英國智慧財產局發布新的智慧財產打擊侵權戰略

  2022年2月4日英國智慧財產局(以下簡稱IPO)發布的2022至2027的智慧財產打擊侵權戰略,主要著重於智慧財產的保護,打擊智慧財產侵權行為,以保護英國企業的智慧財產。

  有鑑於智慧財產侵權/犯罪被視為低風險高回報的侵權行為,此次發布的智財戰略,主要在於強化英國原有的智慧財產執法機制,著眼於對於智慧財產現今與未來所會面對的挑戰,可著重於三大主軸,包含建立夥伴關係,與其他國內外夥伴合作,將智慧財產執法資源進行整合,建立打擊智慧財產侵權的網絡;發揮領導效用,透過與夥伴的合作,強化其他國家打擊智慧財產犯罪的能力,確保英國企業的智慧財產在海外亦受到充分保護;教育提升,藉由與夥伴的合作,一起展開有效的智慧財產活動,減少智慧財產侵權行為,以及消費者認識智慧財產犯罪和侵權的行為,避免無意間捲入侵權行為中。

  除以上三大主軸之外,該戰略並採用於打擊組織犯罪所用的4Ps方法,包含預防(prevent)、保護(protect)、準備(prepare)和追查(pursue),以確保跨部門合作可被有效執行。

  該戰略並不是針對現行智慧財產侵權/犯罪問題提出解方,而是針對智慧財產的長期所需,試圖建立一個基本框架,確保透過公私合作關係(包含國內合作與國際合作)解決智慧財產侵權/犯罪結構,使英國企業更有信心將資源投入在創新上。

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美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用

