日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》
日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》
資訊工業策進會科技法律研究所
2021年06月10日
壹、背景目的
伴隨全球人口增加，除了提高資源需求，亦造成大量廢棄物產生，導致氣候變化等環境問題日益嚴重，為從過去大量生產、大量消費、大量廢棄的線性經濟轉型為循環經濟，日本經濟產業省（下稱經產省）與環境省於2021年1月19日共同公布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導[1]」（サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス）。該指導旨在促進企業與投資者、金融機構之間在資源循環領域順利進行對話，期能通過企業適當地揭露資訊，推展企業技術及商業模式創新，共同創造價值達成永續企業與永續社會的轉型。
貳、事件摘要
「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」參考「環境社會治理」（Environmental, Social, Governance，簡稱ESG）公開框架及「氣候相關財務揭露建議書」（Task Force on Climate-related Financial Disclosures，TCFD）[2]，主要著眼於六項重點，除了ESG公開框架與循環經濟特徵共通的「風險與機會」、「策略」、「指標與目標」以及「治理」四者之外，再併入屬於企業經營方針的「價值觀」、「商業模式」兩者。根據上述六項重點，分為三個階層說明彼此關係：（1）首先在「上位方針」階層，「價值觀」作為統合企業實行循環經濟措施的理念與願景，為判斷企業的執行力及實現商業模式可能性的重要因素；而「商業模式」是指企業應分析目前市場環境與未來中長期動向，以及企業採取循環經濟措施對於其在市場地位的競爭優勢，並說明其商業模式所產生的附加價值及確保競爭優勢的差別化因素，使投資者得以適當評價企業進行投資判斷。（2）其次在「實行」階層，「風險與機會」主要包含政策法規、技術、市場及評價四個面向，企業應整理有關依賴線性經濟可能的風險與對財務潛在的影響，以及向循環經濟轉型的機會；並設定相對應的「指標與目標」，檢視商業模式與策略執行的狀況。（3）最後在「PDCA」階層，企業制定「策略」，以確保、強化支撐其商業模式競爭優勢的經營資源、無形資產等；並透過企業規律的「治理」運作，包括企業經營層與董事會積極參與過程，藉由PDCA方法論衡量策略達成情形，並重新進行評估審視[3]。
另一方面，循環經濟涵蓋多種類型，主體主要有（1）本身事業活動採取循環經濟措施的「採用者」（Adopters）；抑或（2）通過提供技術、解決方案以提高社會整體循環性的「推動者」（Enablers）。具體而言，即分為企業在本身事業活動中採用循環經濟措施，或是通過提供技術、解決方案對循環經濟措施做出貢獻，並有助於提高社會整體循環性的兩種方式。而循環經濟採取之措施則主要有（1）減量（Reduce），有助於節約資源、抑制廢棄物產生的措施；（2）再使用（Reuse），有助於產品長期使用、有效利用的措施；（3）再循環（Recycle），有助於資源循環利用、再生利用的措施；（4）可再生（Renewable），有助於可再生資源利用的措施[4]。此外，企業在經營事業活動時，應考量循環性，針對產品生命週期，從設計、生產、利用、廢棄等供應鏈所有階段中，根據其業態選擇所適合之循環經濟措施。
參、簡析
隨著ESG投資在國際逐年擴大，且國際供應鏈亦逐步要求企業採行循環經濟措施，日本本次發布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」，即針對循環經濟與永續金融作出政策性宣示，為日本國內企業點明投資發展方向。對於企業而言，除了提供更具循環性的產品、服務，在企業價值創造故事中結合「價值觀」、「商業模式」，同時藉由企業年度報告將六項重點向投資者展示企業價值；對於投資者而言，除了關注投資效益，亦應以中長期的角度看待企業採取循環經濟措施對實現永續社會的價值，並對其進行適當評價與投資。
近年來我國政府與企業亦逐步向循環經濟轉型，於2018年12月通過「循環經濟推動方案[5]」，並在經濟部設立「循環經濟推動辦公室[6]」，以推動循環產業化、產業循環化，促進產業循環共生及轉型。而行政院環保署亦擬訂了「資源回收再利用推動計畫[7]」(2018至2020年），擬定有關如何有效利用資源與廢棄物適當處理之策略。由於推動循環經濟仍需要民間企業與投資者的支持，我國政府得參考日本作法訂定相關政策法規。且由於我國並未針對循環經濟制定專法，在資源利用方面，同時可能有「廢棄物管理法」及「資源回收再利用法」二者之適用，造成國內業者在推行創新商業模式遭遇法規障礙，不利於國內企業轉型循環經濟。故建議政府得因應政策變遷及經濟發展需求，通盤性建置循環經濟專法之制度框架，並滾動式調整相關規範，促進循環經濟產業發展，實現企業創新商業模式與新興合作關係，在永續金融方面則透過企業返還投資利潤予投資者，確立經濟與環境之間的良性循環，將有助於國內產業推行永續企業之循環經濟轉型。
[1]「サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス」を取りまとめました，日本經濟產業省，https://www.meti.go.jp/press/2020/01/20210119001/20210119001.html ；環境省，https://www.env.go.jp/press/108893.html（最後瀏覽日：2021/6/10）。
[2]Task Force on Climate-related Financial Disclosures, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures, https://www.fsb-tcfd.org/publications/final-recommendations-report/ （last visited June 10, 2021）.
[3]サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス（本文），日本經濟產業省與環境省，頁6-7，https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/ce_finance/pdf/20200119_2.pdf（最後瀏覽日：2021/6/10）。
[4]同前註，頁12-13。
[5]行政院經濟能源農業處，循環經濟推動方案，https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/dc1de106-4298-4ad1-a9c7-f5b800f283cb （最後瀏覽日：2021/6/10）。
[6]經濟部工業局，循環經濟推動辦公室，https://cepo.org.tw/Default.aspx （最後瀏覽日：2021/6/10）。
[7]行政院環保署，資源回收再利用推動計畫，https://www.epa.gov.tw/Page/72968DDF9105BE07 （最後瀏覽日：2021/6/10）。
2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院（下稱上訴法院）於Turret Labs USA, Inc. （下稱Turret） v. CargoSprint, LLC（下稱CargoSprint）案，維持紐約東區聯邦地區（下稱原審法院）的結論，駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論，確認在原告主張軟體功能被盜用時，必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議，始符合保護營業秘密法（Defend Trade Secrets Act，DTSA）所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO，以詐欺的方式，進入其授權Lufthansa Cargo Americas（下稱Lufthansa）使用的Dock EnRoll軟體，並對於軟體的技術資訊及演算法，進行逆向工程，盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者，不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準，不論是原審法院及上訴法院均指出，應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先，對於「誰被允許接觸」之認定，原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa，而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者，能夠接觸軟體，但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議，由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次，對於「保密協議」之認定，不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述，兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見2018年1月10號，美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示，美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策，其將讓自動化運輸系統，包括，車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。 為了達成上述目的，且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分，並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集，讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。 該意見徵集主要分為四項，第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管，針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。 第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。 最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管，針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。