日本於2023年6月6日召開有關「再生能源、氫能等相關」內閣會議,時隔6年修正《氫能基本戰略》(水素基本戦略),其主要以「水電解裝置」、「燃料電池」等9種技術作為戰略領域,預計15年間透過官民投資15兆日元支援氫能相關企業,希冀盡速實現氫能社會。
日本早於2017年即提出氫能基本戰略,由於氫氣在使用過程中不會產生溫室氣體或其他污染物質,被認為是可以取代傳統化石燃料的潔淨能源,欲以官民共同合作,無論在日常生活、生產製造等活動下,都能透過氫能發電方式,達成氫能社會,故推出降低氫能成本、導入氫能用量的政策,並以2030年為目標,將氫能的用量設定為30萬噸、同時將氫能成本降為30日元/Nm3(以往價格為100日元/Nm3),使其成本與汽油和液化天然氣成本相當。為配合2021年《綠色成長戰略》,日本再次擴充目標,透過活用綠色創新基金,集中支援日本企業之水電解裝置和其他科技裝置,預計在2030年的氫能最大供給量達每年300萬噸、2050年可達2000萬噸。
然而隨著各國紛紛提出脫碳政策和投資計畫,再加上俄烏戰爭之影響,全球能源供需結構發生巨大變化,例如:德國成立氫氣專案(H2 Global Foundation)投入9億歐元,以市場拍賣及政府補貼成本的方式推動氫能、美國則以《降低通膨法》(The Inflation Reduction Act),針對氫能給予稅率上優惠措施等,在氫能領域進行大量投資,故為因應國際競爭,日本重新再審視國內氫能發展,並修正《氫能基本戰略》,除提出「氫能產業戰略」及「氫能安全保障戰略」外,本次主要修正之重要措施摘要如下:
1.維持2030年、2050年氫能最大供給量之設定,但新增2040年時提出氫能的最大供給量目標為1200萬噸。
2.由於水電解裝置在製造綠氫時不可缺,爰設定相關企業於2030年前導入15GW左右的水電解裝置,同時確立日本將以氫能製造為基礎之政策。
3.鑒於氫能科技尚不純熟、氫能價格前景不確定性高,在氫能供應鏈的建構上有較大風險,故透過保險制度分擔風險,以提高經營者、金融機構投資氫能之意願。
4.藉由氫能結合渦輪、運輸(汽車、船舶)、煉鐵化學等其他領域,期以氫氣發電渦輪、FC卡車(使用氫氣燃料電池Fuel Cell之卡車)、氫還原製鐵為中心,强化國際競爭力,創造氫能需求。
5.預計10年間,以產業規模需要在都市圈建設3處「大規模」氫能供給基礎設施;另依產業特性預計於具相當需求之地區,建設5處「中等規模」基礎設施。
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
二氧化碳減量 環保署建議政策環評環保署近日表示,一九九八年所訂二氧化碳減量標準無法達成,建議參考經濟合作暨發展組織( OECD )模式,在二○二五年年平均成長率降為一%,對工業、能源和交通等有影響環境之虞的政策實施「政策環評」。但學者研究認為,及早因應比延後減量更有利。依據環保署所提出對溫室氣體減量根本問題,所牽涉的工業、能源和交通等重大政策進行政策環評,首當其衝包括蘇花高、中油八輕和台塑大煉鋼廠恐都將接受「檢驗」。 除鋼鐵排放持續逐年增加,國內前一百大公司的溫室氣體排放量佔工業部門排放量九成,住商和運輸部門執行情況也差。尤其推動汽燃費改隨油徵收一直未落實,交通政策以大量資金投注在新道路建設,吸引更大車流,應檢討整體運輸政策。 在策略上,應根據現有環境影響評估法第廿六條,訂定「政府政策環境影響評估作業辦法」,對國家溫室氣體減量最根本所在的工業、能源、交通政策,以及其他有影響環境之虞政策,都應實施「政策環評」,並應建立現有能源價格和徵收碳稅討論機制。
生物遺傳資源歸屬之國際規範分析 基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議-美國判決之觀點