瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則，規範企業非財務資訊揭露義務標準
瑞士聯邦委員會（The Swiss Federal Council）於2022年11月23日發布氣候揭露規則（L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques），旨在補充《瑞士債法典》（Code des Obligations）企業非財務資訊揭露義務之標準，要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊，並於2024年1月1日起生效。
依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度（Transparency on Non-Financial Matters）」規定，擁有500位以上員工，且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司（下稱大型企業）每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容，要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊，要點如下：
（1）明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊，皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。
（2）將氣候相關財務揭露工作小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD）公布之「TCFD建議書（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」與附件「TCFD建議書之實施（Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」納為瑞士大型企業氣候揭露標準，包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題，並應留意建議書「適用所有部門（all-sectors）」與「個別部門（certain sectors）」之指引。
（3）如未依規定揭露者，則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式，或說明無須遵循的正當理由。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
吳允中
副法律研究員 編譯整理
CONSEIL FEDERAL SUISSE, Ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques, available at https://www.newsd.admin.ch/newsd/message/attachments/74000.pdf（last visited Dec. 7, 2022）.
CONSEIL FEDERAL SUISSE, L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques entrera en vigueur le 1er janvier 2024, https://www.admin.ch/gov/fr/accueil/documentation/communiques.msg-id-91859.html（last visited Dec. 7, 2022）.
Droit des obligations, FEDLEX, https://fedlex.data.admin.ch/eli/cc/27/317_321_377（last visited Dec. 7, 2022）.
蔣瑜玲，〈瑞士ESG新法規正式生效〉，科技法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8795&no=64（最後瀏覽日：2022/12/7）。
盧秉羲，〈日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》〉，科技法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8685&no=64 最後瀏覽日：2022/12/7）。
美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標： 一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
我國電子遊戲場業管理條例修法研析-參考美國佛州Family Amusement Games Act我國電子遊戲場業管理條例修法研析 -參考美國佛州Family Amusement Games Act 資策會科技法律研究所 法律研究員 王凱嵐 105年04月06日 去年七月，美國佛州政府簽屬一份Family Amusement Games Act 法案，條文部份針對電子遊戲機做完整的定義解釋，及遊戲機所擺放的場域做限制。特別的是此法案排除博弈遊戲，僅針對非博弈遊戲做獨立規範。 新修法案之目的在於解決相關遊戲業者面對舊法時的疑惑。修法後將博弈性遊戲與技術性遊戲做出區分，另關於遊戲擺放的場域以及遊戲獎賞都有明確的立法條文。法案做出明確規範後，大幅度的降低遊戲機業者對於政府法規的不確定感，在遊戲產業上能夠有更多的空間去發展及調整。 在我國，長久以來電子遊戲場所給大眾多為不良的印象，政府雖然早已制定「電子遊戲場業管理條例」作為規範，但自民國八十九年二月三日公布施行至今已超過十五年，立法時之管制目的及作法與現今社會風氣、產業趨勢已不盡相符，本文擬藉由參考美國佛州對於遊戲機的定義及限制規定，就未來可能之修法方向提出建議。首先論我國現行條例之問題，再論美國佛州立法可採之處，最後將針對現行條例未來修正提供建議。 壹、美國佛州Family Amusement Games Act: 美國佛州Family Amusement Games Act (以下簡稱「親子遊戲機法」)對於遊戲機台做以下的文字解釋：「可供一般民眾單純娛樂之遊戲，得使用鈔票、硬幣、卡片、彩券、代幣、籌碼或相似的替代物進入遊戲，並能以遊戲技術控制遊戲結果。