美國公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」
美國於2021年11月1日公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」（The Long-Term Strategy of the United States: Pathways to Net-Zero Greenhouse Gas Emissions by 2050），確立美國未來十年溫室氣體減量發展方向，希望透過聯邦政府與各州、地方政府間合作，並結合社會整體力量，使美國可以在2050年實現淨零排放，並支持更加永續、具彈性且平等的經濟發展，實現完全的零碳污染、強化經濟及提升大眾健康。
本報告首先強調從現在開始至2030年約十年間溫室氣體排放減量的重要性，並說明美國接下來將以溫室氣體排放減量，作為未來達成淨零排放目標之基礎。為了達成淨零排放，美國計畫自能源、產業的排放結構著手推動轉型，報告中公布五項具體目標：
- 電力脫碳化：近年來因為風力及太陽能等潔淨能源發電成本急遽降低，能源轉型的腳步也逐漸加快，在此基礎上，美國訂定2035年達到100%潔淨電能的目標，並預計電力部門可於2050年以前達到真正的淨零排放。
- 電動化或轉換為潔淨能源：推動各部門電動化，使交通、建築物及工業製程可以使用合理成本且具一定效率的電力作為主要能源；針對航空、海運及部分工業製程等以現行科技水準較難實現電動化的經濟活動，則推動轉換為氫能、永續生質能等較潔淨的燃料。
- 減少能源浪費：透過新技術的開發，提升能源使用效率，例如於新建建築物使用能源效率較優的設備、更新既有建物之設備、改善工業製程的能源效率等。
- 降低甲烷等非二氧化碳溫室氣體排放：採取適當措施以減少甲烷、氫氟碳化合物、氮氧化物等非二氧化碳溫室氣體之排放，包括於石油及天然氣系統加裝甲烷洩漏感測器，以監控其洩漏狀態，以及將冷卻設備中的制冷劑從氫氟碳化合物更換為環境友善的其他物質。
- 移除大氣中二氧化碳：增加自然碳匯，或以目前可實際運用的技術吸收大氣中的二氧化碳。
美國預計結合聯邦、地方政府，以及產業、學術機構、投資人等社會各界，透過政策執行，強化推動能源、運輸、土地利用等經濟活動的溫室氣體減量工作；同時，配合資金導入，支持並給予各部門足夠的誘因投入潔淨技術的開發，並透過合作，以減少技術開發時可能遭遇的障礙及付出的成本，帶動美國整體朝淨零目標邁進。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡淳宇
副法律研究員 編譯整理
The Long-Term Strategy of the United States: Pathways to Net-Zero Greenhouse Gas Emissions by 2050, United States Department of State and the United States Executive Office of the President, July 14, 2021, https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/10/US-Long-Term-Strategy.pdf (last visited Nov. 5, 2021).
蔡淳宇，〈歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8708（最後瀏覽日：2021/11/5）。
陳咸蓁，〈歐盟於2020年3月提出「歐洲氣候法」草案以實踐零碳排願景〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8503（最後瀏覽日：2021/07/30）。
