德國2021年再生能源法修正草案最新發展
德國的再生能源法（Renewable Act）在經歷過2014年及2016年兩次較大的修正後，今年度九月由部分上議院議員提出修正草案。
德國再生能源法起源於20年前，當時主要重點在於提升離岸發電、太陽光電（Solar PV）及生物氣體、水力資源對於城市用電的供應率。由於現階段德國幾乎半數的城市用電仰賴上開再生能源，因此2021年度的修法上，主要導向了協助再生能源廠得以更完善的準備進入市場，包括與現有的政策發展接軌，例如2020年的國家氫能源政策（hydrogen strategy）及電動車的電價制定等。以下將列舉數項較為重大之項目：
- 實現2050年碳中立的目標
- 結合歐盟遠大的氣候目標
- 擴大再生能源產能
- 重新制定再生能源徵收稅款
- 提高公眾對於再生能源的接收度
- 於德國南方增設更多風力發電的渦輪機及生物燃料
- 訂定彈性電價
- 提升太陽能板安裝回饋酬勞
- 響應氫能源政策，擬使氫能源廠商於使用再生能源時得免付費（但此項提案尚待利害關係人取得共識）。
本次再生能源法的修正提案誠然立意良善，但仍有不少批評者認為，本次修法未將日後使用再生能源的人數可能增加一事納入考量，且未將老舊風機重新供電等事納入法規中。
而根據11月份修法決議結果，德國政府並未採納上開提案，其中主要理由是認為該草案所列之內容無法達成氣候目標（climate targets），並建議該提案應擴張再生能源產能，尤其是離岸風電及太陽能。德國能源部則認為提案中所預估的2030年電力需求過低，無法切實因應未來的需求，是以，未來德國再生能源法之修法方向仍有待持續觀察。
高子絜
專案經理 編譯整理
1. Erneuerbare-Energien-Gesetz, BGBl. I S. 2074, vom 18.10.2016.
2. Kerstine Appunn, What's new in Germany's Renewable Energy Act 2021, CLEAN ENERGY WIRE, 23 Sep. 2020, https://www.cleanenergywire.org/factsheets/whats-new-germanys-renewable-energy-act-2021 (last visited 2020/11/16)
3. Kerstine Appunn, German states and federal government clash over renewables law reform, CLEAN ENERGY WIRE, 13 NOV. 2020, https://www.cleanenergywire.org/news/german-states-and-federal-government-clash-over-renewables-law-reform (last visited 2020/11/19)
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。
美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）發布《工控資安基礎：適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構，合作訂定之《工控資安基礎：適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件，旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術（Operational Technology，OT）系統，協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊，並輔以OT分類體系（Taxonomy）。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體，該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程，包含： 1. 定義清冊範疇與目標（Define Scope and Objectives） 2. 辨識資產及蒐集屬性資料（Identify Assets and Collect Attributes） 3. 建立分類體系（Create a Taxonomy to Categorize Assets） 4. 管理與蒐集資料（Manage and Collect Data） 5. 實現資產全生命週期管理（Implement Life Cycle Management）； 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產，有助於風險識別、漏洞管理，以及資安事件應變；有關如何建立OT分類體系，該指引亦提供流程建議如： 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類（Classify Assets） 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類（Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways） 3. 建構體系架構與互動關係（Organize Structure and Relationships） 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化（Validate and Visualize） 5. 定期檢查並更新（Periodically Review and Update） 該指引認為，建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為，資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產，並據以調整防禦架構，建構相應的資安防禦措施，以降低資安事件對組織任務（Mission）與服務持續性（Service Continuity）的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT（資訊技術）部門間之跨部門協作，並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類，以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
法國出版商起訴GOOGLE侵權法國3大出版商5月11日宣稱將起訴Google，因Google未獲出版社允許，掃瞄了成千的書籍上傳到其網路圖書館。法國3大出版社為Gallimard、Flammarion和Albin Michel，在巴黎法院要求98億歐元(美金114億元)的損害賠償。 出版商宣稱Google未經同意而用數位掃描將近1萬本書籍內容於網站上，使大眾可以在線上獲得。出版商的法律團隊代表表示每掃描一本出版社書籍就要付1000歐元損害賠償。 對此，Google回應，他們堅信書籍掃描計畫是合法的，並且說明，我們非常驚訝收到此種指控，我們確信Google Book計畫符合法國法律和國際著作權法。 Google對出版商表示：「Google肩負著繼續與出版商一同工作，並且幫助出版商發展數位服務和讓出版的著作得以讓法國與海外的網路使用者接觸。」 另一位法國的出版商La Martiniere，在2009年用同樣的爭議成功的起訴了Google，在美國法院也推翻了Google掃描美國出版書籍內容的經營模式。
美國交通部發布國家道路安全戰略，建立五大核心目標期待實現道路零死亡願景美國交通部（U.S. Department of Transportation）於2022年1月27日發布「國家道路安全戰略」（National Roadway Safety Strategy, NRSS），向道路零死亡的長期目標邁出第一步。NRSS採取「安全系統方法」（Safe System approach）作為解決道路安全問題的指導性框架，其內容涵蓋行為干預（behavioral interventions）、道路應對措施（roadway countermeasures）、法律與政策之執行、車輛安全特性與性能，及緊急醫療照護等層面。不同於傳統安全方法，安全系統方法承認人為錯誤與人性脆弱的事實，基於道路死亡應可預防之原則，利用可提前準備的主動工具（Proactive Tools）預先識別並解決交通系統中的問題，並且建立一套能有效解決或降低風險的備援系統（redundant system），以確保某一環節發生故障時，其餘部份仍可正常運作。 NRSS將以五大核心目標為主軸，規劃全面性的安全措施，以實現道路零死亡願景。上述五大核心目標包括： （1）更安全的人們（safer people）：鼓勵用路人採取安全、負責之行為，避免酒駕或毒駕等危險行為。 （2）更安全的道路（safer roads）：設計可減少人為錯誤之道路環境，提高脆弱用路人安全移動之可能性。 （3）更安全的車輛（safer vehicles）：透過改進既有技術與設備，並擴大對有效防止碰撞及使影響最小化的車輛技術與功能之使用，提高車輛安全性並降低碰撞頻率，例如：透過先進駕駛輔助系統（Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS）預防或減輕碰撞的影響；或是利用偏離車道警示系統對車輛進行監控與紀錄，如檢測到車輛偏離車道，則立即向駕駛發出警報。此外應建立公共資訊資料庫，以便提供資訊幫助車輛安全行駛。 （4）更安全的速度（safer speeds）：透過結合環境的道路設計、教育與推廣活動，以及活用自動測速器、依路段環境進行速限等方式，有效控制車輛行駛速度。 （5）事故後照護（post-crash care）：透過完善緊急醫療照護提高事故存活率，並落實交通事故管理，避免事故再次發生。