排除任何其它具有博弈性質的遊戲。」從佛州法條上的解釋可以看出，此立法上將遊戲區分技術性與博弈性兩種類型，遊戲者必須是以自身遊戲技巧控制遊戲並能影響其結果，且非只靠運氣或投機心態遊戲。與佛州舊法相比，新法之遊戲機不僅以使用硬幣為限，允許使用其它相類似的替代物遊戲。提高了彩券獎品的金額限制，並新增遊戲機得放置的場域(保齡球館、旅館、餐廳)。 為了使定義更加完善，美國佛州新法僅針對博弈性遊戲做解釋:「1.遊戲以機械式或影像上具有吃角子老虎機的捲軸或符號，或以視頻模擬任何其他賭場遊戲，包括撲克、賓果、拉霸機、樂透、輪盤賭、擲骰子，但不僅限於上述之遊戲。2.遊戲中玩家無法以自身技巧控制結果或其遊戲結果為不可目測、不可知悉、不可預見。3.視頻撲克遊戲或任何遊戲或機器可被本州法律解釋為賭博設備。4.任何遊戲或設備被規定在15 U.S.C. s. 1171，除非排除在15 U.S.C. s. 1178。」從以上的條文可以看出，佛州在博奕性遊戲上，完整的做出定義，使遊戲業者能清楚的知道遊戲機的類別區分，對於機台發展和市場推廣上有相當大的助益。 美國佛州將非博奕性遊戲機區分為A、B、C三類。首先A類為得重複遊戲獎勵遊戲機，其遊戲結果不得以現金、彩券、籌碼、點數、折價卷或任何有兌換價值之電子點數當作獎勵。此類遊戲機，因其遊戲性質僅以單純地重複性遊戲，在擺放區域上並無限制。B類為得以彩券做為遊戲獎勵之遊戲機。C類為得以直接獲取獎勵物品之遊戲機，但其商品價值不得超過一定之金額限定。B、C兩類遊戲機，其擺放場域相似度高，僅有部分場域另做規定。區分此三類之目的，在於規範不同遊戲結果之遊戲機台。又關於彩券及獎勵物品在佛州新法中，也有詳盡的規範，具體的勾勒出三種遊戲機三種不同的遊戲態樣。 貳、我國電子遊戲場業管理條例 我國電子遊戲場業管理條例第4條所稱之電子遊戲機「指利用電、電子、電腦、機械或其它類似方式操縱，以產生或顯示聲光影像、圖案、動作、之遊樂機具，或利用上述方式操縱鋼珠或鋼片發射之遊樂機具。但未具影像、圖案，僅供兒童騎乘者，不包括在內。」關於電子遊戲機的認定，判斷上以是否利用電、電子、電腦、機械或其它類似方式操縱，若是符合以上要件，應屬於本條例所稱之電子遊戲機。 我國「電子遊戲場業管理條例」採營業分級、機具分類之制度，依據遊戲之內容之暴露、暴力、血腥、恐怖程度及操作結果區分將電子遊戲機分為三類:益智類、鋼珠類、娛樂類。所謂益智類遊戲其內容無任何暴露、暴力、血腥或恐怖，亦無任何渲染妨害風化之元素在內，且其操作結果所得之分數僅得作為兌換獎品之憑證，不得作為轉押住使用，判斷標準相當嚴格。 關於遊戲營業場再區分成兩類，我國電子遊戲場業管理條例第5條:「普通級：指僅設置益智類電子遊戲機，供兒童、少年及一般大眾遊藝者。限制級：指設置鋼珠類、娛樂類或附設益智類遊戲電子遊戲機，僅供十八歲以上之人遊藝者」而又同條例第9條之規定:「電子遊戲場業之營業場所，應距離國民中、小學、高中、職校、醫院五十公尺以上。」，由此可知我國雖將電子遊戲機依內容區分為三類，但其遊戲場所只區分兩類，且在設置地區之限制是相同的。 參、小結 數位休閒產業現階段發展所遇到的問題，除了先前提到的負面形象外，還包含法制規範已不符合潮流，此現象造成產業被法律嚴格管理、地方政府限制發照、人才投入意願低落。因此，修改現行管理條例以及匡正產業形象已有其必要性與重要性。 前述美國佛州的立法例，在遊戲機的定義上即與我國有明顯不同。佛州以進入遊戲的方式定義新法所規範的遊戲機類別。我國可考慮參考此分類方式，將遊戲類別的區分單純技術性與射倖性遊戲(博弈目前在我國不合法)，並在益智類遊戲分類項下針對暴露、暴力、血腥或恐怖等要素，參考遊戲軟體分級之作法再作進一步的區分，同時搭配擺放遊戲機台場域的限制規定，不再用原則限制的角度去立法，而是回歸到遊戲場業管理制度上做規範，使遊戲機台開發商或製造業者能按其公司營運方向進行內容種類的規劃，以追求產業發展與安全監管上的平衡。
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）與加拿大首席選舉官（Chief Electoral Officer of Canada, CEO）於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引（Guidance for federal political parties on protecting personal information）。目前加拿大選舉法（Canada Elections Act, CEA）僅概括規範政黨須制定隱私政策，以保護選民之個人資料，惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策，並提交給加拿大選務局（Elections Canada）。若其隱私政策變更，必須通知首席選舉官，且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範，為具體實踐政黨隱私保護制度，加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件： 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料？ 二、 如何保護其蒐集之個人資料？ 三、 說明如何利用個人資料？是否會將個人資料給予第三方？ 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓？內部控管機制為何？ 五、 蒐集分析之資料為何？是否有利用cookie或相關應用程式蒐集？ 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外，該辦公室更建議參採國際隱私保護作為，著重公平資訊原則，政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集，且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資，並應建置保障性措施與合規性管理機制。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」