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」
芬蘭創新研究發展基金(Finnish Innovation Fund, Sitra) 成立於1967年,是由芬蘭國會直接監督及管理的獨立性公共部門,為芬蘭第一個以科技為主旨的創業投資基金。Sitra設立主要目的是提供對創新企業或風險性專案提供無償資助或貸款,專門研究如何在芬蘭全方位各領域以創新帶動社會發展,使其在國際市場更具競爭力。Sitra為初創公司提供所需資金的15%到40%,待支持的項目成功後,獲取的回報即可再用於擴大投資,創造正向循環的投資環境。與芬蘭國家技術創新局(Tekes)相比,Sitra主要投資於公司和創業公司以創造有利可圖的新興業務;而Tekes為芬蘭經濟及就業部之一部分,主要資助大學、研究單位或私人公司進行科技研發,是芬蘭科技產業創新研發重要支柱。
簡介美國無線電視所有權限制相關規則之發展 Apple Inc. 因販售個人資料面臨團體訴訟三位來自Massachusetts州的州民,以Apple Inc.(下稱Apple)為被告,於該州地方法院提起團體訴訟。其等主張在2012年至2013年間,透過信用卡於Massachusetts州Apple的零售商店購買該公司相關商品時,Apple有過度蒐集與不當利用個人資料之情形。據Apple網站指出,消費者得選擇透過信用卡的方式購買商品,然若選擇信用卡方式付費,必須提供個人相關識別訊息,包含完整的郵政編碼,如果提供不完整,Apple將不會允許使用消費者使用信用卡方式付費;且Apple亦在網站上聲稱保有允許提供該類訊息予提供產品和服務的合作夥伴,或得利用該類訊息幫助行銷的權利。故原告等透過信用卡消費後,收到不必要的市場行銷資訊;又Apple將原告等人可識別的個人資訊銷售第三方公司,並在未顧及原告等權益下,挪用了該具有經濟價值的個人可識別資訊。基於上述理由,原告等請求至少500萬元美金之損害賠償,其中不包含訴訟費用以及相關利息等其他費用。 依據Mass. Gen. Laws ch. 93 §105 規定,不論是個人、商號、合夥、公司或一切營業人,當接受信用卡交易模式時,並不能要求消費者填寫任何個人可識別的資訊。若法院同意原告們的訴求,Apple將因「不公平且欺騙之貿易行為」而被認定違反該州法律而必須負擔賠償責任,且Apple也將被要求停止蒐集全州的個人可識別資料。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。