日本修訂《建築節能法》，加強住宅、建築物之節能措施
日本政府為實現2050淨零碳排目標，內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》（譯：有關建築物能源使用效率提升的法律，下稱本法）修正案，加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容，主要包含：
- 擴大本法適用對象
因本法現僅規範大型規模建物（面積2,000平方公尺以上）及中型規模建物（面積300平方公尺以上，未滿2,000平方公尺）；故修正案定2025年起，將所有新建的小型規模建築（面積未滿300平方公尺）及住宅均納入本法規定，不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質，並應使用高能效的空調及照明設備，以符節能標準。 - 擴大領先者計畫（Top Runner program）
以淨零耗能住宅（Zero Energy House, ZEH）及零耗能建築（Zero Energy Building, ZEB）為目標，最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 - 實施節能裝修融資政策
國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制，將由住宅局編列預算，透過日本住宅金融支援機構（Japan Housing Finance Agency, JHF）辦理節能裝修低利息融資。
賴國任
副法律研究員 編譯整理
日本経済新聞，〈住宅省エネ法案、今国会に一転提出へ 国交省〉，2022年4月14日，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA141NF0U2A410C2000000/，最後瀏覽日2022/05/13。
産経新聞，〈新築住宅、省エネ義務化 令和７年度見込み、脱炭素化へ改正案決定〉，2022年4月22日，https://www.sankei.com/article/20220422-D2TD4CE3P5LQJGVAIKMZS64K2A/，最後瀏覽日2022/05/13。
國土交通省，〈改正建築物省エネ法〉，https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/shoenehou.html，最後瀏覽日2022/05/13。
Atmel 於2006年3月美國南加州地方法院對世界首屈一指的指紋辨識功能機器的供應商AuthenTec提出告訴，宣稱AuthenTec侵害Atmel兩項專利，今年五月五日法院的即決判決中確定AuthenTec的產品並未侵害Atmel的專利。 AuthenTec 副總裁兼法律顧問 Frederick Jorgensen表示：「從一開始被起訴，對於Atmel的指控，我們十分有信心公司的產品沒有侵權，也十分樂見此次法院的判決。我們相信我們的科技及智慧財產在市場居有領先的地位，為了保護這些資產，我們將會進行保護的措施。」 AuthenTec藉著指紋辨識器增加了很多資產，目前有超過三億個指紋辨識器運用在電腦、手機、ＰＤＡ及門禁系統上。所有的指紋辨識器都是依據TruePrint的技術精確判斷指紋影像，TruePrint不僅僅可以辨識人類皮膚表層，還可以辨識皮膚表層以下，此項獨一無二的技術不論在任何時間或任何指紋下，都可準確的辨識任何人。目前AuthenTec的客戶包含宏碁、華碩、惠普、三星、LG等等。 除此案之外，AuthenTec尚有許多懸而未決的案子，在三月時，AuthenTec針對Atrua網站上所秀出的智慧型觸控面板手機，提出侵害AuthenTec指紋辨識技術的訴訟。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
日本創設搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度日本國土交通省於2017年2月修正《道路運輸車輛安全基準》第55條第1項、第56條第1項及第57條第1項規定之告示，放寬車輛安全基準規定，期望自動駕駛實驗能順利展開。惟在各種自動駕駛實驗中，遠距型自動駕駛系統是透過電信通訊技術，從遠距離外操作車輛行駛，儘管修法後已放寬安全基準規定，但其仍與現行以車內有駕駛為前提而訂定之《道路運輸車輛安全基準》相距甚遠，想一律判斷其符合安全基準有所困難。據此，為使遠距型自駕系統道路實驗能夠順利進行，國土交通省於2018年3月30日創設「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」，明確規定遠距型自駕系統實施道路實驗所需各項手續。 「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」規定項目包括︰申請放寬基準之對象、申請者、申請書及繳交文件、審查項目、條件及限制、基準放寬之認定、車體標示、行政處分等。