為遏止通貨膨脹惡化以及應對全球氣候變遷問題,美國總統拜登(Joe Biden)於2022年8月16日簽署通過4,370億美元支出的《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act),約3,690億美元將用於減少二氧化碳的排放以及實現綠色環保的目標。
法案著重在潔淨能源(CLEAN ENERGY)、醫療保健(HEALTH CARE)以及稅制改革(TAXES)三大面向。其中,關於潔淨能源(CLEAN ENERGY)部分,根據該法案,美國政府將提供優惠政策,鼓勵美國家戶節約能源以及推動潔淨能源經濟產業的發展。
將提供補貼給購買電動汽車、節能家電以及安裝住宅太陽能發電系統的家戶,以提倡綠色環保。符合條件的家庭或個人,購買二手電動汽車將可獲得4,000美元的稅收抵免,若是購買新的電動汽車甚至可獲得高達7,500美元的減稅額度。不過必須留意的是,由於法案要求受惠條件必須包含電動汽車的零件是在美國製造組裝,車輛電池關鍵材料來源以及車輛售價也都有嚴格特定要求,因此並非所有的電動汽車都符合7,500美元的稅務補貼資格。又,購買節能家電的家庭,可獲得1萬4000美元的消費折抵。至於安裝住宅太陽能發電系統的家庭則可享30%的減稅額度。綜上,預估每年可替利用潔淨能源的家庭節省500至1,000美元的能源支出。
法案同時推動潔淨能源經濟產業的發展,預測至2030年之前,將增設9.5億塊太陽能板、12萬台風力發電機以及2300家電池儲能廠。此外,超過600億美元的投資,將為國內潔淨能源產業創造數百萬個就業機會。
透過《降低通膨法案》,將可望降低通貨膨脹、減少碳排放以及空氣污染,確保美國人民可以在符合最高標準的零排放建築中生活與工作,從而提升生活品質並兼顧環境永續發展。
美國加州行政法辦公室(the Office of Administrative Law)於2019年12月17日宣布,根據日前通過之修訂規範,該州車輛管理局(the Department of Motor Vehicles)將審查州內公共道路上進行輕型自動駕駛(下稱自駕)運輸服務商業化應用測試之申請,換言之,業者如取得車輛管理局之核准,可以測試重量未達10,001磅之自駕運輸車輛(如一般客車、中型貨車、可載運雜貨類商品的客貨兩用車等)服務。另外,業者如欲就該自駕運輸服務收取運輸費用,則必須另向車輛管理局申請佈署(deployment)許可,即商業化或供公眾使用之許可。 不論何種自駕運輸車輛服務之測試,均須遵循現行測試、佈署之申請程序要求,並根據車輛管理局的核准內容進行有或無安全性駕駛人(safety driver)的自駕運輸服務測試,簡要整理不同規範要求如下: 如為有安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 證明車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 維持測試駕駛人(test driver)的培訓規劃,並且證明每位測試駕駛人均完成培訓。 確保測試駕駛人維持潔淨(clean)的駕駛記錄。 確保測試駕駛人在測試期間乘坐在駕駛座上監控車輛的運行狀況,並在有需要的時候可以即時接管車輛。 須提交年度脫離(或譯為解除自駕)報告(disengagement report),且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如為無安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 提供測試自駕運輸服務所在地方當局之書面通知以茲證明。 證明自駕測試車輛符合以下要求: (1)車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2)車輛與執法部門間的通訊方式。 (3)製造商將如何監控測試車輛之說明 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫。 證明自駕測試車輛符合聯邦機動車輛安全標準(FMVSS),或提供國家公路交通安全管理局(NHTSA)之豁免監管證明。 