英國商業、能源及產業策略部提出新版「後2020智慧電表布建計畫」，以助於住家型智慧電表全面布建
英國商業、能源及產業策略部（Department of Business, Energy and Industrial Strategy，以下簡稱BEIS）於2020年6月18日提出新版「後2020智慧電表布建計畫」（Smart meter policy framework post 2020，以下簡稱旨揭智慧電表計畫），擬於未來4年內全面布建住家型智慧電表，以助於住家型用電戶管理用電並進一步減低碳排放量。
依BEIS預估，布建後有可能助於節省住家型用電戶平均250英鎊之電費，並減少全國4千5百萬噸碳排放量。依旨揭智慧電表計畫，電表布建費用將由售電業負擔，售電業應盡其最大努力布建智慧電表，如售電業並未盡到此一義務，則恐將面臨高額罰鍰。同時，智慧電表之布建可以鼓勵消費者改變用電習慣，如鼓勵消費者於用電離峰時間對於電動載具進行充電，或者是設置（再生能源）發電設備用於用電高峰期間發電、饋電至電網。
從而BEIS旨揭智慧電表計畫，也是為BEIS於2019年1月提出智慧饋電保證（Smart Export Guarantee，以下簡稱SEG）鋪路。於SEG新政策下，BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架，使小型生產消費者（prosumer，此處係指可以自行生產電力之用電戶）所生產之綠色電力，可於此一政策框架之保障下，與售電業者議約，並將電力售予售電業者，以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。又依SEG新政策，小型生產性用電戶須設置有智慧電表，始受前開SEG新政策之保證，從而得以優惠之價格或條件將再生能源設備所產生之電力出售予電力供應事業主體。職是故，BEIS旨揭智慧電表計畫，實際上可謂與BEIS於2019年所提出SEG新政策相互搭配，以迎接後躉購制度時代之來臨。
對於智慧電表之硬體規格，依旨揭智慧電表計畫，第二代智慧電表（SMETS2）為其建置之核心。第二代智慧電表與第一代智慧電表不同之處在於，第一代智慧電表係以3G為通訊基礎，且不同電力供應事業主體所使用之系統相互間無法交流、並存，第二代智慧電表則以4G以上規格為通訊基礎，且不同電力供應事業係使用同一套系統。同時，智慧電表應盡量配置有「住家顯示系統」（In-Home Displays），使住戶可以透過視覺化之及時反饋方式，知悉現在住家內之能源使用情形以及相關電價狀況，從而進行改變用電習慣。同時，智慧電表之用電或饋電至電網之資訊，也應可以透過智慧電表傳輸至電力供應事業主體或交易市場，從而使電力供應事業主體可及時知悉用電戶之用電或饋電情形，從而及時做出反應。
對於智慧電表之建置程序以及資訊傳輸、保存安全性上，旨揭智慧電表計畫則要求應符合「智慧電表建置行為準則」（The Smart Meter Installation Code of Practice, SMICoP），從而用電戶可以在此一準則或框架下，對於自己之用電資料享有一定之掌握權限。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
Government sets out plans to drive up smart meter installations, BEIS, https://www.gov.uk/government/news/government-sets-out-plans-to-drive-up-smart-meter-installations (last visited July 3, 2020).
Delivering a Smart System - Response to a Consultation on Smart Meter Policy Framework Post-2020, BEIS, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/893124/delivering-smart-system-post-2020-govt-response-consultation.pdf (last visited July 3, 2020).
UK Government Sets Outs Mediocre Support For Small-Scale Renewable Energy Generators, CleanTechnica, https://cleantechnica.com/2019/01/13/uk-government-sets-outs-mediocre-support-for-small-scale-renewables (last visited May 5, 2020).
THE FUTURE FOR SMALL-SCALE LOWCARBON GENERATION, BEIS, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/769601/The_future_for_small-scale_low-carbon_generation_SEG.pdf (last visited May 9, 2020).