美國聯邦法官裁決AI「訓練」行為可主張合理使用 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月07日 確立我國資料創新利用的法制基礎,建構資料開放、共享和再利用的各項機制,滿足民間及政府取得高品質、可信任且易於利用資料的需求,以資料提升我國數位發展的價值,並強化民眾權利的保障,我國於2025年6月16日預告「促進資料創新利用發展條例」,擬推動資料基礎建設,促進更多資料的釋出。 AI發展領先國際的美國,近日首次有聯邦法院對AI訓練資料表達肯定合理使用看法,引發各界關注[1]。我國已開始著力於AI發展所需的資料流通與有效利用,該判決將有助於啟示我國個人資料、著作資料合法使用之法制因應研析。 壹、事件摘要 2025年6月23日美國加州北區聯邦地方法院(United States District Court for the Northern District of California),威廉·阿爾斯法官(Judge William Alsup)針對Andrea Bartz、Charles Graeber、Kirk Wallace Johnson這三位美國作家,對Anthropic公司訓練大型語言模型(Large Language Model, LLM)時使用受其等著作權保護書籍一案,作出指標性的簡易裁決(summary judgment)[2]。 此案被告掃描所購買的實體書籍,以及從盜版網站複製取得的受著作權保護的書籍,儲存在其數位化、可搜尋的檔案中,用來訓練其正在開發的各種大型語言模型。原告主張被當開發Claude AI模型,未經授權使用大量書籍作為訓練資料的行為,為「大規模未經授權利用」。法院則以四要素分析架構,支持合理使用抗辯(Fair Use Defense),強調AI訓練屬於技術發展過程中不可或缺的資料利用,AI公司於模型訓練階段使用著作權書籍,屬於「合理使用」(Fair Use),且具「高度轉化性」(Highly Transformative),包括將購買的實體圖書數位化,但不包括使用盜版,也不及於建立一個永久性的、通用目的的「圖書館(library)」(指訓練資料集)。 貳、重點說明 依美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)規定,合理使用需綜合考量四要素,法官於本案中認為: 一、使用的目的與性質—形成能力具高度轉化性 AI模型訓練的本質在於學習語言結構、語意邏輯,而非單純複製或重現原著作。AI訓練過程將大量內容作為輸入,經由演算法解析、抽象化、向量化,最終形成轉個彎創造出不同的東西 (turn a hard corner and create something different) 的能力,屬於一種「學習」與「再創造」過程。AI訓練的目的並非為了重現原著作內容,而是為了讓模型具備生成新內容的能力。這種「轉化性」(transformative use)極高,與單純複製或替代原著作的行為有明顯區隔[3]。 另外訓練過程對資料做格式變更本身並未增加新的副本,簡化儲存並實現可搜尋性 (eased storage and enabled searchability),非為侵犯著作權人合法權益目的而進行,亦具有轉化性 (transformative)。原告就所購買的紙本圖書,有權按其認為合適的方式「處置 (dispose)」,將這些副本保存在其資料集中,用於所有一般用途[4]。 二、受保護作品的性質--高度創作性非關鍵因素 法院認同原告所主張的書籍是具有高度創意(creative)的作品理應享有較強的保護。但法院亦認為合理使用的四個要素,須為整體衡量,儘管作品本身具有較高的創意性,但由於使用行為的高度轉化性以及未向公眾直接重製原作表達,整體而言,法院認定用於訓練 LLM 的行為構成合理使用[5]。 三、使用的數量與實質性--巨大數量係轉化所必要 法院認為AI模型訓練需大量內容資料,甚至必須「全書」輸入,看似「大量使用」,但這正是AI技術本質所需。AI訓練是將內容進行抽象化、數據化處理,最終在生成新內容時,並不會原封不動重現原作。所以,雖然訓練過程涉及全部作品,但AI模型的輸出並不會重現原作的具體表達,這與單純複製、重製作品的行為有本質區別[6]。 四、對潛在市場或價值的影響 本案法院明確指出,人工智慧模型(特別是原告的Claude服務)的輸出內容,通常為全新生成內容,並非原作的精確重現或實質模仿冒,而且Claude服務在大型語言模型(LLM)與用戶之間加入額外功能,以確保沒有侵權輸出提供予用戶。因此,此類生成內容不構成對原作的替代,不會削弱原作的銷售市場,也不會造成市場混淆,而且著作權法保護的是原創而非保護作者免於競爭[7]。 不過即便法院支持被告的合理使用主張,肯定AI訓練與著作權法「鼓勵創作、促進知識流通」的立法目的相符。但仍然指出提供AI訓練的合理使用(Fair Use)不代表資料來源的適法性(Legality of Source)獲得合法認定。沒有任何判決支持或要求,盜版一本本來可以在書店購買的書籍對於撰寫書評、研究書中的事實或創建大型語言模型 (LLM) 是合理必要 (reasonably necessary) 的。此類對原本可(合法)取得的圖書進行盜版的行為,即使用於轉化性使用並立即丟棄,「本質上」、「無可救藥地」(inherently、irredeemably)構成侵害[8]。 參、事件評析 一、可能影響我國未來司法判決與行政函釋 我國於現行著作權法第65條規定下,須於個案交予我國法院認定合理使用主張是否能成立。本案判決為美國首個AI訓練行為可主張合理使用的法院見解,對於我國法院未來就對AI訓練資料取得的合法使用看法,顯見將會產生關鍵性影響。而且,先前美國著作權局之報告認為AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但利用結果(訓練出生成式AI)亦有可能影響市場競爭,對合理使用之認定較為嚴格,而此裁定並未採取相同的見解。 二、搜取網路供AI訓練資料的合理使用看法仍有疑慮 依據本會科法所創智中心對於美國著作權法制的觀察,目前美國各地法院中有多件相關案件正在進行審理,而且美國著作權局的合理使用立場較偏向有利於著作權利人[9]。相同的是,均不認同自盜版網站取得的資料可以主張合理使用。然而AI訓練所需資料,除來自於既有資料庫,亦多來自網路搜取,如其亦不在可主張範圍,那麼AI訓練的另一重要資料來源可能會受影響,後續仍須持續觀察其他案件判決結果。 三、有效率的資料授權利用機制仍是關鍵 前揭美國著作權局報告認為授權制度能同時促進產業發展並保護著作權,產業界正透過自願性授權解決作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上亦尚未為一完善制度。該裁決也指出,可合理使用資料於訓練AI,並不代表盜版取得訓練資料可以主張合理使用。這對於AI開發而言,仍是須要面對的議題。我國若要發展主權AI, 推動分散串接資料庫、建立權利人誘因機制,簡化資料查找與授權流程,讓AI訓練資料取得更具效率與合法性,才能根本打造台灣主權AI發展的永續基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]相關新聞、評論資訊,可參見:Bloomberg Law, "Anthropic’s AI Book-Training Deemed Fair Use by US Judge", https://news.bloomberglaw.com/ip-law/ai-training-is-fair-use-judge-rules-in-anthropic-copyright-suit-38;Anthropic wins a major fair use victory for AI — but it’s still in trouble for stealing books, https://www.theverge.com/news/692015/anthropic-wins-a-major-fair-use-victory-for-ai-but-its-still-in-trouble-for-stealing-books;Anthropic Scores a Landmark AI Copyright Win—but Will Face Trial Over Piracy Claims, https://www.wired.com/story/anthropic-ai-copyright-fair-use-piracy-ruling/;Anthropic Wins Fair Use Ruling In Authors' AI Copyright Suit, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/anthropic-wins-key-ruling-on-ai-in-authors-copyright-lawsuit/article69734375.ece., (最後閱覽日:2025/06/25) [2]Bartz et al. v. Anthropic PBC, No. 3:24-cv-05417-WHA, Doc. 231, (N.D. Cal. June 23, 2025),https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v-Anthropic-Order-on-Fair-Use-6-23-25.pdf。(最後閱覽日:2025/06/25) [3]Id. at 12-14. [4]Id. at 14-18. [5]Id. at 30-31. [6]Id. at 25-26. [7]Id. at 28. [8]Id. at 18-19. [9]劉家儀,美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9352。

