日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」
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：
- 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法
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
- 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法
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計算方法
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。
游詩喬
副法律研究員 編譯整理
森林による二酸化炭素吸収量の算定方法について，林野庁，https://www.rinya.maff.go.jp/j/kikaku/kyushuryosantei.html（最後瀏覽日：2022/2/21）。
森林による二酸化炭素吸収量の算定方法について，令和3年12月27日3林政企第60号，林野庁，https://www.rinya.maff.go.jp/j/press/kikaku/attach/pdf/211227-1.pdf（最後瀏覽日：2022/2/21）。
自2013年起，新加坡綜合考量其天然資源匱乏之劣勢與位處東南亞經貿核心之優勢，提出「智慧財產中心藍圖」（IP Hub Master Plan），目標在10年內讓新加坡成為亞洲的全球智慧財產營運中心（IP Hub），藉以打造新加坡作為亞洲金融與法律中心之重要地位；「智慧財產中心藍圖」的具體規劃包含在「交易與管理」、「高值智財申請」與「爭議解決」等三大面向，成為匯聚亞洲且面向全球的智財營運中心。 在考量全球經濟成長力趨緩，世界各國紛紛加大投資創新與數位轉型的趨勢下，新加坡智財局（IPOS）於2017年再次更新這份藍圖：盤點自本藍圖提出迄今的各項執行成果，並探討如何與世界趨勢接軌。在更新版藍圖中強調未來智慧財產在具創新力公司資產內的比重將遠高於實體財產，對智財體制的依賴將與日俱增，新加坡應及早因應以提供新創產業包含智財保護、管理與最大化智財價值等協助，以打造未來產業競爭力。 更新版藍圖引用OECD「創新就是將創意帶往市場」之定義，智財產業將成為創新型經濟（innovation-driven economy）中的關鍵。根據IPOS估計，智財交易與管理活動將為新加坡在未來5年創造至少15億新幣的產值，而未來的挑戰在於提高「智財創造」的便利、「智財保護」的普及，以及「智財商業化」的推進等三大面向；因此IPOS將加強智財檢索與政府機關間合作、協助中小企業導入智財管理制度提升企業效益，並打造無形資產評價、交易與融資平台，以達成更新版藍圖所提出之挑戰目標。
日本政府內閣於今年3月提出個人資料保護法修正草案為因應2016年正式上路實施之社會保障與納稅人識別號碼制度(社会保障・税番号制度)對於個人資料保護所產生之影響，日本政府內閣於2015年3月10日於國會提出個人情報保護法之修正案。 此次修正案主要分有六大重點，包含個資定義擴充與明確化、確保個資文件內容之正確性、強化個資保護規範內容、設立個人情報保護委員會、個資情報處理全球化，以及其他修正事項如未得當事人同意之第三人使用個資條件嚴格化等。 其中主要有兩項係與社會保障與納稅人識別號碼制度相關。首先是強化個資保護規範內容部分，由於社會保障與納稅人識別號碼制度將遇有個資資料庫使用情況，故新增個資資料庫之相關規範與罰則，行為人於未經授權或不當使用個資資料庫時，將可處1年以下拘役併科日幣50萬元以下之罰金，亦即當行為人違反個資法有關個資資料庫規定時，不但須支付罰金也須負刑事責任。 其次，擬設立直屬內閣總理大臣所轄之個人情報保護委員會，其委員組成人選須經參眾兩議院同意後，由內閣總理大臣任命之。委員會主要任務在於專責監督與監測政府各機關以及民間個資處理事業對於個資的傳遞、處理，並適時提出指導意見或建言。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
「2012聯合國永續發展會議」宣示推動綠色經濟、永續能源等七大領域議題「聯合國永續發展會議」（United Nations Conference on Sustainable Development, UNCSD）於今（2012）年6月20日至22日在巴西里約舉行，為紀念1992年里約熱內盧「聯合國環境發展會議」（United Nations Conference on Environment and Development, UNCED）20週年及2002年約翰尼斯堡「世界永續發展高峰會」（World Summit on Sustainable Development, WSSD）10週年，而稱為「里約+20」（Rio+20）。 會議中探討主題包括永續發展與消除貧困的綠色經濟，以及永續發展的制度框架兩大議題；並且優先關注包括就業、能源、城市、糧食安全及農業、水、海洋及災害等七大領域。其中在能源方面指出，能源議題幾乎是現今世界遭遇的挑戰，無論在就業、安全、氣候變遷、糧食生產、或收入，皆與能源息息相關。依據國際能源署（International Energy Agency, IEA）的估計，目前全球仍有五分之一的人缺乏現代電力，30億人口仍倚賴木材、煤、炭來烹煮或取暖；能源是氣候變遷的主要影響因素，大約佔全球溫室氣體排放的60%，減少能源的碳密集度（carbon intensity），則是長期氣候的關鍵目標。 永續能源的發展，能加強經濟、保護生態系統，透過聯合國秘書長於2011年9月提出的「全面永續能源（Sustainable Energy for All, SE4ALL）」倡議計畫，整合政府、企業與社會團體，投入空前的努力，已進行了超過一百項的承諾與行動。在政府參與的部分，例如迦納（Ghana），主動參與首批國家能源行動計畫，以支持能源發展及創新的融資機制。而在私人企業例如微軟（Microsoft）致力於碳中和（carbon neutral）並推出企業內部的碳費（carbon fee）制度；雷諾日產聯盟（Renault-Nissan Alliance）承諾投入約50億元於零排放車輛的商業化。另外如美國銀行（Bank of America）設置10年500億美元用於環保業務；以及一些非政府組織或個人，例如電氣電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers）等多個專業協會，均承諾投入持續性能源的倡議計畫。希望藉由相關行動，支持聯合國全球永續能源的發展，達到2030年確保全球現代能源服務的普及、提高兩倍能源使用效率、並提升兩倍再生能源的利用。