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）。
科技為民眾帶來溝通的便利性，卻因不夠人性化，常使身心障礙人士無法享受無遠弗屆的服務。因此，為了使身障者易於與他人溝通，FCC推動電信轉接服務( (Interstate Telecommunications Relay Service)，讓通訊科技更易於使用。藉由電話中繼服務基金(Interstate Telecommunications Relay Service Fund)的支持，提供文字電話轉接(Text Telephone) 、語音轉語音(Speech-to-Speech)、電話字幕服務(Captioned Telephone Service)、視訊轉接服務(VideoRelay Service)與網路轉接字幕電話服務( Internet Protocol Captioned Telephone Service，下述簡稱IPCTS)，協助聽障、語言障礙民眾得以享有電信服務。 但是，近幾個月來，FCC發現電信商要求IPCTS的補助與日俱增，從2012年6月起，每個月成長約11%，且導致10月時面臨請求總支出超過預算4百萬美元之危機。為了解決電話中繼服務基金(Interstate Telecommunications Relay Service Fund)面臨嚴重資金不足的威脅，FCC在2013年01月25日公佈FCC 13-13法規制定建議通知(Notice of Proposed Rulemaking)，希望藉由下述規定，短暫性解決民眾過度、不當取得服務之問題： 1.禁止推薦獎勵計畫：禁止業者給予獎勵、回報的方式，鼓勵民眾使用網路轉接字幕電話服務。 2.供應商提供IPCTS服務，需符合三要件，方可取得補助： ‧ 每位使用者均需登記方能取得服務。 ‧ 供應商需取得用戶自我認證，才能完成註冊程序。 ‧ 使用者並非使用從政府計畫中取得IPCTS設備，而其設備卻低於75美元時，供應商需從使用者取得公正第三方證明。 3.供應商提供設備與軟體，必須於每通電話完成後，可以自動關閉。亦即消費者每次使用時，均需經過開啟的步驟，以保護隱私。 在FCC適度處理IPCTS不當使用後，可以預見電話中繼服務基金更能發揮所需，此舉不僅使科技更貼近於大眾、減少溝通障礙外，更可落實普世價值，使美國社會福利更加完善。
國衛院生物製劑先導工廠 三年內投產慶祝國家衛生研究院成立十周年，國衛院表示將規劃成立生物製劑先導工廠，今年可發包動工，預計三年內完成，未來除了生產台灣本土性傳染病所需疫苗外，也協助衛生署流感疫苗自製計劃提供技術來源。行政院核准通過十二億元的生物製劑先導工廠，目前已進入招標階段，預計六、七月份可正式動工，預計三年後完工投產，未來將成為符合聯合國國際疫苗中心 (The International Vaccine Institute, IVI) 的規格的 GMP 生產線。 此外，配合衛生署的公共衛生計劃，國衛院疫苗研發中心也將建立本土性傳染病如腸病毒、 SARS 、白喉、百日咳、破傷風及日本腦炎的資料庫，部份疫苗市場潛力發展有限，但是透過國衛院的保存，讓我國具備完整的疫苗量產能力。政府計劃投資五十億元興建大型流行感冒疫苗工廠，國衛院將扮演技術提供的角色，包括參考實驗室，人員訓練，及微生物量產疫苗的開發，都將由生物製劑先導工廠負責。
歐盟提出智慧醫院防禦網路攻擊建議歐盟網路與資訊安全局於2016年11月（ENISA）提出醫院導入智慧聯網技術因應資訊安全之研究建議，此研究說明智慧醫院之ICT應用乃以風險評估為基礎，聚焦於相關威脅與弱點、分析網路攻擊情節，同時建立使用準則供醫院遵守。由於遠端病患照護之需求，將使醫院轉型，運用智慧解決機制之際，仍須考量安全防護問題，且醫院可能成為下一階段網路攻擊之目標，醫院導入智慧聯元件的同時，將增加攻擊媒介使醫院面對網路攻擊更加脆弱，因此，報告建議如下： 1.醫療照護機構應提供特定資訊安全防護，要求智慧聯網元件符合最佳安全措施。 2.智慧醫院應確認醫院內之物件及其如何進行網路連結，並根據所得資料採取相應措施。 3.設備製造商應將安全防護納入現有資安系統，並在設計系統與服務之初邀請健康照護機構參與。 在我國部分，2016年9月行政院生技產業策略諮議委員會議中即提到，強調將建立智慧健康生活創新服務模式，提供民眾必要健康資訊及更友善支持環境，同時結合ICT與精密機械及材料，發展智慧健康服務的模式。2016年11月，行政院推動「生醫產業創新推動方案」，藉由調適法規等方式統整醫療體系與運用ICT技術及異業整合，其中在智慧聯網應用下之資訊安全防護議題實屬重要。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。