歐盟執委會發布新產業策略指導方針,協助企業面對氣候中和及數位領導轉型之挑戰

  歐盟執委會於2020年3月10日公布產業策略指導方針,名為「因應全球競爭、綠色、和數位歐洲的新產業策略」(A new industrial strategy for a globally competitive, green and digital Europe),以幫助歐洲產業在面臨近年氣候中和及數位領導變遷時,因轉型而產生的過渡期。此次公布的產業策略指導方針,包含三大主題,分別是:(1)新產業策略(A new industrial strategy)、(2)新中小型企業策略(A new SME strategy)以及(3)企業與消費者的單一市場(A single market that delivers for our businesses and consumers);而其中又以「新產業策略」為該指導方針之重點。

  為提升歐洲的產業領導地位,「新產業策略」中論以三個關鍵優先事項,分別為:維持歐洲產業的全球競爭力和公平競爭環境、2050年以前達成氣候中和(climate-neutral)目標,以及塑造歐洲未來數位化。為達成前述優先事項,歐盟執委會提出一系列未來行動:

  1. 推行智財權行動計畫(Intellectual Property Action Plan)以保護歐盟技術主權,並採行適合綠色和數位轉型的法規框架;
  2. 持續檢討修正歐盟競爭相關法令(EU competition rules),確保法規能適應快速變化的經濟環境;
  3. 為維護產業在歐盟境內外的公平競爭環境,執委會將於在2020年中以前出版白皮書,處理歐盟單一市場中因外國補貼而引起的扭曲效應,以及歐盟境內的外國採購和外國資金問題;
  4. 推行關鍵原料行動方案(Action Plan on Critical Raw Materials),確保關鍵原物料穩定供應;支持戰略數位基礎設施和關鍵技術發展,增強歐洲產業及戰略自主地位;
  5. 其它則有對綠色公共採購進一步立法、發展低碳產業和技術、支持永續型智慧交通產業等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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中國大陸重新開放電子遊戲遊藝設備生產銷售

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英國設立綠色財政委員會,檢討未來稅制綠化的方向

  英國為了達到稅制綠化的目標,特別在2007年底設置了一個集合產官學背景人員及消費者與環保組織代表組成的稅制檢討委員會-綠色財政委員會(Green Fiscal Commission, GFC)。GFC定位為獨立的組織,其任務是在未來的一年半期間,針對英國如要導入綠色稅與環境稅的稅制變革(green taxes and environmental tax reform, ETR),檢視完成其所涉及的相關議題,特別是導入困難之處何在,以期將過往對財貨“good“(例如勞動活動所產生的所得或收入)課稅的精神,規劃轉向為對環境有害的結果“bad“(如環境損害)予以課稅,GFC預計在2009年4月提出正式的報告,而報告探討的重點將會集中在以下三大部分:   - 有關環境稅如何執行與操作之資訊與證據   - 有關社會大眾與利害關係人對於環境稅所持態度之資訊與證據   - 針對研究報告內容對外進行適當的溝通   英國欲進行綠色稅制改革,主要是基於歲收中和(revenue neutral)的考量,意指對財貨的租稅減免(tax cuts on ‘goods’)短缺,應透過對有害活動課稅所增加的稅收,予以平衡。英國政府希望可以藉由GFC的研究成果,成果進行綠色稅制改革,讓英國的稅收來源在2020年可以達到至少有20%是源自於綠色稅。

歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」

  歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。   該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。

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