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」
簡介「歐洲共同資料空間」 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月30日 壹、前言 歐盟為促進數位經濟的發展,於2015年5月發布「數位單一市場(Digital Single Market)」政策,並指出資料(data)對於發展數位經濟的重要性 [1]。經過了5年的規劃,歐盟於2020年2月發布了「歐洲資料戰略(European Data Strategy)」,勾勒出建立歐洲「單一資料市場(single data market)」的具體措施與進程。 歐盟執委會(European Commission)在「歐洲資料戰略」中指出,為確保歐洲數位經濟的競爭力,應採取相關措施創造一個有吸引力的市場環境,其目標就是建立「歐洲共同資料空間 (Common European data space)」[2] 。本文以下將介紹「歐洲共同資料空間」的發展背景與現況。 資料來源:作者自繪 圖一 「歐洲共同資料空間」的政策發展脈絡 貳、「歐洲共同資料空間」的發展背景 一、源起 歐盟期待能建立一個真正單獨且對全世界開放的資料市場,各類資料能安全地存放其中,企業可輕易地近用高品質的產業資料,以加速企業的成長並創造更高的經濟價值[3]。在此資料空間中,資料的使用需要符合歐盟的法規,且所有資料驅動(data-driven)之服務和產品應符合歐洲「數位單一市場」的規範。因此,歐盟陸續制定相關法律和標準,建設相關基礎設施,期望能促進更多的資料在歐盟境內儲存和處理[4] 。歐盟執委會初期以「歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)」的經驗為基礎[5] ,聚焦9個重點產業領域發展資料空間,其介紹如下表: 表一:「歐洲共同資料空間」9個重點產業領域 產業/領域 發展資料空間的目標 1 工業/製造業資料空間 挖掘「非個人資料」的潛在價值,以強化歐盟工業的競爭力,預計在2027年可以創造1.5兆歐元的產值 2 綠色協議(Green Deal)資料空間 支持氣候變遷、循環經濟、零污染、生物多樣性等行動 3 交通移動(Mobility)資料空間 強化運輸和交通移動資料庫的近用、整合、共享,確保歐盟的智慧運輸系統在全球的領先地位。 4 健康資料空間[6] 提升疾病預防、檢測、治療的發展,促進實證醫學發展的加速 5 金融資料空間 提升金融領域的資料共享、創新、市場透明度、永續金融 6 能源資料空間 透過安全和可信任的方式進行跨部門的資料共享,提升資料的可利用性,促進低碳的落實 7 農業資料空間 透過對農業生產等資料的分析,提升農業部門的競爭力。 8 公行(Public administrations)資料空間 提高政府支出的透明性和問責,強化政府科技、法遵科技、法律科技的應用 9 技能(Skills) 資料空間 降低教育培訓體系和勞動市場需求的落差 資料來源:整理自歐盟執委會2022年2月發布的工作報告 二、設計原則 歐盟執委會原訂於2020年第4季提出「歐洲共同資料空間」的具體規劃,但進度有所延遲。2021年3月歐盟理事會(European Council)認為需要加速建立共同資料空間,並請歐盟執委會說明各產業領域資料空間的進展及未來需要採取的必要措施。[7] 根據歐盟執委會2022年2月出版的工作報告指出,所謂的資料空間可以定義為相互信任夥伴間的一種資料關係,參與夥伴在儲存和共享資料時必須適用相同的標準和規則[8]。此外,在資料空間中,資料並非中心化儲存,而是儲存在其來源處,只有在必要時才會透過語義互操作性(semantic interoperability)共享資料[9]。而「歐洲共同資料空間」將根據以下的原則進行設計[10]: 1.資料控制(Data control) 資料空間可以促進資料工具的開發,以彙集、近用、使用、共享各種類型的資料。資料持有者可使用這些資料工具,簡化資料上傳的流程、授予或撤銷其資料授權、更改資料近用權限等。 2.治理(Governance) 建立適當的治理結構,確保以公平、透明、符合比例、非歧視的方式,近用、共享、使用資料,此治理結構應遵守歐盟現有的相關規範,如《非個人資料自由流通框架(Framework for the Free Flow of Non-Personal Data in the European Union)》、《歐盟一般個人資料保護規則(GDPR)》、等。 3.尊重歐洲的規範和價值觀(Respect of EU rules and values) 資料空間應遵守相關的歐盟法律框架,如GDPR、網路安全、基本權利、環境保護、競爭法、歐盟關於提供資料服務相關的規則等;此外,應採取適當的技術和法律措施,防止未經授權的資料近用。 4.技術基礎設施(Technical data infrastructure) 鼓勵資料空間之參與者使用共通的技術基礎設施,並整合網路安全的設計原則,建構能確保資料彙集、近用、共享、處理、使用之安全和隱私保護的基礎設施。 5.互連接性及互操作性(Interconnection and interoperability) 為避免資料碎片化(fragmentation)、整合成本過高、產生資料孤島等問題,「歐洲共同資料空間」參考國際標準、歐洲空間資料基礎設施(INSPIRE[11]) 、FAIR原則[12],強化資料空間的互操作性,並透過歐盟運算基礎設施[13]共享和近用資料,以達到相互連接和互相操作。 6.開放性(Openness) 只要願意遵守歐盟規範、尊重歐洲價值觀的使用者都可以利用「歐洲共同資料空間」。開放性將有助於創造不同產品和不同服務提供商間的競爭,避免因產品或服務製造商的特定協定(protocols)產生鎖定效應(lock-in)。 三、近期整體發展 首先,歐盟執委會強調,由於「歐洲共同資料空間」涉及各產業領域,每個產業領域都有其特性;即便是同一產業中,所涉及之利害關係人多元,其資料需求也會不同。因此,為避免對特定產業領域正在發展之資料共享解決方案產生影響,歐盟將著重於建立各產業共通的技術基礎設施和資料治理框架[14]。