歐盟通過《歐盟綠色債券規則》，建立綠色債券監管框架
歐盟於2023年10月11日發布《歐洲綠色債券監管及環境永續債券市場與永續連結債券自願性揭露規則》（Regulation on European Green Bonds and optional disclosures for bonds marketed as environmentally sustainable and for sustainability-linked bonds，下稱《歐洲綠色債券規則》），預計於2023年12月20日生效，針對在歐盟境內發行之綠色債券建立一套監管框架，課予欲使用「歐洲綠色債券」（European Green Bond）或「EuGB」等名稱發行環境永續債券的發行人一定義務，促進綠色債券的一致性和可比性，以保障投資人。綠色債券是發展綠色技術、能源效率和提升資源運用以及其他永續相關基礎設施投融資的主要工具之一，本規則之通過也被視為落實歐盟永續成長融資策略以及向碳中和、循環經濟轉型的一大進展。
《歐洲綠色債券規則》規範重點如下：
1.資金用途限制：《綠色債券規則》所有透過歐盟綠色債券募得的資金，原則上均必須投資於符合《歐盟永續分類標準》（EU Taxonomy）技術篩選標準的永續經濟活動，只有在所欲投資的經濟活動類別尚未被納入該標準時得為例外，且以總額之15%為限；
2.資訊揭露：綠色債券之發行人有義務揭露該債券之概況介紹（Factsheet）、資本支出計畫、資金使用分配報告、衝擊報告，並於債券公開說明書敘明資金用途，並得選擇進一步說明該債券之資金如何與自身企業整體環境永續目標相結合；
3.外部審查：前述資訊均須由已向歐洲證券與市場管理局（European Securities and Markets Authority）註冊之外部機構進行審查，以確保其準確性及可靠性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡淳宇
副法律研究員 編譯整理
Council Directive 2023/2631, 2023 O.J. (L) 1.
顧典晉，〈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〉，資策會科法所科技法制要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8984（最後瀏覽日：2023/11/05）。
日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難 英國「數位紅利」頻譜管理政策簡介 基因改造作物種植與否，未來將由各會員國自行決定為期望能打破歐盟長久以來因是否種植基因改造作物所陷入的政治僵局，近來根據一份歐盟內部策略報告文件(internal strategy paper)指出，歐盟執委會針對未來的基因科技政策首次建議表示，未來將授權由各會員國自行決定將批准或禁止基因改造作物於境內種植，並且透過調整相關基因科技法管理規範的方式予以落實推動。 以目前歐盟各會員國觀之，境內支持基因改造科技(gene-technology-friendly)與反對基因改造科技(gene-technology-unfriendly)的國家彼此呈現封鎖阻隔的局面，欠缺透明的決策程序，同時降低民眾對於政策決定了解程度。因此，歐盟執委會建議，關於基因改造作物的批准與種植，在此次建議中，擬朝向將歐盟權限與各會員國權限進行切割的做法，表示此一規劃對於後續選擇栽種與利用基因改造作物的國家將更為簡便，相對於無意栽種基因改造作物的國家則可核發禁令。 為執行上述建議做法，歐盟執委會進一步表示，修改相關法令規範必須取得歐盟議會之同意，如可行將嘗試於現行立法架構下採取政策調整的方式，同時應確保未來新修正的基因科技管理規範和WTO之規定相容，並且不會和其他國家政策立場造成衝突，尤其是向來支持發展基因改造作物的美國。 整體而言，歐盟執委會對於未來調整方向抱持樂觀態度，認為有鑑於目前的情況，此舉將為植物生物科技與相關種子產業帶來正面提升的力量。