證明自駕測試車輛可以在沒有駕駛人存在的情況下可以自主運行,並屬於美國汽車工程師協會(SAE)標準等級4、等級5之車輛。 證明測試車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 通知車輛管理局將要測試營運的區域範圍。 維持遠端遙控操作相關培訓規劃,並證明每位遠端遙控操作者均完成培訓。 須提交年度脫離報告,且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如自駕運輸服務擬商業化或供公眾使用,申請佈署之相關要求如下: 證明車輛: (1)配備自駕車輛資料紀錄器,此技術是根據加州車輛法規(California Vehicle Code)設計來偵測並反應道路實際狀況 (2)符合聯邦機動車輛安全標準或提供國家公路交通安全管理局之豁免監管證明。 (3)符合現行關於網路攻擊、非經授權侵入或錯誤車輛控制指令之防護、偵測與回應等產業標準。 (4)製造商曾進行測試與驗證,並有足夠信心將車輛佈署於公用道路上。 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫複本。 如果車輛不需要駕駛員,製造商必須證明其他事項: (1) 車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2) 當碰撞事故發生時,車輛可以顯示或傳輸相關資訊予車輛所有人或操作員。 綜上所述,若要在加州進行自駕運輸車輛服務測試,須視其服務型態及是否涉及佈署,以遵循不同規範要求,申言之,服務採行有無安全性駕駛人與是否商業化或供公眾使用,二者為併行關係,舉例來說,如業者擬佈署有安全性駕駛人之商業運輸服務,則須同時符合有安全性駕駛人之測試與應用以及佈署等要求。加州對於自駕車輛運輸服務商業化之措舉,值得我國借鏡以完善自駕車輛運輸應用之推動。
落實綠色供應鏈 台灣廠商尚待加強歐盟推動的有毒物質禁制令( Restriction of Hazardous Substances, RoHS )自今( 2006 )年 7 月後開始啟動,國內多家 IT 廠商如主機板、液晶螢幕等業者均表示產品符合 RoHS 規範,政府提供的資料也指出,台灣大約八成的供應商和製造商符合 RoHS 規範,但是依照綠色環保產品行銷業者的觀察,實際數據遠低於此,應該只有五成不到。 所謂的 RoHS ,係明列自 2006 年 7 月後,製程、設備及材料處理研發禁止使用 6 種有毒物質,如鉛、汞、鎘等,內含六項管制物質的產品將不可在市面流通,屆時輸歐的電子、電機產品皆必須符合該標準。如果一旦抽驗發現有毒物質,產品即可能遭受召回、高額罰款或者長期法律訴訟。 廠商所謂的「符合」還有很多可議的空間,主要原因有兩種:首先製造商在取得供應商提供的原物料時,也許前者的確不含有毒物質,但是在製程、運送過程中,原物料仍有被污染的可能性,例如有鉛和無鉛產品共用一條生產線。然而製造商但憑供應商提供的品質文件就聲稱終端產品符合了 RoHS 規範。 其次,即使是供應商表示原物料符合 RoHS 規範,也還有待商榷,因為這必須判定供應商的原物料送審時,是以混測還是均質檢測。所謂的混測就是把包含兩三種不同原料的產品一併送測,這時候即使單一原料含有有毒物質,但在和其他物質含量平均後就無法檢測出來。均質檢測則就是每個原料都單獨出來檢驗。由於後者的成本高出許多,因此國內供應商多以混測方式送審,使得檢測結果可信度並非絕對。 RoHS 對將大量產品輸出歐洲市場的台灣 IT 產業影響深遠,根據經濟部技術處所提供的資料,據估計將有近 3.5 萬家廠商、高達新台幣 2,446 億元的產值將受到衝擊。基於此原因,經濟部技術處於去( 2005 )年七月啟動「寰淨計畫( G 計畫)」,結合系統廠商、檢測驗證機構、資訊服務業者等單位,以系統廠商帶動下游供應商的方式,加速國內電腦廠商推出符合環保規範的產品。儘管政府推動甚殷,國內供應商的確在前年開始準備,不過要確實符合 RoHS 之規範精神,而非僅是形式上符合,仍有待政府與業者共同努力。
從匯流看我國電信與廣播電視產業之法律規範 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。