根據2022年5月歐盟正式發布的《資料治理法(Data Governance Act) 》,第六章中規定未來將成立「歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board, EDIB)」;依據該法第30條的規定,EDIB的任務之一是制定促進「歐洲共同資料空間」的指引,內容包含建立跨產業領域資料共享的標準、強化互操作性等[15]。 其次,根據歐盟執委會2022年8月出版的調查報告指出,截至2022年上半年為止,歐盟關於資料空間徵案的結果,主題不僅有最初規劃的9個產業領域[16],還擴及智慧城市、文化資產、媒體、財政、語言、旅遊、公部門採購與安全執法等產業領域[17]。此外,與這些產業領域相關的公部門開放資料集部分已經編目並放在歐盟data.europa.eu[18]的網站上,譬如該網站上目前有48,000筆關於交通運輸的資料集,未來可能對於「交通移動」領域資料空間的建立有幫助[19]。 再者,歐盟執委會為了瞭解歐洲目前所有資料空間的發展現況,以國際資料空間協會(International Data Spaces Association, IDSA)的「國際資料空間雷達(International Data Space Radar)」、歐洲非營利組織所倡議的「歐洲雲和資料基礎架構專案(Gaia-X)」、「歐洲工業數位化開放平臺(Open DEI)」為調查對象。根據研究結果,這3個組織目前共有151個和資料空間有關的計畫或措施,但其中僅只有21個使用了開放資料,且僅19個計畫有公部門參與其中[20]。歐盟執委會認為開放資料社群和各國公部門長期以來,在推動開放資料與建立開放資料標準已經累積一定的經驗,未來可以對「歐洲共同資料空間」提供更多的建議[21]。 最後,歐盟執委會將「歐洲共同資料空間」的利害關係人區分為四大類別,包含核心參與者、中介者、軟體/服務提供商、治理機構,並選定相關人士進行訪談,以聚焦「歐洲共同資料空間」未來的推動方向。根據訪談結果,所有受訪者皆指出目前「歐洲共同資料空間」發展的一個重大問題,亦即缺乏完整的資料集目錄。因此,受訪者建議未來「歐洲共同資料空間」的重點可放在發展資料集目錄[22]。 參、結論 從上述的整理可以發現,歐盟相當有系統性地推動「歐洲共同資料空間」,期待透過不同產業領域資料空間的互相連接,強化資料近用和互操作性,在促進資料共享和使用的同時,亦充分保護個人與企業的資料權利[23]。雖然歐洲各產業領域的資料空間仍在持續發展,但歐盟對於發展資料經濟的政策規劃,不管在基礎設施的建設、標準化的制定、法制面的配套,都值得我國持續關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] A Digital Single Market Strategy for Europe, at 14-15, COM (2015) 192 final (May. 6, 2015). [2] A European strategy for data, at 4, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020). [3] id. at 4-5. [4] id.. [5] 關於「歐洲開放科學雲」的介紹可參考蔡立亭 ,〈論臺灣科研資料治理機制推行之模型-以歐洲開放科技雲為例〉,《科技法律透析》,第33卷第5期,頁21,(2021)。 [6] 關於「歐洲健康資料空間」近期的發展可參考施雅薰,〈歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙〉,資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8858(最後瀏覽日:2022/09/27)。 [7] European Commission, Commission Staff Working Document on Common European Data Spaces 1(2022)。 [8] European Commission, data.europa.eu and the European Common Data Spaces 6(2022)。 [9] id. at 2. [10] European Commission, supra note7, at 3-4. [11] 關於「歐洲空間資料基礎設施」的介紹請參考INSPIRE KNOWLEDGE BASE,https://inspire.ec.europa.eu/(last visited Sep. 26, 2022). [12] Fair原則是可查找(Findable)、可近用(Accessible)、可相互操作(Interoperable)、可再使用(Re-usable) 的英文縮寫,相關介紹可參考GO FAIR,https://www.go-fair.org/fair-principles/(last visited Sep. 26, 2022). [13] 如歐洲雲服務或歐洲高效能運算(HPC)。 [14] European Commission, supra note7, at 4-5. [15] id. at 29-30. [16] 關於這9個產業領域2021-2023年間的規劃進度可參考European Commission, supra note 7, at 41-42. [17] European Commission, supra note 8, at 7. [18] 該網站設立於2021年4月,是整合European Data Portal及EU Open Data Portal兩個網站而成立。 [19] European Commission, supra note 8, at 8. [20] id. at 13. [21] id. at 5. [22] id. at 18. [23] European Commission, supra note 7,. at 2.
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
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。