印度電力部(Ministry of Power)於2022年2月17日公布「綠色氫能政策」(Green Hydrogen Policy),宣告未來擬透過稅制、費用等誘因,建立綠色氫能產業鏈,以達到印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。
有鑑於綠色氫能是直接由再生能源電力所產生,故其相較於灰色氫能(註:由石化過程所產生之氫能)及藍色氫能(註:經碳封存之灰氫)而言,擁有更低之碳排放,有助於印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。然於技術或經濟層面而言,綠氫成本因為其產生、運輸、儲存過程要求相當高之費用以及成本,故遲遲無法普及,印度電力部為增進業者建立氫能產業鏈之經濟誘因,於2月17日公布前揭政策,以為因應。
印度電力部前揭政策,擬針對用地、電力市場等法規進行調適,相關法規調適重點如下:
但不論如何,對於印度而言,綠色氫能還只是發展初期階段,目前綠色氫能價格為每公斤3至6.5美元,而印度政府目標是於2030年將其降至1美元。對於大量仰賴能源進口之印度而言(85%石油及53%天然氣為進口),綠色氫能對於該國之能源自主有著相當重要的角色,因此印度政府將不餘遺力發展氫能。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2022年11月21日通過《歐洲互通法案》(Interoperable Europe Act)(下稱本法案),以強化歐盟公共部門的跨境互通與合作,加速數位化轉型。跨境互通將使歐盟及其成員國為公民與企業提供更優良的公共服務,並預計為公民節省550萬至630萬歐元的成本;為與公共行政有業務上往來的企業節省57億至192億歐元的成本。 《歐洲互通法案》為歐盟的公部門建立一套合作模式,該模式有助於建立安全的跨境資訊交換及可互通的數位共享解決方案(如開源軟體、指引、IT工具等),使彼此之間合作更有效率,進而帶動公部門創新。舉例而言,Covid-19疫情期間,互通性政策使醫院間得共享重症監護病床之數量資訊,以提供人民最即時的醫療資源。本法案架構如下: 1.結構化的歐洲合作:由歐盟成員國和區域、城市共同合作,制定跨境互通的共同戰略議程,並得到公共和私人的支持,實施互通性解決方案與進度監控。 2.強制性評估:評估跨境互通之IT系統對歐盟的影響。 3.共享和再利用解決方案:透過歐洲入口網(Interoperable Europe Portal)及社群合作的一站式平台,提供支持共享與再利用的解決方案(如開源軟體)。 4.提供創新和相關支持措施:包括監理沙盒(sandboxes)、GovTech計畫及訓練措施等。 自2010年以來,歐洲互通性框架(European Interoperability Framework, EIF)一直作為歐盟互通性政策的主要參考依據,惟始終不具有約束力。本法案將使EIF成為單一參考依據,使歐盟公共服務部門擁有互通性政策,並未來互通性合作框架將由歐洲互通委員會(Interoperable Europe Board)指導,該委員會由歐盟成員國、歐盟執委會、地區委員會(Committee of the Regions)及歐洲共同體經濟和社會委員會(European Economic and Social Committee)之代表組成。 可互通的數位公共服務對建構數位單一市場至關重要,除提升經濟效益和行政效率外,案例研究亦表明,互通性對提高政府信任可產生正面積極影響,同時本法案充分尊重現有的隱私與資料保護規則,以符合歐盟創建以人為中心的規範方法,提升個人基本權利。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。