國際能源總署發布2022年再生能源報告，分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢
國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2022年12月6日發布2022年再生能源報告（Renewable 2022），其整理和分析各國之再生能源政策和市場發展現況，並預測再生能源於2022至2027年間在電力、交通和供熱的部署情況，同時提出相關產業在發展上的主要障礙。報告重點如下：
（1）能源危機加速再生能源成長
烏俄戰爭所導致之能源危機，迫使各國加速其推動再生能源之政策，例：中國的十四五年規劃、歐盟的REPowerEU計畫，以及美國的降低通膨法案（Inflation Reduction Act）等等，將使2022至2027年間全球的再生能源裝置容量提升約2400GW，等同於中國目前電力的總量，其中歐盟、中國、美國和印度在未來五年間所建置之再生能源，將是過往五年的兩倍；而未來五年間全球成長之電力裝置容量中，再生能源的部分將占90%以上，並且，其總裝置容量將於2025年超越燃煤，成為最大宗的電力來源，其中，又將以太陽光電和風電為主要的發電方式。
（2）各國再生能源法制政策仍有進步空間
國家再生能源法制的不確定性、經濟措施不足、許可程序繁冗，以及電網設施的缺乏，都將阻礙再生能源的發展，若能消除該些障礙，包含簡化許可程序、改善競標方式及提升誘因機制，全球再生能源的成長速率將能再提升25%。
（3）再生能源轉換為氫氣之應用將大幅提升
隨著超過25個國家的氫能政策，全球用於電解產氫的風電和太陽光電裝置容量於2022至2027年間將達50GW，提升近100倍，而主要發展之國家為中國，其次則是澳洲、智利和美國。
（4）生質能的需求持續增加並需開發更多元的原料來源
國際對於生質能的需求將持續增加，在未來五年裡預計成長22%。其中，廢棄物和殘渣的利用是生質燃料重要的一環，至2027年時將有約三分之一的生質燃料來自該兩者，而在燃料需求擴增並造成供應壓力的情況下，則有待政策的推動和技術的研發，以開發更多元且永續的生質能原料。
（5）再生能源供熱的發展程度仍無法取代化石燃料
由於越來越多的供熱來源是依賴電力，而電力中再生能源的比例亦不斷提升，因此，2022至2027年間的再生能源供熱將會提升三分之一，而亦有部份原因是來自政策的推動，尤其是遭遇天然氣危機的歐盟。不過，依目前再生能源供熱技術的發展程度，還無法追上傳統化石燃料所能供熱的數量。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
顧典晉
副法律研究員 編譯整理
Renewables 2022, International Energy Agency, Dec. 6, 2022, https://www.iea.org/reports/renewables-2022 (last visited Jan. 5, 2023)
Renewable power’s growth is being turbocharged as countries seek to strengthen energy security, International Energy Agency, Dec. 6, 2022, https://www.iea.org/news/renewable-power-s-growth-is-being-turbocharged-as-countries-seek-to-strengthen-energy-security (last visited Jan. 5, 2023)
陳怡廷，〈美國總統拜登簽署《降低通膨法案》，通過美國史上最大氣候變遷支出法案〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8918&no=64 （最後瀏覽日：2023/01/05）。
根據美國瑞生國際律師事務所（Latham & Watkins）於2024年1月發布的ESG年度報告指出，隨漂綠議題延燒，ESG報告不受信任為一課題，因此國際逐步擴大ESG監管，多國透過立法強制企業應揭露永續報告書或供應鏈資訊，比如：歐盟於2023年1月生效之《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD），要求企業揭露的永續資訊需增加供應鏈資訊的透明度；美國證券交易委員會（SEC）於2024年3月6日通過規則，要求上市公司及公開發行公司揭露碳排放報告等氣候風險相關資訊。 為因應ESG帶來的挑戰，報告建議企業應採取流程化管理方式，了解產品進出口涉及的其他國家對ESG揭露資訊的要求，加以規劃並建置資料控管規範、進行人員教育訓練以及確認ESG相關資料的所有權歸屬。 由於碳排放量的計算沒有一致標準，且難以確保供應鏈上下游所提供的碳排資訊真實、未經竄改等問題，外界不容易信任企業永續發展書提倡的供應鏈減碳策略。國內企業可參考資策會科法所創意智財中心發布的《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，透過流程化管理，從制度規劃及留存供應鏈二氧化碳排放量或二氧化碳減量等產品相關資料歷程來增進ESG資料透明度。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明，提醒關於加密資產流動性風險有鑑於加密資產（crypto-asset）投資交易潛在風險與市場波動性，美國聯邦準備理事會（Federal Reserve Board）、聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC）與通貨監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2023年2月23日發布聯合聲明，提出加密資產增加銀行流動性風險情境，例如穩定幣因市場狀況之變動，導致銀行擠兌使大量存款流出，由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性，加密資產相關資金恐造成流動性風險提高，提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容，有效風險管理作法包括：（1）了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素，以及這些存款易受不可預測波動影響的程度；（2）銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險，並建立有效的風險管理控制措施；（3）應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃（contingency funding planning），例如流動性壓力測試；（4）評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度，以因應加密資產高流動性風險，確保經濟金融穩健發展。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議： （一）關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 （二）未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。 （三）關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考： (1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
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。