日本制定綠色轉型基本方針草案,規劃未來10年政策藍圖

  在美中對抗、烏俄戰爭等地緣政治背景下,世界各國開始重視供應鏈穩定問題。日本在過去幾次供應危機中,逐漸從以化石能源為中心之產業結構,轉向以綠能為主之產業結構,為讓自身能最大限度地利用脫碳相關技術,並在維持能源穩定供應的同時,強化日本產業競爭力,日本經濟產業省於2022年12月23日公布「實現綠色轉型基本方針(草案)」(GX実現に向けた基本方針),提出未來10年政策藍圖,目前正於全國各地辦理意見交流會,徵集民眾意見。

  根據上述方針草案,日本未來將採取之措施包括:(1)透過《能源使用合理化法》(エネルギーの使用の合理化に関する法律)徹底推動節能、製造業結構轉型為碳循環型生產體制,並導入蓄電池和控制系統;(2)再生能源成為主力電源,2030年再生能源占比達到36-38%;(3)2030年核能占比達到20-22%;(4)導入氫能、尿素等新能源,於2025年大阪萬博將進行實驗,並參酌外國實際案例,以安全為前提,制定合理之氫能安全戰略及國際標準;(5)整備電力及瓦斯市場,以確保供應穩定;(6)強化資源外交及國際合作,避免因依賴外國資源而產生斷鏈危機;(7)推動蓄電池產業;(8)促進資源循環;(9)運輸部門綠色轉型,包括下一世代汽車、飛機、船舶、鐵路、人物流等;(10)以脫碳為目的之數位投資;(11)住宅、建築物節能;(12)基礎設施投資;(13)碳捕捉技術;(14)食材、農林水產業轉型等。

  除上述措施外,日本亦將運用綠色經濟轉型債券(暫定)及各種金融手段,支援綠色轉型前期投資。相關法案預計於下次國會提出,並於兩年內檢討具體措施。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 日本制定綠色轉型基本方針草案,規劃未來10年政策藍圖, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8953&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/03)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐洲食品管理局發佈「基因改造動物所衍生的食品及飼料與基因改造動物的健康與福利之安全評估」指導文件

  雖然歐盟未曾批准基因改造動物所衍生的食品與飼料之市場應用。然生物科技發展迅速,許多歐盟境外的國家已發展許多關於基因改造動物科技之應用。是故,歐盟基於此類基因改造動物所衍生的食品與飼料可能對歐洲整體食品安全及環境帶來影響評估,而由歐盟執委會(European Commission, EC)要求歐洲食品管理局(European Food Safety Authority, EFSA)在歐盟第1829/2003 號規章(Regulation EC No 1829/2003)之架構下,發展關於「基因改造動物所衍生的食品及飼料與相關動物的健康與福利,以及對環境影響之安全評估」的綜合性的指導文件(Guidance),預計發布兩份指導性文件,第一份即為此份指導文件,其係針對「基因改造動物所衍生的食品及飼料」以及「基因改造動物的衛生與福利方面」兩方面的風險評估,在歷經2011所進行的公眾諮詢(Public Consultation)後,EFSA於2012年1月26日正式公布。該份指導文件內容並未包含「基因改造動物衍生之食品與飼料」對於環境所產生的影響之評估,EFSA另行制定第二份指導文件做為評估之依循,目前初稿已制定完成,並進行公眾諮詢,而可能於近期發佈。   因畜牧而豢養的動物之健康狀態,向來作為衡量此類農畜食品與飼料的安全之重要指標,本指導文件即以此指標作為整體基本假設。故該指導性文件之發展策略即以傳統飼養的動物健康狀態及其所衍生的食品與飼料作為安全衡量的基底標準(Baseline);並同時發展合適於「基改動物」與「衍生的食品與飼料」,各自的不同比較尺度的評估方法。其評估重點如下: 1.分子特性之評估,係提供針對動物插入一個穩定基因特徵(Trait)的結構描述之資訊之評估; 2.毒性物質之評估,針對基改動物以及衍生之食品與飼料所可能導致生物上改變之影響; 3.新蛋白質的誘發性過敏評估,係針對所有基改動物所衍生的食品所可能導致過敏之評估; 4.營養性評估,係針對所有的基改動物所衍生的食品與飼料對於人類或傳統飼養動的營養評估。 5.針對基改動物衍生的食品與飼料上市後的監測調查(Post-Market Monitoring, PPM),辨識此類基改食品與飼料在上市後可能的潛在之影響   此指導文件另一重點,即對於基因改造動物的健康與福利之評估,這項評估指標之重要性在於: 1.基於動物倫理,即對於動物本身之健康與福利之衡量; 2.動物本身的健康與福利之情形,亦被視為動物衍生產品之安全之重要指標。   綜上,此份指導文件建構出關於申請此類「基因改造動衍生食品與飼料」上市前的安全評估所必須提供的特定資料之內容架構,並結合即將發布的第二份關於環境影響評估的指導文件,做為上市前的綜合安全評估之依循。

因應虛擬貨幣發展,日本內閣通過修法草案,允許創投基金得持有加密資產

日本經濟產業省(METI)2024年2月16日於官網公布,內閣已審議通過《產業競爭力強化法》(Act on Strengthening Industrial Competitiveness)、《投資事業有限合夥契約法》(Limited Partnership Act for Investment, LPS法)等法律修正案。修法目標係為驅動企業投資新創、促進新創事業發展,其中允許創業投資基金(Venture Capital Fund, VC)得持有加密資產(crypto assets)即為本次修法亮點之一。 根據本次《投資事業有限合夥契約法》修正案,加密資產將被增列到「投資事業有限合夥」(Investment limited partnership, Investment LPS)得收購和持有的資產清單中。實務上日本創投基金多依《投資事業有限合夥契約法》規定,採投資事業有限合夥之組織型態存在。故若修正案最終能落實,將使新創事業得以透過向創業投資基金發行加密資產之方式進行籌資,可以大幅提高「加密貨幣與區塊鏈領域」之Web3新創獲得國內創業投資基金投資的機會,有助於日本建立更強大的區塊鏈技術(Blockchain Technology)和去中心化金融(decentralized finance, DeFi)市場。 日本本次修法,同時兼顧保護投資者利益與金融創新,頗值得我國借鏡。我國金管會雖已相繼公布「虛擬通貨平台及交易業務事業防制洗錢及打擊資恐辦法」以及「管理虛擬資產平台及交易業務事業(VASP)指導原則」,惟相關規範尚未完成細節。金管會主委今年初(2024年1月30日)表示,將朝設置專法強化投資人保障及管理之方向進行委外研究,草案預計今年9月出爐。面對區塊鏈技術暨加密資產快速發展帶來的監理挑戰,我國應持續積極關注國際組織及各國主管機關之監理發展方向,以研擬合適之法制規範。

金融科技(Fintech)專利戰局:那斯達克申請備份交易紀錄之區塊鍊專利

     近年來,大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日,數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利,這些專利涵蓋目前最火紅的領域,包含:區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。   全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年(2015)起,那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq,今年(2016)更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。   今年十月六日,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」(Systems and methods of blockchain transaction recordation)。這個專利在今年三月三十一日提出,發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay,及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。   具體而言,這個專利是由:一個電子錢包、一個委託簿(order book),以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術:在這個系統中,當數據交易請求間之配對被辨認出來後,系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊,各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下,交易所查核區塊鍊的內容,尋找與這些電子錢包相關的數據。此外,這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

TOP