美國紐約州長簽署電動車充電樁安裝法案，以實現零碳排放車輛之目標
2022年11月22日紐約州長Kathy Hochul簽署一項新法案（S.8518A /A.6165A），旨在消除在私人財產上安裝電動車充電樁之障礙，以實現紐約州零碳排放車輛之目標。
該法案允許民眾在家中安裝充電站，並要求屋主協會（Homeowner Association，HOA，類似我國社區管理委員會）如欲拒絕屋主申請安裝電動車充電樁，須提出書面詳細說明理由，如於 60 天內未提出，除非是因為HOA合理要求其補正資料所致，否則屋主的申請即視為許可。紐約州欲透過該法案提升車主於住處安裝電動車充電樁數量，進而提高電動車使用率。
紐約州於2021年已立法（A.4302/S.2758）要求自2035年起販售新車皆需為零碳排放車輛，期許至2050年可達85萬輛零碳排放車輛。透過各項電動車相關政策之推動，2021年紐約州電動車銷售量大幅增長，截至2022年9月全州已超過11.4萬輛電動車上路，電動車充電站超過1萬座。
對此，我國立法院法制局於2022年6月發布「社區設置電動車充電設備問題之研析」報告指出，社區仍應以用電安全第一，不宜強制設置充電樁，現階段宜規定電動車廠商應設置充電設備或更換電池的設施，如要修正「公寓大廈管理條例」強制社區設置電動車的充電設備，建議優先修正「建築法」或「建築技術規則」加強設置該設備安全要求。
楊皓勻
副法律研究員 編譯整理
Gov. Hochul Just Signed A Law Pushing New York State Closer To Gasoline Ban, WBLK, Nov. 22, 2022, https://wblk.com/gas-ban-new-york-state/ (last visited Dec.2, 2022).
Governor Hochul Signs Legislation to Advance New York's Transition to Clean Transportation, NEW YORK STATE, Nov. 22, 2022, https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-signs-legislation-advance-new-yorks-transition-clean-transportation (last visited Dec.2, 2022).
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美國國安局網站違法使用長期性“Cookies”雖然美國政府明文規定禁止聯邦政府機關使用長期性“Cookies”，但國家安全局（The National Security Agency, NSA）近日卻被發現將永久性“Cookies”放置於造訪該網站民眾之電腦之情形，且保存期限長達30年（直到2035年）。 所謂“Cookies”，指於使用者端紀錄該用戶造訪某一網站的過程與從事之活動，以使得下次進行相同網路瀏覽更為容易之工具。例如，透過Cookies紀錄的功能，使用者就可以將帳號與密碼記載於電腦中，再次造訪時即不用再次輸入帳號密碼以提供認證。 根據預算管理（Office of Management and Budget, OMB）於2000年公布之備忘錄Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies（M-00-13）指出，聯邦政府機關除在於「必要需求」（Compelling need）下，不得使用長期性的“Cookies”。所有留在造訪民眾端的“Cookies”，必需隨著用戶關閉視窗而被消除。 NSA發言人Don Weber表示，NSA網站過去所使用的“Cookies”都是會隨者造訪者關閉網頁即刪除的暫時性“Cookies”，而這次之所以會產生長期性的“Cookies”留存在造訪者端，完全是因為NSA電腦系統更新不小心產生的，並非刻意用來作為監視使用者之工具。但民間團體則表示，這顯示了聯邦政府機關缺乏對於隱私權規範之認知，違反了國家最基本的隱私保護規範還不自知。 目前NSA已修正該程式，並清除了這些長期性的“Cookies”。
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。