歐盟執委會提出《淨零產業法》草案，促進歐盟淨零技術的發展
歐盟執委會（European Commission）於2023年3月16日提出《淨零產業法（Net-Zero Industry Act）》草案，以擴大歐盟潔淨技術的製造，並為歐盟的潔淨能源轉型作好準備，同時亦為綠色政綱產業計畫的一部分。其中適用之淨零技術則包含太陽光電和太陽熱能、陸域風電和離岸再生能源、電池和儲能設備、熱泵和地熱能、電解槽和燃料電池、沼氣和生質甲烷、碳捕捉利用和封存、電網技術、永續替代燃料、少量核廢的新興核能、小型反應爐，以及相關的先進燃料。而推動措施之重點如下：
（1）建立有利發展的環境
將加強資訊的流通、減少成立專案的行政成本、簡化核准許可程序，以及設立單一聯繫窗口（One Stop Shop），以發展利於投資淨零技術的環境。另外，也將優先考慮能加強歐盟工業韌性和競爭性的淨零排放策略計畫，例如能安全儲存被捕捉之二氧化碳的場址規劃和建置。
（2）加速二氧化碳的捕捉
設定歐盟2030年的目標－二氧化碳儲存場址每年的注入容量應達到50百萬公噸（Mt），並要求歐盟石油和天然氣的生產業者需按其產量之比例做出貢獻，以促進二氧化碳捕捉和封存的發展，作為經濟上可行的氣候解決方案，特別是對於難以減少排放的能源密集產業。
（3）促進業者進入淨零市場
應在公共的採購和拍賣中，要求政府需考量產品的永續性和韌性並建立標準，促進公私部門對於淨零技術的需求，鼓勵業者們發展淨零技術，以提升該技術的供應多樣性。
（4）提升技能
設立專門的歐盟淨零學院，為潔淨能源轉型提供成熟的勞動力；並將與成員國、產業和其他利害關係人合作，設計培訓課程，重新訓練以及提升相關人才的技術能力。
（5）推動創新
支持成員國設立監理沙盒，在靈活的監管條件下對於新興的淨零排放技術進行測試以促進創新。
（6）設置淨零歐洲平台
建立淨零歐洲平台（Net-Zero Europe Platform）協助歐盟執委會和成員國進行合作和交換資訊。並且，透過該平台確認計畫之財務需求、瓶頸和最佳方案，以促進淨零相關產業的投資。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
顧典晉
副法律研究員 編譯整理
Net-Zero Industry Act: Making the EU the home of clean technologies manufacturing and green jobs, International Energy Agency, Mar. 16, 2023, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_1665 (last visited Mar. 29, 2023)
Questions and Answers: The Net-Zero Industry Act and the European Hydrogen Bank, European Commission, Mar. 16, 2023, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/qanda_23_1666 (last visited Mar. 29, 2023)
林均，〈歐盟發布綠色政綱產業計畫，提供綠色轉型、國家補助、供應鏈韌性政策〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8964 （最後瀏覽日：2023/03/29）。
英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言 2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1]，新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構，獲頒「2013雲端安全耀星獎」（2013 Cloud Security STAR Award），該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業，今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外，首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證，其背景、精神與機制運作為何？本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題，並介紹幾個具有指標性的驗證機制，以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。 資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一，各國推展雲端運算產業之際，會以提出指引或指導原則方式作為參考基準，讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面，相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動，直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後，則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循 雲端運算的資訊安全風險，可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2]，涉及層面相當廣泛，包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應（Lock-in）、以及雲端服務提供者內部控管不善…等，都是可能發生的實質資安問題 。 在雲端運算產業甫推動之初，各先進國以提出指引的方式，作為產業輔導的基礎，並強化使用者對雲端運算的基本認知，並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3] 歐盟網路與資訊安全機關（European Network and Information Security Agency, ENISA）於2009年提出「資訊安全確保架構」，以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準，參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方（Third party outsourcers）有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53，試圖提出更完善的資訊安全確保架構。 值得注意的是，其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配（Division of Liability）有詳細說明：在資訊內容合法性部分，尤其是在資訊內容有無取得合法授權，應由載入或輸入資訊的使用者全權負責；而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時，例如個人資料保護相關規範，基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分，進行適當的謹慎性調查（Due Diligence, DD）[4]。 雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層，則決定了各自應負責的範圍與界限。 在IaaS（Infrastructure as a Service）模式中，就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目，服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體（Virtual Instance）中運作的應用程式（Application）。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器，概由使用者所完全主控，因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。 在PaaS（Platform as a Service）模式中，通常由雲端服務提供者負責平台軟體層（Platform Software Stack）的資訊安全，相對而言，便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。 在SaaS（Software as a Service）模式中，雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式（Entire Suite of Application），因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時，使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限，且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6] CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」（Cloud Controls Matrix, CCM），目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」，係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域（Domain）而來，著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照，例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前，CSA提出的CCM，十分完整而具備豐富的參考價值。 舉例而言，資訊治理（Data Governance）控制目標中，就資訊之委託關係（Stewardship），即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力（Resiliency）控制目標中，要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫（Management Program），應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程，以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內，且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉，以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9] 日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」，此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督，來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍，主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形，其資訊安全的管理議題；其指導原則之依據是以JISQ27002（日本的國家標準）作為基礎，再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。 舉例而言，在JISQ27002中關於資訊備份（Backup）之規定，為資訊以及軟體（Software）應遵循ㄧ定的備份方針，並能定期取得與進行演練；意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體，能在災害或設備故障發生之後確實復原，因此應有適當可資備份之設施，並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境，使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性；而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證 CSA所推出的「雲端安全知識認證」（Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK），是全球第一張雲端安全知識認證，用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識，並不代表該人員通過專業資格驗證（Accreditation）；此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展，因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版（英文版）」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式，供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險，並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制 由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制（CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR），設置一開放網站平台，採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式，就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估（Self Assessment），並宣示已遵循CSA的最佳實務（Best Practices）；登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告，以表示其遵循狀態。 (一)認知評價計畫（Consensus Assessments Initiative）[12]：此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問，再由服務提供者針對這些模擬提問來回答（提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同），藉此，由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。 (二)雲端資訊安全控制架構（CCM）：由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導，實踐相關的政策、措施或程序，再揭示其遵循報告。 資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失，美國南卡羅萊納州稅務局（South Carolina Department of Revenue）2012年發生駭客攻擊事件，州政府花費約2000萬美元收拾殘局，其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控，其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 另一方面，使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施，促進使用者實施謹慎性調查（Due Diligence）的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度 由日本一般財團法人多媒體振興協會（一般財団法人マルチメディア振興センター）所建置的資訊公開驗證制度[13]（安全・信頼性に係る情報開示認定制度），提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準，要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊，並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否，若審查結果通過，將發予「證書」與「驗證標章」。 此機制始於2008年，主要針對ASP與SaaS業者，至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成 現國際標準化組織（International Organization for Standardization, ISO）目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017（草案）[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範，而ISO/IEC 27018（草案）[15]則特別針對雲端運算的隱私議題，尤其是個人資料保護；兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上，再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標（Control Objectives）。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省，クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン（2011），http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html，（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [10]日本経済産業省，〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉，頁36（2011）年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).
日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項，於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約，透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料，根據個人指示或預先設定的條件，於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰（1）資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等；（2）模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係，列出具體應記載事項；（3）資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」（情報信託機能活用促進事業）一環，日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」，進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗，參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色，未來將會參考實驗結果，提出認定基準改善建議。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 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） [1] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。