國際再生能源總署於(International Renewable Energy Agency, IRENA)2022年3月13日發布「能源終端使用部門:綠氫憑證」(Decarbonising End-use Sectors: Green Hydrogen Certification)研究報告,說明綠氫的部屬與使用,以及國家、區域與國際綠氫市場的發展將取決於追蹤制度的建立與接受程度。
太陽能或風電等再生能源將水電解為氫氣與氧氣後,可轉換為氫能,且因產氫過程不排碳,故此類氫能稱為綠氫。為降低溫室氣體排放、解決溫室效應與極端氣候等問題,綠氫與來自綠氫的合成燃料,在追求減少碳排放的能源轉型中扮演關鍵地位。
該報告概述了綠氫憑證制度的技術考量以及創建此類工具所需面臨的挑戰,並對政策決策者提出關鍵建議,旨在建立具備國際認證標準的綠氫追蹤制度——綠氫憑證。
綠氫憑證是指生產設備業者、貿易商及供應商等能源市場參與者,向國際再生能源憑證相關組織或當地政府登記取得其生產過程中所使用的能源來自於綠氫之證明。消費者可以透過該憑證識別綠氫的來源,並可行使相關權利。
為確保綠氫憑證及其追蹤制度達成綠氫行業既定脫碳目標,該報告提出十點建議:(1)明確「綠氫」之定義;(2)建立標準,確保綠氫電力生產來源安全可靠;(3)確保憑證能為消費者及決策者提供足夠資訊;(4)簡化行政程序,減少行政負擔;(5)實施具備成本效益的憑證追蹤制度;(6)建立適當的控制機制避免濫用或缺乏透明度;(7)應考量結合既有制度;(8)避免跨國交易時重複頒發不同國家之憑證(9)利用綠色金融標準鼓勵遵守憑證要求;(10)促進國際合作,建立全球共通之標準與規則。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
去年(2011)十二月,歐巴馬總統簽署的備忘錄(Presidential Memorandum)中要求聯邦政府機構在未來的兩年間可以在建物能源效率的提升上,達成至少2億美元的目標,而在今年(2012)5月2日,各聯邦政府機構終於完成其第一階段的任務,也就是完成額度分配的任務,由農業部、商業部、國防部、司法部、能源部、國土安全局等各聯邦政府機構,共同參與並完成這2億目標額的分配。 在能源效率的提升計畫中,各機構預計簽訂總共約21億的成效式合約(performance-based contract),用以支付其改善能源效率上所需的經費,其中已完成超過1億美元節能績效保證契約(Energy Savings Performance Contracts ,ESPCs) 和節能服務契約(Utility Energy Savings Contracts ,UESCs)的簽訂,另外還有約12億美元的項目正在開發中,預計於2013年前完成所有21億美元契約的簽訂,以呼應總統要求強力發展能源效率氣勢。 節能績效保證契約是與ESCO(energy service company)簽訂的一種合約,合約中,聯邦政府不需要國會事先撥款支付資金成本予ESCO,而是由ESCO在經過諮詢後,擬定符合聯邦機構需求的節約能源計畫,並支付所需的資金支出,但是ESCO將會保證計畫中所節省下來的能源支出,足以支付契約期間內的支出並取得獲利為報酬,契約期間最長可達25年;節能服務契約則是供電業者提供更有效率的供電方式,並由業者編列資金來支付計畫的資金支出,而業者將會由契約期間內所節省來的電費獲得回報。 同時,在這些聯邦政府機構聯合領導下,60個主要企業的CEO、大學、市長和勞工領袖等皆代表不同單位,共同做出改善估計約1.6億平方英尺商業建物的能源效率,例如一些大型賣場正著手於改善他們的照明設備以及為他們的冷凍設備裝上門,一些醫院以及大學也意識到能源效率的改善將會為他們節省大筆的支出並且為病患或是學生提供更好的服務 除此之外,一些金融機構亦作出2億美元的資金承諾,由於能源效率改善的花費對一些私人機構而言,是一個主要的限制,因此花旗銀行以及一些金融服務業者以直接投入資金的方式,或是針對不動產所有權人的資金需求設計出相關的金融服務。 以上這些行動除了在於達成能源效率改善的目的,滿足歐巴馬總統設定於2020年前減少20%的能耗目標,重要的是同時也預計將創造出高達11萬4千個工作機會,這些都是歐巴馬政府於去年2月提出的「建物改善」(Better Building)倡議中的一部分,也屬於美國政府現在「刻不容緩」的政策執行重點(We Can’t Wait execution action)項目之一。
日本公布《空中移動革命藍圖》日本經濟產業省與國土交通省共同組成的「空中移動革命之官民協議會」(空の移動革命に向けた官民協議会),於2018年12月20日第4次會議中公布《空中移動革命藍圖》(空の移動革命に向けたロードマップ,以下簡稱「本藍圖」),期待飛天車(electric vertical take-off and landing, eVTOL)的實現可在都市交通阻塞時或欲前往離島、山間地區等情形下,提供新移動方式,也可運用於災害時的急救搬運及迅速運送物資等。 本藍圖之「飛天車」係電動垂直起降型的自動駕駛航空機,外型近似直升機,並規劃三條發展路線:實際應用目標、制度及標準之整備、機體及技術之研發。從實際應用目標出發,本藍圖規劃自2019年開始進行飛行測試和實證實驗,以2023年投入運用為目標。首先從運送「物品」開始進展到「部分地區的乘客」,2030年代將再進一步擴大實用到「都市中的乘客」。也可應用於災害應變、急救、娛樂等方面。 為了實現上述目標,即需整備機體安全性、技能證明等及未來投入商業應用時所需之各項標準及制度。當然機體及技術之研發也相當重要,透過試作機研發確保並證明機體安全性及可靠性、自動飛行之機上及地面管理系統、確保達到商業化程度的飛航距離及靜肅性之技術。並設定於投入應用後的2025年開始,重新檢討制度及提升技術。
日本修正「請求揭露匿名網路霸凌者個人資料」之程序網際社群服務的普及,如Face Book、Instagram、Twitter或網路論壇,將人與人之間的社群連結從實體拓展到虛擬,社群網路的蓬勃發展充分展現言論自由,人人皆以匿名方式藏身於社群網路的保護傘下盡情抒發己見,但相對也產生層出不窮的網路霸凌事件。 日本於修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》(特定電気通信役務提供者の損害賠償責任の制限及び発信者情報の開示に関する法律)前,遭受匿名網路霸凌的被害人若想對加害人提起損害賠償訴訟,須同時對社群網路服務業者及網路服務供應業者聲請禁止刪除資料假處分,被害人承擔巨大的程序成本,卻仍須承擔訴訟程序中,社群網路供應商因系統保存時效屆期而自動刪除加害人IP位置資料之風險。 為了遏止頻繁的網路霸凌事件,日本國會已於2021年4月21日表決通過修正《關於特定電子通訊服務業者損害賠償責任限制及使用者資訊揭示法》,將「請求揭露匿名網路霸凌者個人資料」由原本的假處分及通常訴訟程序修正為非訟程序,被害人僅須向法院提出聲請狀,如法院判斷該聲請可特定網路服務供應業者,被害人即可請求社群網路服務業者及網路服務供應業者提供匿名誹謗者(即加害人)的姓名、地址及網路登錄紀錄。另外,為避免IP位置資訊被刪除的風險,法院可於非訟程序進行中,先命社群網路服務業者禁止刪除該IP位置資訊,大幅推進被害人程序利益之保障。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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://www.tips.org.tw)