「英國商業、能源及產業策略部發布智慧饋電保證公眾諮詢」，王柏霳，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=0&d=8238&no=64（最後瀏覽日期：2020/10/12）
「英國BEIS發布第一代（SMETS1）智慧電表相容性公眾諮詢」，甘琳，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=144&d=8034&no=64（最後瀏覽日期：2020/10/12）
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件，要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。 1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
關於中國大陸商標不予註冊事由—在先著作權的認定關於中國大陸商標不予註冊事由—在先著作權的認定 科技法律研究所 法律研究員 林昭如 2014年12月26日 壹、前言 《中華人民共和國商標法》（下稱《商標法》）第32條規定，申請商標註冊不得損害他人現有的在先權利。中國大陸的商標確權案件中，常有以著作權登記證書主張在先著作權。然實務上，在部分情況，單以著作權登記證書證明著作權歸屬，其證明力仍嫌不足。 有一文化用品，將其完成幾乎與畢卡索名畫「夢」完全相同的作品，向上海市版權局申請著作權登記。隨後，亦向國家工商行政管理總局商標局申請商標註冊，指定使用於筆類等商品。國家工商行政管理總局商標評審委員會認為，該商標侵害他人的在先著作權，因而裁定不予核准註冊。該文化用品公司不服，因此向北京市第一中級人民法院提起行政訴訟，主張被異議的商標圖形為原創作品，且已取得上海市版權局之著作權登記證書，然法院表示，畢卡索的《夢》世界聞名，推定有接觸可能；且以被異議商標圖形的著作權登記證書為單一證據，尚無法證明系爭圖形之著作權歸屬於該公司[1]。 由於畢卡索的《夢》世界聞名，法院推定有接觸可能，較無疑問，故本文將分析除了著作權登記證書外，其他可作為著作權歸屬的佐證資料，提供台灣企業為著作產出過程的證據保存與管理之參考。 貳、重點說明 由上述事例案可知，當被推定有接觸據爭著作可能時，縱使已取得著作權登記證書，仍不足證明著作權歸屬。實務上，除了以著作權登記證書證明在先著作權外，亦有以在先商標註冊證，證明在先著作權者，關於其證據力分述如下。 一、著作權登記證書之證據力 最高人民法院《關於審理著作權民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》第7條規定，當事人提供的涉及著作權的底稿、原件、合法出版物、著作權登記證書、認證機構出具的證明、取得權利的合同等，可以作為證據。但，此僅作為登記人擁有該登記作品著作權的初步證明，因登記機關是根據登記人主張的創作完成時間為登記，並未進行創作歷程、有無抄襲等實質審查。 當作品早於系爭商標註冊申請日的著作權登記，若無反證推翻，即可能認定在先著作權成立，具有相對高的證明力。問題在於，晚於系爭商標註冊申請日的著作登記，又無法提出其他證據時，如：創作歷程佐證，即使著作權登記證書所載之創作完成時間，早於系爭商標註冊申請日，仍無法證明為著作人。 二、在先商標註冊證之證據力 實務上，有些圖形商標亦構成《中華人民共和國著作權法》（下稱著作權法）第3條的作品。惟原定既是作為商標使用，故通常僅取得商標註冊證，未另為著作權登記。有依據《著作權法》第11條第4款規定，如無相反證明，在作品上署名的公民、法人或者其他組織為作者。主張以商標註冊證所載之註冊人等資訊，為上揭條文之「署名」。有多件法院判決認為，在先商標註冊不足證明在先著作權成立[2]，原因在於《著作權法》中的「署名」為作者的姓名表示，然商標註冊證所載之註冊人則在於表示商標專用權人，與《著作權法》的姓名表示權意義不同。 參、事件評析 由上述重點說明可知，儘管有著作權登記證書或在先商標權註冊證，在多數情況下，如無其他佐證，仍無法證明在先著作權。著作權登記制度僅具公示力，證明某個著作在某個時點的特定人主張著作權，登記機關以登記人主張的創作完成時點、首次發表時點為準，並不進行實質審查，有可能發生非真正的著作權人進行登記。 故當對造當事人提出證據推翻著作權登記證書的公示資訊時，尚須再提出其他證據，證明作品為自行創作，其方式有： 一、在著作原件署名 依據《著作權法》第11條第4款規定，如無相反證明，即推定作品上之署名為作者。因此推定的效果，對於著作權人而言，在主張在先著作權利時，可以降低舉證責任。 二、保留創作紀錄 此為證明著作為自行創作的最直接證據，例如：工作會議紀錄、草稿、創作使用的素材、創意發想紀錄、依照日期進行不同階段的存檔…等。這些紀錄除可證明為原創，亦可證明是獨立創作而非抄襲他人。 最後，通常原規劃作為商標使用的圖形設計，大多不會進行創作歷程紀錄，甚或在作品署名，他日如有第三人主張在先著作權，往往面臨無法提出證據推翻之窘境，故建議針對具備創作高度而該當著作權保護之標的，比照上述方式，進行創作歷程保留並進行著作權登記，確保權利之取得與維護。 [1]谭乃文，〈商标确权案中的在先著作权〉，国家知识产权战略网，2014/08/29，http://www.nipso.cn/onews.asp?id=22682 (最後瀏覽日：2014/8/29) [2]徐琳，〈商標圖樣的著作權保護之困境與出路—《商標法》保護在先著作權條款的立法精神與審理標準探析〉，《電子知識產權》，第278期，頁54（2014）。
日本修訂《建築節能法》，加強住宅、建築物之節能措施日本政府為實現2050淨零碳排目標，內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》（譯：有關建築物能源使用效率提升的法律，下稱本法）修正案，加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容，主要包含： 擴大本法適用對象 因本法現僅規範大型規模建物（面積2,000平方公尺以上）及中型規模建物（面積300平方公尺以上，未滿2,000平方公尺）；故修正案定2025年起，將所有新建的小型規模建築（面積未滿300平方公尺）及住宅均納入本法規定，不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質，並應使用高能效的空調及照明設備，以符節能標準。 擴大領先者計畫（Top Runner program） 以淨零耗能住宅（Zero Energy House, ZEH）及零耗能建築（Zero Energy Building, ZEB）為目標，最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 實施節能裝修融資政策 國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制，將由住宅局編列預算，透過日本住宅金融支援機構（Japan Housing Finance Agency, JHF）辦理節能裝修低利息融資。