經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,簡稱OECD)於2022年11月7日發布《2022年氣候行動監測 幫助各國邁向淨零碳排》(The Climate Action Monitor 2022 Helping Countries Advance Towards Net Zero),係由國際氣候行動計畫(International Programme for Action on Climate,簡稱IPAC)團隊撰擬,提供全球氣候行動的重要見解。
IPAC提出之分析方法係本於OECD與聯合國環境規劃署(United Nations Environment Programme,簡稱UNEP)的「壓力–狀態–回應」(Pressure-State-Response,簡稱PSR)環境指標模型。與政策回應相關的潛在限制與障礙,可區分為四個關鍵領域:1、治理:有效率的執行脫碳政策或需有新的治理框架;2、關鍵材料:脫碳政策需使用的關鍵材料如銅、鋰等;3、技能、技術與創新:回應氣候變遷政策需個人和機構有新的能力和技術;4、財政:以政策回應需有充足的資金。
推動淨零在科學技術上面臨的挑戰為關鍵材料的應用。相較於化石燃料,綠能技術需更多的材料;特別是應用於電力系統的銅和鋁,或應用於電池的鋰、鈷和石墨。稀土對於風力發電機、電動與混合動力汽車、行動電話、電腦硬體、平面顯示器和電視機為重要材料。惟此些關鍵材料的取得集中於極少數的國家,以致於供應鏈易受單邊衝擊的影響,而使價格飆升,阻礙轉型。原材料占綠色技術大部分的成本,而緊張的材料市場可能會阻止對綠色技術的使用。氣候計畫與公告需考量關鍵技術的風險,實踐可信且穩定的淨零碳排,需於全球開發新的資源、新型的加工製程,與加速投資。並藉由新技術,與發展特定材料的回收鏈,以減緩對取得材料的依賴。
OECD提出「福祉透視」(the Well-Being Lens)的流程,以協助各國確認與考量淨零轉型的優先政策。此過程的步驟為:1、預設若為運作良好的系統所能達成的成果;2、理解現行系統無法達成的原因,以及如何重組和設計系統;3、確認行動與政策對於改善系統運作具有潛力。
本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟於2024年4月26日通過重型車輛二氧化碳排放性能標準(Regulation (EU)2019/1242)修正案,加速交通運輸部門的脫碳進程,以實現2050年淨零排放目標。修法重點如下: (1)擴大適用範圍:除了現有的卡車外,亦納入市區公車、長途巴士(7.5噸以上)、拖車等車型,如垃圾車等特種車輛也將從2035年起納入管制。而歐盟執委會將於2027年評估是否將5噸以下小型貨車也納入規範。 (2)明確減排目標:要重型車輛的二氧化碳排放量在2030年、2035年和2040年分別較2019年減少45%、65%和90%。求2030年起,90%的新售市區公車必須為零排放車輛,並在2035年達到100%零排放。 (3)技術中立原則:允許製造商選擇電動化、氫燃料電池或氫內燃機等不同技術路線來達成減排目標。 (4)豁免及彈性條款:針對礦業、林業和農業用車,以及軍用、緊急救災和醫療用途車輛等特殊用途車輛,或年產量低於100輛的小型製造商,新法將不強制納管。且為確保產業公正轉型,歐盟也提供相關培訓和資金援助,協助產業轉型和勞工技能提升。 歐盟執委會將於2027年評估這項規範的實施成效,並考慮納入更多車型、制定全生命週期碳排放計算方法,以及評估可再生燃料在交通運輸部門脫碳進程中的作用。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟(Bundesverband der Deutschen Industrie)與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門,以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題,並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議: 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的,例如隱私設計(Privacy by Design)。另,繼歐盟法院針對安全港判決的裁定,業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員(Datenschutzbeauftragten des Bundes)針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權:在立法上不應急於規範管制,有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全:雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法(IT-Sicherheitsgesetz),強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務(Meldepflicht)。但是,若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制,則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權:標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中,特別在系統的互通性上,非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者,在一定的條件下,均享有標準必要專利授權。 5.產品責任:因智慧工廠下之自治系統(autonome Systeme)有自主決定的能力,而因其所導致的民事糾紛,可透過新民事責任概念的架構所解決,並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人(ePerson)。
歐盟與美國宣布就新的跨大西洋資料傳輸框架達成原則性協議歐盟委員會與美國白宮於2022年3月25日發布聯合聲明,宣布雙方已就新的跨大西洋資料傳輸框架達成原則性協議。此舉旨在因應2020年7月歐盟法院(Court of Justice of the European Union)於Schrems II案的判決中宣告「歐盟—美國隱私盾協定」(EU-US Privacy Shield Framework)不符合歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)而無效。依照該聯合聲明,新的框架將在雙方間資料流動的可預測性、可監督性、可信賴性以及可救濟性等方面進行補強,以充分維護公民的隱私與自由權利。 目前,該框架仍處於原則性協議的階段,具體細節仍有待後續談判。聯合聲明指出,美國在下列三個方面做出了「重大承諾」: 加強控管美國的情報活動,以確保所追求國家安全目的適法,且所採取的手段係在必要範圍內,而未過度侵犯公民的隱私與自由。 建立具有約束力且獨立的多層次救濟機制,其中包含一個由非政府人員所組成的「個人資料保護審查法院」,並賦予該組織完全的審判權。 針對情報活動強化分層且嚴格的行政監督機制,以確保其合乎隱私與自由的新標準。 上述原則性協議的達成,表面上無疑是一項好消息,將有助於解決雙方跨境資料傳輸的法源爭議,並避免持續演變成嚴重的歐美貿易爭端。然而,美國政府能否順利將新框架轉化為具有約束力的國內行政命令,仍存在相當多的不確定因素。若結果為否,則最終亦難以達成取得歐盟根據GDPR所為「適足性認定」(adequacy decision)的政策目標。