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」
三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙,總共有3間圖書館,共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。 有關個人資料外洩的經過,是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時,先在引進系統的圖書館進行系統測試,於測試之後再將系統程式帶回公司修改,此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司,也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。 但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司,該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分,甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器,下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。 另外對於Web館藏檢索系統當機的發生,是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊,以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統,是以一次存取可以連接10分鐘的方式,所以只要以連接頻率高的機械性存取,只要超過資料庫的同時連接數的設定數值,就會發生存取障礙。 對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件,因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會(JIPDEC)的取得隱私標章企業,所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定,各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
自駕車之發展與挑戰-以德國法制為借鑑 歐盟智慧財產局運用科技強化智財保護,正式啟動產品的區塊鏈物流認證計畫(EBSI-ELSA)歐盟智慧財產局(EUIPO)為打擊仿冒,保護歐盟消費者及智慧財產權人,於2023年5月31日宣布正式啟動產品的區塊鏈物流認證計畫(European Blockchain Services Infrastructure - European Logistics Services Authentication, 簡稱EBSI-ELSA)。 根據EUIPO與經濟合作暨發展組織(OECD)於2021年發布的研究指出,全球仿冒產品的貿易額高達4120億歐元,占全球貿易總額的2.5%;每年輸入歐盟的產品約有6%是仿冒產品,嚴重影響歐盟的經濟發展、消費者的健康及安全、智慧財產權人(歐盟品牌企業)的權益。 從2019年至今,EUIPO一直努力研擬透過區塊鏈技術保護智慧財產的具體方案。2022年底,EUIPO與4個不同產業的品牌企業(包含汽車業、電子業、醫藥業、服飾業)、物流業者、荷蘭海關進行一個合作的試驗計畫,內容為透過區塊鏈技術追蹤產品於海外製造後,運送至歐盟銷售的歷程軌跡,以達到認證產品為智慧財產權人生產的目標。該試驗計畫於2023年5月完成概念驗證(proof of concept)。 本計畫結合區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure, EBSI)及數位分身(digital twins)的概念,於生產、運送、海關查驗、配送至消費者的各階段中,在產品上嵌入一個含有序列化代碼(serialization code)的標籤,該代碼必須經產品所屬智慧財產權人的可驗證憑證(Verifiable Credentials, VCs)認證,結合歐盟智慧財產權相關資料庫的資料,以確認產品與其數位分身的連結。 EUIPO將於2023年底前,正式建置一個開源的區塊鏈認證平台,介接執法機構的風險分析系統,以及商標資料庫(TM View)、設計資料庫(Design View)、歐盟執法入口網(IP Enforcement Portal, IPEP)、歐盟區塊鏈智慧財產註冊系統(IP Register in Blockchain),鼓勵供應鏈、物流鏈中的參與者於此平台上交換資料,以更有效率的方式達到認證產品來源真實性的目標。 EUIPO積極運用區塊鏈科技強化歐盟智慧財產的保護,本計畫除可避免消費者買到仿冒產品外,歐盟的品牌企業未來可於相關智財侵權訴訟中,提出區塊鏈紀錄作為證據,有效主張權益。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。