因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式:
每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數
因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數
因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數
此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。
國立研究開發法人為日本法制度下三種獨立行政法人類型的其中之一(其餘兩種為中期目標管理法人、與行政執行法人),任務乃是獨立於國家,發揮一定程度之自主性與自律性,從事在國民生活或社會經濟安定性等公益目的上所必要,但不須由國家為主體來執行的科學技術之實驗、研究與開發,並且這些科技研發業務,係基於具備一定中長期政策目標之計畫而進行,目的在於最大限度地確保得以提升國家科技水準、同時攸關經濟健全發展及其他公益的研發成果,並被期待產出得參與國際競爭的世界頂尖水準之新創科技,作為國家戰略的一環,同時專注於基礎科學與國家核心技術的研發。但在國立研究開發法人中,其所屬職員的身分並非公務員。 現在日本共有將近30個獨立研究開發法人,如日本醫療研究開發機構、森林研究‧整備機構‧新能源‧產業技術總合開發機構(NEDO)、國立環境研究所等。
荷蘭與德國率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室,推動歐洲開放科學雲歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)旨在整合現有的數據基礎設施以及科研基礎設施,為歐洲研究人員與全球科研合作者提供共享的開放資料服務。為此,荷蘭與德國於12月率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室(The GO FAIR international support and coordination office, GFISCO)。荷蘭辦公室坐落於萊頓,並由荷蘭政府與萊頓大學醫學中心(Leiden University Medical Center)所共同出資設立。 該辦公室之成立源自於GO FAIR計畫,GO意即全球開放(The Global Open)、FAIR則分別係指可發現(Findable)、可連接(Accessible)、共同使用(Interoperable)和可重複使用(Re-usable),其目標在於跨越國界,開放目前科研領域現有的研究數據,係為邁向歐洲科學雲之里程碑。 荷蘭與德國曾於2017年5月時,發表聯合立場聲明書以展現推動歐洲開放科學雲以及全力支援GO FAIR計畫之企圖心,此次辦公室之設立為,包含以下主要任務: 支援由個人、機構、計畫組織等各方所組成的GO FAIR實踐網絡(GO FAIR Implementation Networks, INs)之營運工作。 進行GO FAIR實踐網絡之協調工作,以避免重複或壟斷之情形發生。 透過教育支援等方式倡議推行GO FAIR計畫。 GO FAIR國際支援與合作辦公室主要之角色為提供建言,而非幫助GO FAIR計畫做決策,若無達成預期效果或是缺乏明確的工作計畫時,該辦公室則可提供相關服務,以協助達成預期目標,並協助處理行政上之相關議題。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國新創企業啟動法(JOBS Act)聽證進展2014年7月24日美國眾議院金融服務資本市場附屬委員會(House of Representatives Committee on Financial Services’ Capital Markets Subcommittee)針對新創企業啟動法(Jumpstart Our Business Startups Act,簡稱JOBS法)舉行聽證,由證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission,簡稱SEC)企業融資處基思‧希金斯(Keith Higgins)處長(Director of the Division of Corporation Finance)向委員會說明。 各界對於JOBS法相當重視,委員們於聽證會中提出相關疑慮,處長回應包括: 期望今年底提出JOBS法所漏未規定之「存款與貸款」(savings and loans)部分之補救計畫(proposal)。 關於2013年SEC舉行之小型企業資本形成之企業論壇(Business Forum on Small Business Capital Formation)」之建議,例如創業者仰賴朋友與家人資助,仍應發行群眾募資證券(crowd-funding securities)給予此類非合格投資者(non-accredited investor)等,將部分建議納入考慮。 SEC正考慮將JOBS法原設定50萬美元的籌資門檻提高,以因應門檻(過低)對於群眾募資可能之負面影響。 本法提供股票初次上市的快速入口程序(onramp process),及快速成長公司(emerging growth companies)發行報告給潛在投資人,其執行緩慢原因在於投資人之顧慮,但相信此程序將經常被運用。 希金斯處長雖就部分疑慮進行解答,然後續仍須觀察SEC將如何完成JOBS法相關規範之制定與執行狀況。