英國通訊事業主管機關OFCOM擬開放區域性媒體化業經營和併購，藉由開放來促使地區性媒體度過在經濟衰退時廣告量不足之窘境，以保障人民得以接收多元資訊。同時，促使區域性媒體之整併亦有助於對抗最大規模之媒體BBC，有促進市場競爭之狀態。 OFCOME在建議報告（Report of the Secretary of State on the Media Ownership Rules）中提到，對於電視、廣播和報紙所有權之限制，其規範目的在於給予民眾接受多元的觀點和不同新聞、資訊和意見的管道。但是近年來，網路已經漸漸成為接收新聞的替代來源，加上經濟因素之衝擊，在這樣的轉變下，區域性媒體所有權是否仍應受從前跨業經營之規範，有值得檢視之處，故提出幾點建議，包含： 1-移除數項法規中關於廣播公司所有權之限制； 2-區域媒體自由化下，僅限制單一媒體不得同時符合下列三項：（1）大於50%市佔率的區域性報紙；（2）區域性廣播基地台（a local radio station）；（3）三個區域性的電視頻道； 3-修改新聞提供者法案（The appoint news provider rule）用以確保第三頻道新聞來源非由BBC提供，而提供民眾多元之選擇。
日本擬以金融商品交易法對虛擬貨幣之首次代幣發行予以監管由日本金融廳（FSA）與各界相關人士組成的「虛擬貨幣交換產業相關研究會」（仮想通貨交換業等に関する研究会）於2018年11月2日再度召開會議，本次會議主要針對是否需就ICO監管予以討論。 按ICO，乃是指虛擬貨幣之首次代幣發行（Initial Coin Offering），即向社會大眾發行數位代幣（token），並收取主流虛擬貨幣之籌資行為。在過去，日本僅以向金融廳諮詢會報的方式督導，對於虛擬貨幣之交易所僅課予註冊義務，並未對於ICO行為予以規範。而ICO因其大量之籌資行為可能產生之風險如詐欺、非法募資或洗錢，從而日本金融廳研擬將ICO列入「金融商品交易法」規範之。 而就ICO是否有受到金融監管之必要，會議中主要之考量有以下兩點： 使用虛擬貨幣之行為是否具有金錢上融資之功能，會議中對於不具權利性質之虛擬貨幣認為無監管必要； 引入金融監督機制是否符合社會期待。 另外，會議中並就ICO和首次公開募股（Initial Public Offerings，以下簡稱IPO）進行比較，有認為，倘若ICO具有如同IPO籌集資金之經濟功能，並且也可能產生如同IPO之相同風險，理應受到相同之規範。可為之規範例如對於賣家進行最低度審查，避免透過籌資為詐欺之可能；限制權利內容模糊不清之虛擬貨幣流通，並對發行人之財務和業務狀況進行篩選；課予ICO負有如同IPO之揭露義務，並須在網站上公布對於投資人有影響性之資訊；使發行價格更有衡量基準。另外JVCEA（日本仮想通貨交換業協会）作為監管機構，擬對於ICO在銷售開始、銷售結束，甚至銷售結束後仍課予持續的情報提供義務。 而於後續2018年11月26日召開之第十次會議中，表示對於ICO在未來不會採取禁止之態度，仍保持鼓勵之立場，但對於投資人之保護需要更全面予以考量，減少利用ICO詐欺之情形。另外，對於虛擬貨幣交換業者，需要加強對客戶財產之管理和維護，亦可能對其施加信託義務，俾利加強投資人信心。 ICO在日本非常盛行，但也因此詐欺案件頻傳，對於日本將以何種方式監管ICO；對於虛擬貨幣交換業者之規範，對投資人之保護是否足夠；又或是此類規範將形成交換業者反抗，依目前會議頻繁討論之程度應很快會有定論。惟對於此種新創之產業，往往需在監管與鼓勵發展間求取平衡，而日本在虛擬貨幣之發展上，又領先亞洲各國，對於此次監管議題後續發展，實值關注，並得以借鏡我國，作為我國在相同議題上之參考。
替代能源再添一項 筆記型電腦燃料電池後年問世燃料電池是種藉由氫氣及氧氣產生電化學反應，而將化學能轉換電能之裝置，運用在交通運輸及可攜式產品（如手機或筆記型電腦等）方面，目前以質子交換膜燃料電池為主，其中的關鍵組件是電池內部兩片基板中的薄塑膠質子交換膜，目前仍是杜邦公司（Nafion膜）的專利權。 在世界石油能源有限的情況下，替代能源是各國急於開發的產品。杜邦全球科技長Thomas Connelly表示，杜邦將與台灣電腦廠商合作開發筆記型電腦燃料電池，備機時間可長達10小時，預計二至三年後推出。 燃料電池成為明星電源，乃基於三大特色︰第一是效率，它的能量轉換效率非常高；其次是乾淨，發電過程幾乎沒有造成任何污染；第三是安靜。在國外，燃料電池的發展已趨成熟並邁入商業化階段。在國內，國人對於燃料電池的應用較為熟悉應屬「電動車」，只不過成本居高不下，在政府補助不足及週邊規劃未盡完善下，造成推廣不佳，商業化困難。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。