美國正式推行「聯邦政府風險與授權管理計畫」

  2010年,美國聯邦政府展開「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,FedRAMP),在經過2年的研究與整備後,聯邦政府總務管理局於2012年06月06日宣佈FedRAMP正式運作。 FedRAMP是由國土安全部、聯邦政府總務管理局、國防部、國家安全局以及國家科技研究所共同撰寫及建置。該計畫的目的是建立一套全國政府機關可遵循依據,針對雲端服務的風險評估、授權管理的標準作業規範。   根據FedRAMP,雲端服務業者欲通過該計畫的評估,其評估程序可分為提出申請、檔案安全控管、進行安全測試、完成安全評估等四個階段。未來所有雲端產品與服務業者,都必須達到該計畫的標準規範,才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。   對於雲端服務業者的評估,必須經由FedRAMP認證的第三方機構來進行審查,第三方評估機構欲通過認證,除了要符合FedRAMP的需求外,還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等,另外亦同時引進了ISO/IEC17020以及ISO/IEC17011之規定,來驗證檢驗機構的品質與技術能力。目前為止,聯邦政府總務管理局已經公佈十個獲得授權的機構。   聯邦政府總務管理局同時並期待在2012年的年底之前,能夠有三個雲端服務提供者通過審查,然而,由於制度才剛上路不久,是否能夠跟上產業變遷的腳步並順利達成目標,仍有待進一步觀察。

