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）。
歐盟執委會（European Commission）於2024年9月2日發布「關於《2018/2001號指令》第20a條再生電力系統整合指引（經《2023/2413號指令》修訂）」（Guidance on Article 20a on sector integration of renewable electricity of Directive (EU) 2018/2001 on the promotion of energy from renewable sources, as amended by Directive (EU) 2023/2413），協助會員國落實2023年修訂版《再生能源指令》（Renewable Energy Directive, RED）第20a條，並促進再生電力系統整合。《再生能源指令》背景係為幫助歐盟達成2030年再生能源占比達45%之目標，第20a條並規範能源系統電氣化與再生能源使用。 再生電力整合指引主要涵蓋下列重點： （1）資料共享與透明度：要求輸配電系統運營商提供再生能源比例及供應電力溫室氣體排放資料，並確保用戶能夠即時獲取相關資料。 （2）電池資訊與智慧充電：電池和電動車製造商需提供電池管理系統（Battery Management System, BMS）基本資訊，包括電池容量、充電狀態等，並推廣雙向充電技術，提升電網靈活性。 （3）電網升級與智慧電網：鼓勵會員國透過政策和獎勵措施升級智慧電網，以增強其整合再生能源之能力。指引另強調須特別注意小型分散式能源和移動式儲能系統公平進入市場之機會。 （4）跨國協作與資料可互通性（interoperability）：會員國需確保系統間資料的可互通性，採用標準化資料格式，促進歐盟各國電力市場一致性與跨境合作。 根據《再生能源指令》，2025年5月前各會員國須完成第20a條內國法化相關程序。
日本制定民間個人健康紀錄業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引草案日本厚生勞動省、經濟產業省和總務省共同於2021年2月19日公布「有關民間個人健康紀錄（Personal Health Record, PHR）業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引」（民間PHR事業者による健診等情報の取扱いに関する基本的指針）草案，檢討民間PHR業者提供PHR服務之應遵守事項，希望建立正確掌握和利用個人、家族健康診斷或病例等健康資料之電子紀錄制度。 本指引所稱之「健康資料」，係指可用於個人自身健康管理之敏感性個人資料，如預防接種、健康診斷、用藥資訊等；而適用本指引之業者為蒐集、處理、利用上開健康資料並提供PHR服務之業者。根據指引規定，PHR業者應針對資訊安全對策、個人資料處理、健康資料之保存管理和相互運用性及其他等4大面向採取適當措施。首先，在資訊安全對策部份，業者需取得風險管理系統之第三方認證（如資訊安全管理系統制度（ISMS））；其次，針對個人資料，業者應制定隱私政策和服務利用規約，並遵守個資法規定；然後，為確保健康資料之保存管理和相互運用性，系統應具備雙向資料傳輸之功能；最後，本指引提供檢核表供業者自行檢查，業者亦應在網站上公佈自行檢查結果。
在美國競業禁止修法趨勢下，雇主可採取的配套措施——–不可避免揭露原則？美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月提出一項提案，將使所有競業禁止條款無效，惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護，但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套，其中「不可避免揭露原則」（the “inevitable disclosure” doctrine）或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職，將不可避免地使用前公司之營業秘密時，可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素，以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟，包括： 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手； 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同，以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下，能履行其新的工作職責； 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法，得適用不可避免揭露原則，但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA）援引該原則仍未達成共識。儘管如此，部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密，僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊，並隨後於競爭公司擔任類似職位，不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述，不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅，但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確，僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求，故其是否能成為競業禁止協議的替代方案，仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
當員工將個資輸入AI工具：Community Bank事件帶來的法遵警訊2026年5月5日，美國賓州地區銀行 Community Bank 發現一名員工於未獲授權之情形下，將客戶非公開個人資料利用於外部人工智慧應用程式。遭不當利用之資料涵蓋客戶姓名、社會安全號碼及出生日期等高度敏感個人資料。事件發現後，Community Bank 隨即採取資料安全控管措施，並委託外部專家展開調查。 同年5月7日，Community Bank 之母公司 CB Financial Services, Inc. 判定本事件具有重大性，並於同月11日依《1934年證券交易法》（Securities Exchange Act of 1934）向美國證券交易委員會（U.S. Securities and Exchange Commission, SEC）申報 Form 8-K（第1.05條）。值得注意者，CB Financial Services, Inc. 同時聲明本事件預計不致對其財務狀況或日常營運造成重大影響，申報之理由係單純基於所涉非公開資訊之數量與敏感程度。 蓋依 SEC 於2023年發布之《網路安全風險管理、策略、治理及事件揭露規則》，網路安全事件之重大性應依美國證券法下之一般標準判斷，即資訊是否具有「理性投資人在作成投資決策時認為重要之實質可能性」；該規則進一步指出，重大性之判斷不以財務損失為必要條件，應綜合考量量化與質化因素，包括事件對客戶或其他相關人士所造成損害之範圍與性質。 本案引發金融業及上市公司廣泛關注。過去依第1.05條申報之案例幾乎均涉及外部駭客入侵或惡意攻擊，而本案係因內部人員之行為所引發，成為美國史上首件因員工未經授權使用人工智慧工具（即「Shadow AI」，又稱「影子AI」）而觸發第1.05條揭露義務之案例。因此，企業於積極導入人工智慧工具提升營運效率之際，亦應建立明確之人工智慧工具使用政策與內部控管機制，將Shadow AI之風險納入整體資料安全與法遵管理架構，以符合相關法遵義務之要求。