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。
印度政府近年來聚焦新創創業發展,其成果更是驚人,根據一份研究報告,印度的科技產品相關新創事業光是在2016年就已達4700家以上,在當年排名全球第三,僅次於美國與英國,且預計在2020年會有2.2倍左右成長率,亦即數量翻倍。1 現今印度政府共計有超過50個新創事業獎勵補助等機制,分別由不同部門與單位執行,2 以下針對新創事業專利權補助之三大機制作介紹。 電子與資訊部門(Department of Electronics and Information Technology)、科學與工程研究委員會(Science and Engineering Research Board),以及生物科技產業研究輔助委員會(Biotechnology Industry Research Assistance Council),為三大對新創事業專利權之申請與握有,提供相關補助之印度政府部門。 (1) 電子與資訊部門之機制主要適用於人工智慧、資訊科技與軟體等產業,符合機制的新創業者申請國際專利權時,印度政府會提供15萬盧比(相當70萬台幣)或是總花費50%的補貼,補助金額看似多,但該機制有產業限制,且只施行至2019年11月30日。 (2) 科學與工程研究委員會之新創機制亦是對於專利申請有金錢上之補貼,特色在於適用產業十分廣泛,舉如化學、硬體、醫療、農業、航空、通訊、建築、能源等產業皆在機制內,重點要件在於新創業者需是已進入概念驗證(proof of concept)之階段,再者,該新創機制沒有施行期限。 (3) 生物科技產業研究輔助委員會之創新機制沒有適用產業與期限的限制,但適用對象確有限制,只限印度公民與成功展現概念驗證之創新者,該機制特色在於:補貼是對於符合標準的整個專案計畫,非只對於專利權。金額大約是20萬至500萬盧幣(約台幣10萬至200萬),或是整個專案計畫50%-90%花費。 印度政府對於新創業者之專利權相關補助共有三個機制可以選擇,優點在於新創業者可以依自己的展業別、發展階段、預算及相關因素自行選擇最有利的機制,以達到獲取補助最高的成功率。單一新創補助機制過於硬性,多數方案則可以提供選擇性與彈性。台灣就新創事業多提供貸款融資服務、資金補助計畫、或稅務減免等政策,尚未針對新創事業專利權做特定之政策優惠,或許台灣能在印度此三大專利權補助機制有可學之處。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示 美國FDA為因應藥品汙染事故公告四項製藥新指導原則美國食品藥物管理局(the United States Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)於2015年2月13日公告四項與藥品製造有關之指導原則(guidance)作為補充相關政策執行之依據,主要涉及藥品製程中,藥品安全不良事件回報機制、尚未經許可之生技產品的處理模式、藥品重新包裝,以及自願登記制度中外包設施之認定應進行的程序與要求。 該四項指導原則係源於FDA依據2013年立法通過之藥物品質與安全法(The Drug Quality and Security Act,以下簡稱DQSA)所制定之最新指導原則。因2012年位於麻州的新英格蘭藥物化合中心(The New England Compounding Center),生產類固醇注射藥劑卻遭到汙染,爆發致命的黴菌腦膜炎傳染事故,故美國國會制定DQSA,以避免相同事故再次發生。DQSA要求建立自願登記制度(system of voluntary registration),倘若製藥廠自願同意FDA之監督,成為所謂的外包設施(outsourcing facilities)。作為回饋,FDA即可建議特定醫院向該製藥廠購買藥品。 而本次四項指導原則之內容,其一主要涉及外包設施進行藥物安全不良事件回報之相關規定,要求製藥廠必須回報所有無法預見且嚴重的藥物安全不良事件。在不良事件報告中必須呈現四項資訊,其中包括患者、不良事件首名發現者、所述可疑藥物以及不良事件的類型。同時,禁止藥品在上市時將這些不良事件標示為潛在副作用。第二份指導原則對於尚未經許可的生技產品,規定可進行混合,稀釋或重新包裝之方法;並排除適用某些類型的產品,如細胞療法和疫苗等。第三份指導原則涉及重新包裝之規定,內容包括包裝地點以及如何進行產品的重新包裝、監督、銷售和分發等其他相關事項。而第四份指導原則規範那些類型之藥品製造實體應登記為外包設施。為此,FDA亦指出聯邦食品藥物和化妝品法(the Federal Food Drug & Cosmetic Act)之規定裡,已經要求製造商從事無菌藥品生產時,必須將法規針對外包設施之要求一併納入考量。