英國氣候過渡計畫工作小組(Transition Plan Taskforce, TPT)在2022年11月8日公布其氣候揭露報告框架草案(Disclosure Reporting Framework)、實施指南,以及技術性附錄,用以輔導英國企業擬定氣候過渡計畫,並在技術性附錄中提供與氣候揭露相關的指標與準則等詳細資訊,供企業參考。
氣候過渡計畫是英國淨零政策相當重要的一環。英國財政部長於2021年COP26大會上宣布成立工作小組,研擬氣候過渡計畫的規範,要求英國企業公布清晰且可交付的計畫,英國財政部在2022年4月宣布TPT成立,負責建立一套英國適用、並且可與其它國際準則進行轉換的氣候過渡計畫準則。TPT根據氣候相關財務揭露工作小組(Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TFCD)、國際永續準則理事會(International Sustainability Standards Board, ISSB)、及格拉斯哥淨零金融聯盟(the Glasgow Financial Alliance for Net Zero, GFANZ)等現有成果,另增若干細節,在2022年11月提出此一框架草案及指南等文件。
TPT框架建議企業以企圖心、行動力和當責性為原則,分階段設定過渡計畫目標。而企業的氣候揭露應包括五大項目:基礎事項(如企業目標)、執行策略(如企業營運)、擴大參與策略(如與價值鏈的連結)、使用的指標與目標(如財務指標)以及治理(如董事會的監督與報告),這些在實施指南中都有詳細的說明。
TPT框架自公布起即公開徵求各界意見至2023年2月28日,並廣邀各界就其內容進行測試,提供意見反饋,這些都將供作TPT修訂框架之參考,預計2023年完成草案的最終版本。TPT的文件雖不具法律效力,但是其內容將成為英國金融行為管理局(Financial Conduct Authority, FCA)未來修訂上市公司及金融機構相關氣候過渡計畫揭露規則時的依據,其後續發展值得關注。
日本於2020年(令和2年)6月12日公告修正「電業法」(電気事業法,以下簡稱新電業法),並預計於2022年(令和4年)4月1日正式施行。本次修正有以下兩個重點:(1)調整電力工作物之定義;(2)新增電力事業之種類,以符合國際技術及市場之變遷。 日本新電業法調整了電力工作物之定義,將儲能設備納入了電力工作物之定義中,日本新電業法下所謂電力工作物係指:「為了發電、儲能、變電、輸電、配電或其他以電力使用為目的而設置之機械、器具、水壩、水道、蓄水池、電路、電線或其他工作物(但船舶、車輛或航空器等,則依其他法令定之)。」此外,日本新電業法也於電力事業之種類下,新增了「特定電力批發業」(特定卸供給業)此一新型電力事業。依日本新電業法對於「特定電力批發業」之定義,所謂「特定電力批發業」,係指:「自其他發電及儲能設備設置者(但不包含發電業者)處聚合其發出或放出之電力而再向售電業、一般輸配電業、輸電業、特定輸電業供應電力者。」又依日本經濟產業省規劃,「特定電力批發業」得自行設置儲能設備,自產消合一之用電戶(prosumer)之儲能設備或發電設備(包含但不限於再生能源)購入電力,並轉而再至電力交易市場向其他售電業者販售電力;但「特定電力批發業」不得直接從發電業者或其他售電業購買電力,也不得直接售電予用電戶,故特定電力批發制度實際上是旨在賦予聚合商(アグリゲーター)參與市場之地位。
逐漸式微的「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」在2023年,多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」,顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器,原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態,便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月,美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出,法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動,故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月,美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出,根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案(Defend Trade Secrets Act, DTSA)」,該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊,阻礙其尋求新的工作,因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月,美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外,美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中(Reported Opinion),皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之,大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述,儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅,但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐洲議會針對3D列印技術所涉及的智財權及相關法律責任提出意見「數位轉型監視站(the Digital Transformation Monitor)」為歐盟執委會中小企業執行機構(Executive Agency for Small and Medium-sized Enterprise, EASME)所資助執行的一項計畫,主要是研析數位轉型發展與知識並提供政策提案,3D列印技術為其計畫知識庫鎖定的項目之一。去(2017)年11月23日歐洲議會法律事務委員會(the European Parliament’s Committee on Legal Affairs)公告一份關於3D列印技術之智財權及法律責任之意見書(Working Document on three-dimensional printing, a challenge in the fields of intellectual property rights and civil liability,下簡稱意見書),提出3D列印技術對產業界所帶來的影響,範圍包括:醫療、航太、以及汽車零組件、玩具、電器等產品製造,甚至涉及古文物之修復、考古等。 該意見書點出智財權與法律責任兩個關鍵議題,前者係考量當物品透過數位設計,其後續將可能產生無數次的調修或應用,為了從根本上預防仿製造成侵權,應發展合法之3D列印服務,確保作者得到公平報酬;後者則基於3D列印技術包括數位及實體兩層面,個人可透過線上編修檔案,而開啟了大眾參與創新之生產形式,然而當有人被3D列印產品侵害權益,該由產品製造者、3D列印機生產者、或者是軟體創作者負起責任? 此意見書雖未提出具體解決方式,但試著勾勒出可能的緩解方案,包括:建置全球資料庫以使具著作權保護的3D物品受到重製管制;規範合法之私製3D物品次數以避免違法重製;施行3D列印稅以補償智財所有權人之損失等。儘管3D列印技術未使一般傳統製造業造成巨大影響,但其所衍生的相關問題,未來是否需要專為3D列印技術制定新歐盟法規或者在現行法規之下特例規範,仍值得持續觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。