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）。
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
德國聯邦政府提出《資訊科技安全法2.0》草案德國聯邦政府（Bundesregierung）於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律（Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme）」草案，又稱「資訊科技安全法2.0（IT-Sicherheitsgesetz 2.0）」，該草案概述如下： (1)加強德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）權限： BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序，並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。 (2)加強消費者保護： 導入IT安全標籤（IT-Sicherheitskennzeichen），製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊；此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。 (3)加強企業作為義務： 關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務，該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司，如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司，以及受重大事故條例（Störfallverordnung, StöV）所規範者。 (4)加強國家保護功能： 國家應建立認證機制，並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務，即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性，尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。 該草案目前於德國聯邦議院（Deutscher Bundestag）進行審查。
歐盟將立替代能源新法日前，歐盟執委會於2008年1月23日提交了一份關於整合性發展境內替代能源之新法制架構指令建議案，並欲藉該建議案來進一步促進生質能、太陽能與風能等相關新興能源技術之開發。該建議案還提到，歐盟所屬會員國原則上須依據於2005年當時替代能源之貢獻比例為基礎，再向上調增5.5%後來作為該會員國之替代能源預定貢獻目標。不過，考量各會員國之國情並不相同，故該建議案要求歐盟對於各會員國替代能源預定貢獻目標之制定，應採「差別化」之方式，使其可先自由調整與決定究欲採取何種比重與模式來發展各類替代能源，最後，再將所決定之能源發展策略大綱置於國家行動方案書內（National action plans, 簡稱NAP），並於2010年3月31日前提交執委會進行審核。此外，執委會也設定了一系列短期性目標，以確保能漸次穩定地朝2020年之目標前進。而有關開發生質能及永續性方面，鑑於生質燃料之發展仍具相當之爭議，故於飽受各界沉重之壓力下（如：非政府民間組織以及科學聯盟團體），未來布魯塞爾方面勢要提出一更加周嚴之永續性基準，以確保在該建議案所制定之生質燃油目標下，不會進一步導致生態系統失衡、森林濫伐、人口遷徙、糧食價格上漲以及釋放更大量CO2等問題產生。