歐盟執委會於2023年10月24日發布「歐洲風電行動計畫(European Wind Power Action Plan)」,以支持歐洲風電相關產業發展並強化其競爭力,同時確保該產業能在綠色轉型的過程中持續扮演關鍵角色,並以此提高整體風電的裝置容量。該計畫要求委員會、成員國和產業應立即採取以下6個方向的行動措施:
(1)透過可預測且快速的許可程序,加速風電的建置
執委會與成員國將共同發布「Accele-RES」倡議,推動許可流程的數位化、許可機關的職員訓練及建立政策指引文件,以及提高許可相關議題之討論層級;並且,鼓勵成員國透過風電承諾(Wind Pledges)、透明的競標時程表和長期的規劃來提高開發專案進度的透明度。
(2)改善風電競標機制的設計
在《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案和電力市場設計改革的基礎上,建立更客觀、非歧視性且透明化的風電競標標準,並將目標入法使相關策略具法律約束力。
(3)促進資金的取得
為了擴大對於歐洲風能產業的投融資,歐盟執委會將透過創新基金、歐洲投資銀行(EIB)提供歐盟風電相關產業的資金,以及融資擔保;並利用國家援助(State Aid)規範對歐盟風電供應鏈提供補助。
(4)建立公平且具競爭性的國際環境
為確保風電產業能在公平競爭的環境中順利營運,歐盟執委會將密集監管可能有利於外國業者的不公平貿易行為,並將持續利用貿易協定促進歐盟業者進入外國市場,同時推動風電產業的規格標準化。
(5)培育產業技能
建立「大規模技能合作夥伴關係(Large scale skills partnerships)」以及透過《淨零產業法》推動「淨零產業技能學院」,培訓風電產業技術人才,包含針對青年、婦女與長者的職能培育計畫,以及勞工技能提升與再培訓計畫,因應積極的氣候目標以及市場規模快速擴張所創造之人力需求。
(6)鼓勵產業投入與成員國的承諾
歐盟執委會將與成員國和風電產業共同制定歐盟風能憲章(EU Wind Charter),促進更多風電利害關係人參與締約,擴大憲章適用對象,以建立歐洲風電產業能保持競爭力的優良環境。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
美國上訴法院認為《Oh, the Places You’ll Boldly Go!》即使混搭了《Star Trek》角色元素 但並未批判蘇斯博士企業之原著而缺乏轉化性、非屬著作權之合理使用美國聯邦第九巡迴上訴法院於2020年12月針對繼承知名美國兒童繪本暢銷漫畫家蘇斯博士(Dr. Seuss)豐沛創作智財權之蘇斯博士企業(Dr. Seuss Enterprises,後稱原告)指控ComicMix公司及其三位創作成員(後稱被告)侵犯其著作權與商標權一案,作出認定被告侵害原告之著作權判決。 原告指出被告儘管混搭了《星艦迷航記》(Star Trek)之角色元素而提出《Oh, the Places You’ll Boldly Go!》(後稱系爭創作),然而實質上卻抄襲了蘇斯博士於1990年所創作的《Oh, the Places You'll Go!》(後稱原創作),並將該系爭創作於募資平台Kickstarter上籌措出版經費;在2019年3月一審判決中,被告宣稱其以戲謔方式呈現該系爭創作而被美國加州南區聯邦地方法院所採認,即該系爭創作具轉化性(transformative)而屬於著作權之合理使用,為此原告上訴至美國聯邦第九巡迴上訴法院。 上訴法院之判決主要根據美國著作權法第107條合理使用之四項判斷原則,該系爭創作僅僅呼應原創作而未對其進行嘲諷,且亦未增加任何新的表達、意義或訊息,因而認定該系爭創作並不具轉化性且無疑地將該系爭創作進行商業性使用,此外戲謔手法必須在有對受著作權所保護之創作進行批判或評論的情況下才會成立。其中,第三項要素「所利用之質量及其在整個著作所占之比例」為判決之關鍵所在,以量而言,將近百分之六十原創作被該系爭創作所複製,就質而論,該系爭創作竊取了原創作之核心;針對第四項要素「利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響」,也因為未具轉化性與商業性使用而實質傷害原創作之市場價值,因而推翻一審判決認定系爭創作侵害原創作之著作權。 至於商標權侵害部分,儘管原創作具獨特品牌字體與創作風格,但上訴法院認為該些獨特風格不應該限制其他創作者之藝術表現,在權衡系爭創作之表達詮釋且未明確誤導消費者該系爭創作之來源,最終駁回原告商標侵權之主張。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
日本IPA/SEC公佈「IoT高信賴化機能編」指導手冊日本獨立行政法人情報處理推進機構(IPA/SEC)於2016年3月公佈「聯繫世界之開發指引」,並於2017年5月8日推出「IoT高信賴化機能編」指導手冊,具體描述上開指引中有關技術面之部份,並羅列開發IoT機器、系統時所需之安全元件與機能。該手冊分為兩大部份,第一部份為開發安全的IoT機器和關聯系統所應具備之安全元件與機能,除定義何謂「IoT高信賴化機能」外,亦從維修、運用角度出發,整理開發者在設計階段須考慮之系統元件,並依照開始、預防、檢查、回復、結束等五大項目進行分類。第二部份則列出五個在IoT領域進行系統連接之案例,如車輛和住宅IoT系統的連接、住家內IoT機器之連接、產業用機器人與電力管理系統之連接等,並介紹案例中可能產生的風險,以及對應該風險之機能。IPA/SEC希望上開指引能夠作為日後國際間制定IoT國際標準的參考資料。