日本〈塑膠資源循環戰略〉及新發展
日本環境省因應海洋垃圾、全球暖化等課題於2019年5月31日發表〈塑膠資源循環戰略〉（プラスチック資源循環戦略），在重點戰略之一的減量（Reduce）方面，提出「塑膠袋收費制」措施，擬於2020年7月1日正式上路，經濟產業省則從同年1月6日開始設置可服務企業與消費者的諮詢窗口，也將與相關主管機關合作，致力於塑膠袋收費制內容之公告說明及自行攜帶購物袋之宣導等減少一次性塑膠製容器包裝及產品的使用，並透過尋找其他替代的容器包裝及產品等方式，達到一次性塑膠排放量在2030年前減少25%之目標。
因此經濟產業省產業構造審議會下的塑膠袋收費制檢討工作小組，及環境省中央環境審議會循環型社會部會下的塑膠袋收費制小委員會，自2019年9月至同年12月間召開4次聯合會議，並經過公眾意見程序後，修正《容器包裝再生利用法》（容器包装リサイクル法）的相關省令，並公布〈塑膠製購物袋收費制實施指導方針〉（プラスチック製買物袋有料化実施ガイドライン），供各零售業者參考，以確保塑膠袋收費制的順利施行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
自2009年起，歐盟執委會（European Commission，下稱執委會）開始推動統一化歐盟境內手機及其他類似電子設備之充電器，以減少不必要的電子垃圾，並改善電子設備充電器規格紊亂所造成消費者的不便利。多年來，市面上充電連接埠的規格已從過去的三十多種減少為USB Type-C、USB micro-B以及Lightning三種規格。執委會更於今（2021）年9月23日提出《無線電設備指令》（Radio Equipment Directive, 2014/53/EU）增修條文提案，欲透過立法建立統一的充電解決方案，該提案包括： 1.統一充電連接埠 USB Type-C為所有智慧型手機、平板、相機以及耳機等電子設備的通用充電連接埠，一個USB Type-C充電器將能為各種廠牌的產品充電。 2.統一快速充電技術 防止各製造商無正當理由地限制充電速度，並確保電子設備在使用任何可相容的充電器時都能有相同的充電速度。 3.電子設備及充電器的分拆販售 防止消費者被迫購買不必要的充電器，並減少未使用的充電器數量，進而達成降低電子垃圾之目的。 4.提供消費者更多資訊 製造商應提供消費者其產品之充電性能相關資訊，以利消費者判斷其現有的充電器與該產品是否相容，該資訊亦有助於消費者為該產品選購相容的充電器。 此提案仍需待歐洲議會（European Parliament）及歐盟部長理事會（Council of the European Union）決議，若決議通過，製造商將有24個月的過渡期來調整產品設計。
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。
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