美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月10日首次發布「交通運輸業去碳藍圖」(The U.S. National Blueprint for Transportation Decarbonization),致力於2050年前達成交通運輸業淨零碳排目標。
交通運輸業碳排放占美國碳排放總量三分之一,是二氧化碳的主要排放源,有鑒於此,是美國淨零路徑的優先重點對象。「交通運輸業去碳藍圖」是以《跨黨基礎建設法》(Bipartisan Infrastructure Law)和《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act)作為依據,這兩部法律代表美國願意對建立一個更安全、更永續的交通系統而做了歷史性投資。本藍圖由美國能源部、運輸部、住宅與都市發展部以及環保署共同訂定,列出交通運輸業整體淨零轉型的重要方向與架構,具體體現拜登政府力抗氣候變遷,誓言2035年達到100%潔淨電能、2050年實現淨零碳排放的目標。
藍圖提出交通運輸業去碳策略的三大方針:
(1)提升生活便利性。
透過區域、州以及地方層級的基礎設施投資暨土地使用規劃,確保工作場所、購物中心、學校、娛樂以及各種生活服務設施皆在國民居住生活環境周邊。從而減少通勤時間、提供良好的步行與自行車發展環境、提升生活品質。
(2)更高效的交通運輸系統。
透過更高效的交通運輸系統暨潔淨能源運輸規劃,可有效降低氣候變化風險及其影響,確保構成整體性的均衡運輸系統,得以達成永續交通系統的目標。
(3)推動零排放車輛。
透過部署電動車充電或氫燃料補充設備計畫,推動低污染、使用清潔能源、油電混合車、氫燃料電池車等零排放車輛。
藉由「交通運輸業去碳藍圖」,將可望完善綠色運輸規劃、減少消費者支出、改善公眾健康,同時保障國家能源安全,進而提升美國人民生活品質、環境永續性,並兼顧國家經濟的可持續發展。
面對全球淨零排放浪潮,此藍圖值得讓同樣已宣示將和國際主流同步,達到2050淨零排放目標的我國,借鏡參考。
2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
日本財務省研擬要求企業以電子方式申報法人稅和消費稅日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低,根據世界銀行之調查,日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時,是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率,日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行,目標是在今年6月前提出具體草案,納入2018年度的稅制改正大綱。 日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅,各地稅務署可透過國稅綜合管理(SKS)系統讀取申報書類並取得其內容,且由於相關申報書類依法應保存9年,利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。 以2015年為例,法人稅全年總申報件數約196萬件,其中已有75%是經由網路申報。但另一方面,資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%,理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統,以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外,佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因,就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。 我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段,為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景,應可參考前述日本政府之各項作法。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
新搜尋技術將改變數位內容產業的版圖美國麻省理工學院企業論壇 (MIT Enterprise Forum) 日前在紐約市舉行了專家座談會,與會專家指出,新的網路搜尋技術,將改變數位內容產業的版圖。一個最重要的技術躍進,在於突破目前以文字為搜尋條件的限制,未來,透過新的技術,使用者將可以圖像、聲音甚至影片來進行搜尋。如此,數位內容產業的傳播將會更具效率,整個產業的發展也會更迅速,消費者也能更快速地享受到各種數位內容。且讓我們拭目以待。