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:
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。
日本獨立行政法人情報處理推進機構(下稱IPA)於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告(下稱現狀報告),內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀,同時提及在推動AI發展的同時,亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出,隨著社會數位化程度日益增加,除了雲端數位資料的累積,以及提升對於AI的依賴程度外,亦會造成釣魚信件難以識別,透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此,美國為確保AI與資料的安全性,並維持其領域之競爭優勢,於2025年7月23日發布AI行動計畫,並提出三大方針,包括加速AI創新、建構AI基礎設施,以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外,內文亦提及為確保競爭優勢,需要建立作為AI發展基礎的科學資料集,並建置資料中心,同時確保其具備高度安全性,以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外,現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫,並已於德州著手建設AI資料中心,顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而,內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險,須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域,並透過AI進行技術研發,可由建立科學資料集開始著手,以作為訓練AI模型的基礎,以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外,為確保安全性,科學資料集建置過程中所需之數位資料,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 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)
美國對於智慧聯網 IoT 環境隱私保障展開立法工作有鑒於智慧聯網IoT環境下,許多智慧型手持裝置及行動通訊裝置,大量蒐集消費者資訊之隱私權暨資訊安全考量,美國國會於2013年5月10日提出「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」(Application Privacy, Protection, and Security Act of 2013, APPS Act of 2013, H.R. 1913)進行審議。「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」草案針對應用軟體(Application)在蒐集消費者資訊前,如何落實「同意」機制,乃強制行動通訊裝置應用軟體開發商(developer)應:(1)提供使用者個人資料蒐集、使用、儲存及公開之通知(notice),而該通知含括所蒐集個人資料之種類、使用目的、有償公開第三者之類別及資料儲存等;(2)取得使用者之同意(consent);消費者依據該草案亦有權撤銷其「同意」(withdrawal of consent)。此外,草案乃強制要求該行動通訊裝置應用軟體開發商,就非法近取之個人資料及經去識別化應用軟體蒐集之個人資料,應採取合理及適當之防衛措施(security measures on personal data and de-identified data)。 並且,針對網路環境下隱私權保護議題,更早之前,美國國會於2013年2月28日提出「線上禁止追蹤法草案」(Do-Not-Track Online Act of 2013) 進行審議。「線上禁止追蹤法草案」草案乃要求聯邦貿易委員會(FTC),就透過個人線上活動追蹤,以蒐集、使用個人資料之行為態樣,進行管制。該管制模式謹據以要求如下:(1)被搜集資料個人應收到簡單、明確、並載明資料使用目的之通知(clear, conspicuous and accurate notice and use of such information),而個人就該通知應予明白之同意(affirmative consent);(2)FTC未來在訂定標準規範時,應(shall)考量所被搜集之資料,是否在匿(隱)名基礎上處理之,遂該資料無法有效被聯結(指認)到特定個人或裝置上;此外,消費者當享有資料不被蒐集的權利(expressed preference by individual not to have personal information collected)。該草案並就違反之個人,設定最高15,000,000美元損害賠償規定。
韓國通過個人資料保護法修法並對其執行命令指引提出修正草案2023年9月27日,韓國個人資訊保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)就《個人資料保護法》(Personal Information Protection Act, PIPA)執行命令之指引修正(Enforcement Decree Amendment Guide)草案展開諮詢,諮詢將持續至2023年11月30日為止。韓國於2023年3月修正個人資料保護法,該修正於2023年9月15日生效,而指引修正之目的即是協助各界能夠遵循新修法後的義務,因此該指引草案詳細說明了修法後有關資料蒐集、獲得當事人同意之條件、使用和提供存取要求等內容。最終版的指引預計將於2023年12月發布。 韓國個人資料保護法於2023年的修訂範圍廣泛,特別是關於跨領域和行業個人資料處理標準等,使得公私部門中的資料處理人員和資料隱私人員必須深入瞭解此些變化,以確保能遵守最新的法律規定。 修訂後的韓國個人資料保護法強調實際保障資料主體的權利,並調整網路和實體業務之間不一致的資料處理標準,藉以迎接全面的數位轉型。此次韓國個人資料保護法修正重點如下: 1.強調確保資料主體的權利,即使在緊急情況下蒐集或處理個人資料時仍須提供足夠的保護措施。 2.釐清並調整網路和實體業務的不明確或不一致的法規,例如資料外洩的報告和通知時限、蒐集和利用14歲以下兒童個人資料需要獲得法定監護人同意的要求,以及對違規行為實施行政處罰的標準等。 3.要求處理大量個人資料的公共機構需強化保護措施,包括應分析和檢查存取記錄、指定負責每個系統的管理員,以及通知使用公共系統未經授權存取個人資料的事件等。 4.跨境資料傳輸條件調整為可傳輸至保護程度與韓國相當的國家或地區;並調整處罰金額,防止處罰金額過高超出責任範圍。。 韓國PIPC主委表示,此次對韓國個人資料保護法的修訂,反映了對資料主體權利更強大保護的需求。同時,考慮到此次修法的變動較大,建議各領域從業人員皆須仔細確認相關法遵內容,PIPC將針對不同領域需求來量身定制說明活動,積極提高大眾對修訂後的《PIPA》內容的理解程度,以確保韓國個人資料保護法修正後的實施。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。