日本岸田文雄總理於2022年7月成立「GX(グリーントランスフォーメーション,綠色轉型)實行會議」(GX実行会議),並於同年12月第5次召開「GX實行會議」,初擬《實現GX基本方針》草案,預計於國會提出相關法案,其內容主要有四個面向,本文摘述如下:
一、以能源穩定供應為前提
由於受到烏俄戰爭影響,導致能源短缺,為因應此一現況,日本將透過轉換製造業之原料及燃料,推動節能、並以再生能源作為主要電力來源。鑒於核電具有穩定輸出之特徵,將強化活用核電新措施,特別是將針對核電運轉年限部分進行修正。同時導入氫、氨之元素,用於發電、運輸、產業等領域,以提高自給率及應對可再生能源的輸出變動,有助於穩定供給。
二、成長型碳定價構想之執行
為了達成國際公約和強化日本產業競爭力,將採取以下措施:
1.為了綠色轉型,將於2023年發行規模約20兆日圓之GX經濟移行債(GX経済移行債,暫稱),作為前期GX投資之資金來源,將募集之資金優先投資於具備產業競爭力或經濟成長潛力、能削減排放量之企業為對象。
2.預計於2023年分階段試行碳排放交易,主要是由企業自行參與,根據排放量與發電效率,免費發放排放配額,再逐年減少配額。並於2028年導入賦課金制度(碳稅),針對化石燃料進口業者,先課以較低的稅,再逐漸增加。
三、拓展國際戰略
由於各國紛紛推出碳中和政策,日本有必要為世界的脫碳做出貢獻,故針對全球面向,將確立環保產品的國際評估標準方法,以及評估企業溫室氣體排放量之削减,建構相關減排制度。而針對亞洲部分,日本作為技術開發的領導者,則提供東南亞相關能源投資,活用國際協力銀行(JBIC)和日本出口和投資保險組織(NEXI)等進行公共的金融支援。
四、全體社會邁向GX
為協助化石燃料相關產業轉型成低碳產業,並確保在轉型過程中勞動力移動,將推動公正轉型,以保障國民生活,並針對中小企業一起推行GX,提供相關諮詢及排放量計算之節能診斷等措施,協助中小企業進行脫碳。
美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案,該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度,造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。 該法案指出,許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司,許多中小公司也受到patent troll的侵擾,也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出,提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權,及其侵權之方法等。另外,勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案,且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation),並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中,讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。 美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正,希望在打擊專利蟑螂時,又不至於過度保護AIA,而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括: 1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟,對於專利的有效性較謹慎檢視,因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同,以避免過度不合理的專利無效決定。 2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明,證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟,即造成濫用專利權人權利的情形,該法案規定,其可對其律師相關的懲罰。 3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效,PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。 提出這些修改法案,主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時,又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。