「能源清醒」(Energy Sobriety)作為一種概念逐漸被普及到政策和法令之中。目的在於使各種使用者對於自身行為所產生的碳排放有所警醒、並且就其行為所產生的碳排放負起責任,進而在產品、設備的選擇和使用習慣上重新進行考慮。藉由選擇減少消費、或是更改消費模式來更好的保護地球資源、減少碳排放。能源清醒的概念和能源效率的概念不同,他透過社會文化的改變來達到能源節省的目的、而不是仰賴技術的革新。
基於此一概念,歐洲競爭電信協會(European Competitive Telecommunications Association)於2022年9月發表對於網路基礎建設投資的聲明,希望能就對於網路建設的付出是否公平展開討論。
該協會表示,雖然其身為電子通信業者的成員們在歐洲綠色政綱(European Green Deal)上有所投入、致力於減少環境足跡,但是網路流量的穩定增加卻限制了電子通信業者對於減少溫室氣體排放的努力。而這種現象在行動網路(mobile network)的使用上特別明顯。因為將高品質(如4K、8K或HDR)的影像傳輸到行動裝置或小尺寸螢幕設備上對於用戶體驗的提升並沒有實際上的幫助,但是卻會使得網路頻寬(bandwidth)被大量消耗以及大量的溫室氣體在過程中被排放。這使得營運商將網路規模擴大(更多的核心網路和RAN設備、更多的設備和地點),因此有了更高的耗能,對於環境的影響也更加劇烈。對此,協會提議透過監管方式來改善這種情形,認為應要求內容供應商應採取非歧視性的、與內容無關的方式使影音解析度適應螢幕尺寸的解決方案,從而減少不必要的網路流量和浪費,並且給予其適度的獎勵措施。
該協會認為,任何符合能源清醒的模式都應該受到數位生態圈的集體鼓勵。而其中的每個參與者也應該要注意和承認自己的行為所產生的影響,並作為一個能源使用者和造成碳排放的實際個體負起責任。對此,歐洲競爭電信協會已經準備好就此提議進行討論與辯論。
日本海洋科學家最近提出一項對抗溫室效應的新計畫,準備在日本東北部外海養殖大片海藻,吸收大氣中二氧化碳。且這些海藻還可以轉化成生物質能,為人類提供大量乾淨的能源。相關技術一旦試驗成功,日後將可望納入聯合國氣候變化綱要公約京都議定書的修訂條文,並推廣到其他濱海國家。 過去科學家一直認為,海藻生長過程中雖然會吸收大氣中的二氧化碳,但是排出的醣類物質也會被細菌分解,釋出的有機碳將再次轉變成二氧化碳。不過歐洲海洋學家最近研究發現,這些海藻排出物會帶著有機碳快速沉入深海,不至於影響大氣中的二氧化碳濃度。 計畫領導人、東京海洋大學能登谷教授的團隊打算在海上安置一百個面積一百平方公里的特製網,用以固著兩種生長快速的藻類-馬尾藻與「 Sostera marina 」,形成一百座飄浮的海藻田。一年之後,每一座海藻田會生長成重達廿七萬噸的龐然巨物,並且在光合作用過程中吸收卅六噸的二氧化碳。海藻田上將配備電子裝置,讓科學家以全球衛星定位系統追蹤,一旦飄移而影響航道,就必須拖回原來位置。這些海藻田最後將拖回陸地,經過超高溫技術處理,產生氫與一氧化碳,再轉化為燃燒時不會釋出二氧化碳的生物燃料,可謂一舉數得。 美國在一九七○年代曾試驗類似的「巨藻計畫」,但後來因為大量生長後回收的海藻難以處理,計畫因此束之高閣。但日本科學家突破這項難關,設計出可行的海藻再利用方法,於是讓「以海藻吸收二氧化碳」的構想重現希望。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
日本內閣官房提出法案規範醫療個資去識別化業者,以促進研發利用日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月, 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立,並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》,針對醫療資訊匿名加工業者進行規制,使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊,以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展,形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰ 國家責任與義務︰政府應提出必要政策與制定基本方針。 匿名加工醫療資訊業者之認定︰該部份又可分為匿名加工醫療資訊業者(以下簡稱業者)之認定與醫療資訊處理。 針對上述第2點之認定,為確保資訊安全,政府應設置認定機構,以便確認業者符合一定基準,並具備足夠之匿名加工技術,可為醫療個資去識別化。此外,在醫療資訊處理方面,該法案則規定醫療機關可在事先告知本人,且本人未拒絕提供時,將醫療資訊提供給業者。