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）。
美國交通部（U.S. Department of Transportation）於2022年1月27日發布「國家道路安全戰略」（National Roadway Safety Strategy, NRSS），向道路零死亡的長期目標邁出第一步。NRSS採取「安全系統方法」（Safe System approach）作為解決道路安全問題的指導性框架，其內容涵蓋行為干預（behavioral interventions）、道路應對措施（roadway countermeasures）、法律與政策之執行、車輛安全特性與性能，及緊急醫療照護等層面。不同於傳統安全方法，安全系統方法承認人為錯誤與人性脆弱的事實，基於道路死亡應可預防之原則，利用可提前準備的主動工具（Proactive Tools）預先識別並解決交通系統中的問題，並且建立一套能有效解決或降低風險的備援系統（redundant system），以確保某一環節發生故障時，其餘部份仍可正常運作。 NRSS將以五大核心目標為主軸，規劃全面性的安全措施，以實現道路零死亡願景。上述五大核心目標包括： （1）更安全的人們（safer people）：鼓勵用路人採取安全、負責之行為，避免酒駕或毒駕等危險行為。 （2）更安全的道路（safer roads）：設計可減少人為錯誤之道路環境，提高脆弱用路人安全移動之可能性。 （3）更安全的車輛（safer vehicles）：透過改進既有技術與設備，並擴大對有效防止碰撞及使影響最小化的車輛技術與功能之使用，提高車輛安全性並降低碰撞頻率，例如：透過先進駕駛輔助系統（Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS）預防或減輕碰撞的影響；或是利用偏離車道警示系統對車輛進行監控與紀錄，如檢測到車輛偏離車道，則立即向駕駛發出警報。此外應建立公共資訊資料庫，以便提供資訊幫助車輛安全行駛。 （4）更安全的速度（safer speeds）：透過結合環境的道路設計、教育與推廣活動，以及活用自動測速器、依路段環境進行速限等方式，有效控制車輛行駛速度。 （5）事故後照護（post-crash care）：透過完善緊急醫療照護提高事故存活率，並落實交通事故管理，避免事故再次發生。
因應人工智慧發展，日本更新人工知能基本計畫因應人工智慧發展，日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月，日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1]（人工知能基本計畫，下稱AI基本計畫），旨在因應代理型AI（AI agent）之崛起，並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布，為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律，下稱日本AI法）第18條所定之國家級計畫。該條規定，日本政府應針對該法基本措施，制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫，且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心，旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調，該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月，距離2025年版本發布僅半年，意識到AI之快速發展，尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起，且於國際上各領域應用與管制，日本政府進而著手修訂AI基本計畫，並於7月通過公布。相較於前次基本計畫，2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發，強調中小企業及區域之AI轉型（AIＡＩトランスフォーメーション, AX）。同時明確提出AI主權概念，透過技術及基礎建設之強化，提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 （一）強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及，代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統，提升組織運作及決策之效率，而將代理型AI實際應用於社會中，將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要，包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策，以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 （二）釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題，基本計畫強調應積極推動AI轉型（AI Transformation, AX），利用AI解決社會結構性問題，並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢，著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」（バーティカルＡＩ），以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」（フィジカルＡＩ）。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料，結合實體AI之機器人與自動化設備，將以代理型AI為首之先進AI技術，深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業，解決日本之社會結構性問題，創造日本獨有之價值[6]。 （三）建立AI主權，推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念，強化技術、供應鏈及基礎建設，提高日本於AI之自主性以及談判能力，避免過度依賴特定國家或企業，建立日本之AI生態系，防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上，面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險，日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進，亦須提升組織管理應對能力，促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念，AI基本計畫提出政府應採取之具體措施，建立推動社會AI轉型之體制，檢視跨部會之制度及運作。 （一）打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用，包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力，推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI，透過AI之使用解決特定領域內之社會問題（如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等）。而為能有效推動全民AI，基本計畫強調應由政府開始做起，中央政府內部之AI「源內」（げんない）將擴大應用於地方政府，推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整，確保AI之信任及透明度。 （二）強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求，日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施，進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系，以落實可信任AI之政策。在戰略上，確立開放之AI主權，採取多模型調度機制，以避免過度依賴特定外國企業；同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料，積極引進國內外優秀人才，提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠，吸引民間資金投入基礎建設，最終開發出能解決日本自身社會問題（如人口老化、人力短缺）之AI，並將其化為能解決世界問題之工具，以強化日本之戰略不可替代性。 （三）AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險，日本政府推動敏捷治理，整合制度檢討、技術評估以及組織管理，同時強化AI安全研究所（AISI）對包含代理型AI及高性能AI（如國家安全相關）之安全評估，推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作，並與理念相近之全球南方合作，承襲「廣島AI進程」，主導國際規則之標準制定，成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面，將推動跨領域之AI轉型，透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外，雖鼓勵AI之使用，AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心，防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見；尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康，以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出，面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題，日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢，將AI定位為能解決社會問題之工具，同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面，日本政府結合垂直AI與實體AI，將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域，使AI作為社會基礎並實際運用，成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言，則是強調國家AI主權之建構，包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設，以提升日本之自主及談判能力，並防止對他國企業之依賴，建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施，防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊；亦延續廣島AI進程之國際合作精神，強化與全球南方國家之連結，希冀能持續主導國際AI規則之制定，提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正，透過社會轉型之核心概念，將技術創新、產業應用及國際規則主導結合，建構其本土AI主權及生態系，同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構，或可考慮參考日本之政策轉型，強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分，搭配推動產業AI轉型，減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面，我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會，並制定《國家人工智慧發展綱領》[13]，推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中，同樣重視AI主權及相關基礎建設；於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上，我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議，並審議《國家人工智慧發展綱領》，與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似，皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布，未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]人工知能基本計画 ～日本ＡＸ、より強く、より豊かに～，令和８年７月14日，https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和７年法律第53号）。 [3]同前註，第18條。 [4]前註1，頁2。 [5]同前註1，頁2。 [6]同前註，頁3。 [7]同前註，頁4。 [8]同前註，頁7-8。 [9]同前註，頁10。 [10]同前註，頁14-15。 [11]同前註，頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作，加強因應AI技術之措施，https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日：2026/7/29)。 [13]，行政院網站，https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日：2026/08/03)。
美國聯邦貿易委員會插手企業資訊安全引起爭議美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2013年8月29日對位於亞特蘭大的一家小型醫療測試實驗室LabMD提出行政控訴，指控LabMD怠於以合理的保護措施保障消費者的資訊（包括醫療資訊）安全。FTC因此依據聯邦貿易委員會法(Federal Trade Commission Act, FTC Act)第5條展開調查，並要求LabMD需強化其資安防護機制（In the Matter of LabMD, Inc., a corporation, Docket No. 9357）。 根據FTC網站揭示的資訊，LabMD因為使用了點對點（Peer to Peer）資料分享軟體，讓客戶的資料暴露於資訊安全風險中；有將近10,000名客戶的醫療及其他敏感性資料因此被外洩，至少500名消費者被身份盜用。 不過，LabMD反指控FTC，認為國會並沒有授權FTC處理個人資料保護或一般企業資訊安全標準之議題，FTC的調查屬濫權，無理由擴張了聯邦貿易委員會法第5條的授權。 本案的癥結聚焦於，FTC利用了對聯邦貿易委員會法第5條「不公平或欺騙之商業行為(unfair or deceptive acts)」的文字解釋，涉嫌將其組織定位從反托拉斯法「執法者」的角色轉換到（正當商業行為）「法規與標準制訂者」的角色，逸脫了法律與判例的約束。由於FTC過去曾對許多大型科技公司（如google）提出類似的控訴，許多公司都在關注本案後續的發展。
何謂「工業4.1J（Japan Industry 4.1J）」？自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。