. 1, 2019)

[6] United Nations Industrial Development Organization [UNIDO], GLOBAL PROMOTION AND IMPLEMENTATION OF CHEMICAL LEASING BUSINESS MODELS IN INDUSTRY (2016), at 13-14, http://www.recpnet.org/wp-content/uploads/2016/08/10-Years-Chemical-Leasing-Report.pdf (last visited Dec. 1, 2019).

[7] SAFECHEM, https://safechem.com/de/metallreinigung/compleasetm.html (last visited Dec. 1, 2019)

[8] 行政院環保署,推動循環經濟—廢棄物資源化,頁12,網址:https://www.ey.gov.tw/File/A7633C551685F1CC?A=C (最後瀏覽日:2020/1/8)。

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(Transparency)章節提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求,確保在保護商業機密的同時,滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同,各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊,GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露),其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外,應提供的資訊分為八大項,內容應包括: (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name):模型的唯一識別碼(例如 Llama 3.1-405B),包括模型集合的識別碼(如適用),以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity):提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點,來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies):若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果,須列出該等模型的名稱(及相關版本,如有多個版本投放市場)。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構:模型架構的一般描述,例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格:模型主要設計規格的一般描述,包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size):說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range):提供模模型參數總數,記錄至少兩個有效數字,例如 7.3*10^10 參數,並勾選參數(大小)所在範圍的選項,例如:☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels:列舉在歐盟市場上使用模型的採用法,包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License:附上授權條款鏈結或在要求時提供副本;說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權;列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy:附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses:例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems:例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration:例如使用說明、基礎設施、工具)的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software:使用模型所需任何軟硬體(包括版本)的描述,若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process):訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述,包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標,以及不同參數的相關性(如適用)。例如:「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練,以使模型與人類價值觀一致,並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale):如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality:勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance:勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained):取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述,包括用於註釋資料的方法及資源,以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料,如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露,應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points:說明訓練、測試及驗證資料的大小(資料點數量),連同資料點單位的定義(例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀)。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics):指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述,如領域(例如醫療保健、科學、法律等)、地理(例如全球、限於特定區域等)、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies):指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述,如清理(例如過濾不相關內容如廣告)、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability):在資料獲取或處理中實施的任何方法描述(如有),以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源,包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII),以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases):描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time):所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training):說明訓練使用的測量或估計計算量,以運算表示並記錄至其數量級(例如 10^24 浮點運算)。 3.測量方法論(Measurement methodology):描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法:說明訓練使用的測量或估計能源量,以百萬瓦時表示(例如 1.0x10^2 百萬瓦時)。若模型能源消耗未知,可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量,提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法:以浮點運算表示方式(例如 5.1x10^17 浮點運算)說明推論運算的基準計算量,並提供計算任務描述(例如生成100000個代幣Token)及用於測量或估計的硬體(例如 64個Nvidia A100)。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時,應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式,公開揭露聯絡資訊,供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊,以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時,GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊,在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,對使其充分了解GPAI模型的能力及限制,並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供,除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式,作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制,並保留控制證據以供證明遵循AIA法案,且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時,宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料,到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計,甚至運算與能源消秏等,構面完整且均有欄位說明,而且部分欄位直接提供選項供勾選,對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊,以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。因此,表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者,例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料,無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件,並要求於網站等適當地,公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時,為確保資訊的品質及完整性獲得控制,該準則亦明示不僅應落實且應保留證據,以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案,草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節,已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制,即可推動GPAI模型資訊的揭露,對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求,即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險,同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求,透過通過評測的正面效益,運用AI風險評測機制的資訊提供要求,前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則,將可以立即可獲得一定程度的實質落實,緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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) [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日:2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日:2025/07/30)

何謂「專利審查高速公路」?

  「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署,當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後,申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間,參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料,降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。   台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫,日後專利申請人得利用此機制,縮短取得專利之時程,專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計,至2016年6月底,平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天,平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。

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