2020年7月,約旦能源與礦產資源部發佈「約旦能源綜合戰略(2020-2030)」,主要著重於下列三點:一、提升再生能源發電比例,降低能源進口量。將本地能源發電比例提高,同時降低石油衍生品於能源結構和發電總量中之比例。二、暫停核電項目計畫,未來約旦將不採用傳統來源生產更多之電力。三、降低碳排放量。
而在2021年2月時,國際可再生能源組織(IRENA)與約旦能源與礦產資源部透過視訊會議的討論結果,共同發布一份約旦可再生能源進度評估報告,指出約旦的可再生能源電量自2014年至2020年間,由幾近為零,增長約20%。
上開結果可能與約旦能源與礦產資源部重視太陽光電(PV)和風力發電的政策有關,包括整合產業發展的各種有利條件,如當地產業發展及所需之技術,以使收益最大化。此外,為使未來可再生能源更加增長,同時為了因應電網基礎設施(the grid infrastructure)的發展進度與可再生能源發展的進步不同,創造能源最終用途的需求及使其盡早電氣化,將成為未來政策上最重要的方向之一。
中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》(商務部令2021年第1號,簡稱《辦法》),以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益,不受他國法律與措施的不當侵害。過去,美國等國家透過出口管制推行單邊主義,限制中國大陸企業的國際經貿活動空間,顯示外國法律與措施的不當域外適用,對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》(Council Regulation (EC) No 2271/96)的立法經驗,拒絕承認外國法律和措施的域外效力,以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」;中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害,得向中國法院提起訴訟,要求獲益當事人賠償損失,以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下: 及時報告:依據第5條,中國大陸公民、法人或其他組織遇到外國法律與措施不當域外適用,即禁止或限制其與第三國(地區)開展正常經貿及相關活動者,應在30日內報告。 評估確認:依據第6條,關於外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,商務部應結合各種因素進行評估確認。 發布禁令:依據第7條,經評估確認外國法律與措施存在不當域外適用情形,商務部得發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施的禁令」。第8條,亦由商務部負責「豁免遵守禁令」申請案之否准。 司法救濟:依據第9條,因外國法律與措施的不當域外適用遭受損失,中國大陸公民、法人或其他組織可在中國大陸國內法院起訴並請求損害賠償。 處罰制度:依據第13條,對違反如實報告義務和不遵守禁令之行為,給予相應警告、責令限期改正,並根據情節輕重處以罰款。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
微軟,摩托羅拉兩度正面交鋒專利訴訟微軟與摩托羅拉移動(谷歌旗下公司)將展開第二次關於智慧型手機及其他技術的專利侵權訴訟之審判。 這場陪審訴訟將於周一在西雅圖舉辦,主要將解決“摩托羅拉是否違反以非合理的條款授權微軟在Xbox遊戲機中無線和視訊技術領域所使用的標準必要專利(standard essential patents)。 去年11月,兩科技公司進行第一次大對決,確認了微軟應支付給摩托羅拉使用其專利技術的費用。經過5個月的審議後,美國地方法院James Robart審判法官裁定給微軟優惠方案,其建議每年支付約略180萬美元的費用給摩托羅拉,雖超過微軟所估算的100萬美元,但仍遠低於摩托羅拉原提出的40億美元的要求。 微軟依據過去的文件資料表示,微軟過去已表示支付給摩托羅拉680萬美元的權利金,但摩托羅拉拒絕這筆權利金的費用。 面對即將到來的訴訟案,微軟將主張摩托羅拉原先所提出的需求屬不合理要求,已違背其費用主張的合理和不帶歧視性的條款(reasonable and non-discriminatory terms)協議。 合理和不帶歧視性的條款(reasonable and non-discriminatory terms),一般稱為“RAND“,其條款主要是為了防止擁有標準必要專利之公司,透過專利龔斷市場,使用不合理的競爭手法,造成其他競爭對手的傷害。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。