解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展

解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言   2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1],新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構,獲頒「2013雲端安全耀星獎」(2013 Cloud Security STAR Award),該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業,今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外,首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證,其背景、精神與機制運作為何?本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題,並介紹幾個具有指標性的驗證機制,以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。   資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一,各國推展雲端運算產業之際,會以提出指引或指導原則方式作為參考基準,讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面,相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動,直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後,則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循   雲端運算的資訊安全風險,可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2],涉及層面相當廣泛,包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應(Lock-in)、以及雲端服務提供者內部控管不善…等,都是可能發生的實質資安問題 。   在雲端運算產業甫推動之初,各先進國以提出指引的方式,作為產業輔導的基礎,並強化使用者對雲端運算的基本認知,並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3]   歐盟網路與資訊安全機關(European Network and Information Security Agency, ENISA)於2009年提出「資訊安全確保架構」,以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準,參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方(Third party outsourcers)有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53,試圖提出更完善的資訊安全確保架構。   值得注意的是,其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配(Division of Liability)有詳細說明:在資訊內容合法性部分,尤其是在資訊內容有無取得合法授權,應由載入或輸入資訊的使用者全權負責;而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時,例如個人資料保護相關規範,基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分,進行適當的謹慎性調查(Due Diligence, DD)[4]。   雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層,則決定了各自應負責的範圍與界限。   在IaaS(Infrastructure as a Service)模式中,就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目,服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體(Virtual Instance)中運作的應用程式(Application)。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器,概由使用者所完全主控,因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。   在PaaS(Platform as a Service)模式中,通常由雲端服務提供者負責平台軟體層(Platform Software Stack)的資訊安全,相對而言,便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。   在SaaS(Software as a Service)模式中,雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式(Entire Suite of Application),因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時,使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限,且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6]   CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」(Cloud Controls Matrix, CCM),目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」,係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域(Domain)而來,著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照,例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前,CSA提出的CCM,十分完整而具備豐富的參考價值。   舉例而言,資訊治理(Data Governance)控制目標中,就資訊之委託關係(Stewardship),即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力(Resiliency)控制目標中,要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫(Management Program),應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程,以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內,且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉,以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9]   日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」,此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督,來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍,主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形,其資訊安全的管理議題;其指導原則之依據是以JISQ27002(日本的國家標準)作為基礎,再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。   舉例而言,在JISQ27002中關於資訊備份(Backup)之規定,為資訊以及軟體(Software)應遵循ㄧ定的備份方針,並能定期取得與進行演練;意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體,能在災害或設備故障發生之後確實復原,因此應有適當可資備份之設施,並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境,使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性;而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證   CSA所推出的「雲端安全知識認證」(Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK),是全球第一張雲端安全知識認證,用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識,並不代表該人員通過專業資格驗證(Accreditation);此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展,因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版(英文版)」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式,供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險,並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制   由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制(CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR),設置一開放網站平台,採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式,就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估(Self Assessment),並宣示已遵循CSA的最佳實務(Best Practices);登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告,以表示其遵循狀態。   (一)認知評價計畫(Consensus Assessments Initiative)[12]:此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問,再由服務提供者針對這些模擬提問來回答(提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同),藉此,由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。   (二)雲端資訊安全控制架構(CCM):由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導,實踐相關的政策、措施或程序,再揭示其遵循報告。   資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失,美國南卡羅萊納州稅務局(South Carolina Department of Revenue)2012年發生駭客攻擊事件,州政府花費約2000萬美元收拾殘局,其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控,其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。   另一方面,使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施,促進使用者實施謹慎性調查(Due Diligence)的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度   由日本一般財團法人多媒體振興協會(一般財団法人マルチメディア振興センター)所建置的資訊公開驗證制度[13](安全・信頼性に係る情報開示認定制度),提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準,要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊,並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否,若審查結果通過,將發予「證書」與「驗證標章」。   此機制始於2008年,主要針對ASP與SaaS業者,至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成   現國際標準化組織(International Organization for Standardization, ISO)目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017(草案)[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範,而ISO/IEC 27018(草案)[15]則特別針對雲端運算的隱私議題,尤其是個人資料保護;兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上,再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標(Control Objectives)。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省,クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン(2011),http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html,(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [10]日本経済産業省,〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉,頁36(2011)年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).

美國能源部針對住宅洗衣機及洗碗機公布新的能源效率標準

  美國能源效率標準的制定,是依據「能源政策管理法」(The Energy Policy and Conservation Act, EPCA)之規定,授權美國能源部針對設備產品制訂能源效率標準;後因「2007年能源獨立與安全法」(The Energy Independence and Security Act (EI SA) of 2007)修正EPCA之部分內容,要求能源部秘書長(Secretary of Energy)檢視是否需修正相關設備產品之能源效率標準後,再進行修正,同時並應將待機(standby mode)及關機(off mode)之能源耗用標準納入測試程序中。   基於此,能源部於2012年5月,針對住宅洗衣機及洗碗機,公布新的能源效率標準,訂立洗衣機及洗碗機產品的最低能源標準,並分別自2015年及2013年開始施行。此亦為美國總統歐巴馬「all-of-the-above」能源政策的重要部分,透過能源效率標準的制訂,以合理的方式逐步減少家庭的支出並同時減少能源消費。   目前美國家庭洗衣機及洗碗機的用電量約占住宅用電量的3%,用水量則占室內用水的20%。根據新的標準,前置式洗衣機(front-loading clothes washers)將可節省15%的電力消費以及35%的水費,上置式(top-loading washers)洗衣機更可節省33%的電力使用及19%的用水量。洗碗機則可節省約15%的電力及20%的用水。   自2009年起至今,已有約40種產品訂有能源效率標準,預計至2030年,總共可節省約3500億美元的帳單花費。這些標準的制訂,是透過能源部的「能源效率與再生能源」(Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE) Program)計畫提供技術面的相關建議,並與製造商、消費者團體及環保團體等的共同協商,達成一致的共識,希望提供消費者更多的選擇並減少對製造者的衝擊。

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