世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:
1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。
2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。
3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。
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。
歐盟發布第三版支付服務指令(PSD3)草案,強化消費者保護與改善產業環境歐盟執委會(European Commission)於2023年6月28日提出第三版支付服務指令(Third Payment Services Directive, PSD3)草案,目前預計於2024年底前通過最終版本,並於2026年施行。 相較第二版支付服務指令(PSD2),PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範,補強安全性(Security)、透明度(Transparency)與促進創新(Innovation),建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊,改善支付產業競爭環境,提高消費者對資料掌控度,促進創新金融產品服務發展。 PSD3修正重點歸納如下: 一、消費者保護:強化對未經授權交易之保護,完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案,減少消費者潛在損失。 二、開放銀行(Open Banking):持續推動開放銀行發展,透過加強規範第三方支付服務提供者(Third party payment provider, TPP)與提供更標準化與更安全的應用程式介面(Application Programming Interface, API),促進創新金融產業服務發展。 三、支付系統安全性:強化客戶身分認證(Strong Customer Authentication, SCA),促進支付過程的透明度與安全性。 四、因應新型詐欺:導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。 五、跨境支付:加強跨境支付措施與降低成本,推動歐盟市場一體化。 六、支付創新與多元化:導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。 七、監管:制定更明確的法規,加強各方監管,確保市場公平與穩定。
麥當勞在歐盟失去其使用「Big Mac」的部分商標權利歐盟普通法院(EU General Court)於2024年6月5日宣告McDonald’s(後稱麥當勞)在與競爭對手愛爾蘭速食品牌Supermac's的訴訟中,失去其「Big Mac」(又稱「大麥克」)之部分商標權,即無法將「Big Mac」商標用於雞肉三明治等家禽類商品與餐廳內用及得來速外帶等餐飲服務上。 此案件起因於Supermac's公司拓展事業版圖進入歐盟市場,將公司品牌名稱「Supermac's」申請註冊歐盟商標,而麥當勞則主張消費者可能與其於1996年取得之「Big Mac」歐盟商標產生混淆誤認。然而,Supermac's於2017年向歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office,後稱EUIPO)以「麥當勞未真實使用(genuine use)『Big Mac』商標逾五年」為由,申請廢止麥當勞之「Big Mac」註冊商標。EUIPO於2019年廢止「Big Mac」商標於部分類別的註冊,惟EUIPO仍允許麥當勞仍可將「Big Mac」商標用於雞肉三明治、其他家禽產品及餐廳服務上。 爾後,Supermac's向歐盟普通法院提出上訴,而歐盟普通法院於2024年6月認為,麥當勞未能證明其於連續五年間有將「Big Mac」商標「真實使用」於雞肉三明治、家禽商品或餐廳服務的使用程度(例如:銷售量、商標使用期間長短及使用頻率等),故認定麥當勞不得再將「Big Mac」商標用於雞肉三明治、家禽商品或餐廳、得來速或外帶等服務上,惟本案尚未確定,而可再就法律問題上訴,故仍可持續關注本案的後續發展。 企業可從本案了解到當品牌標識成功註冊為商標後,務必留意各國所規範之連續使用年限(例如若連續五年未使用歐盟商標,則可能有被商標廢止之風險),以及明確留存足以佐證「真實使用」於註冊所指定之類別與品項之使用證明,以維護品牌商標之保護。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。