歐盟執委會、26個成員國的能源部長和300多個風能相關企業於2023年12月19日在歐洲風能行動計畫(European Wind Power Action Plan)的基礎上共同簽署風能憲章(European Wind Charter),將有助歐盟執委會、成員國和風電企業互相協調並加速相關行動的執行,優化歐洲風電產業的發展環境。而該憲章主要的6項承諾措施分別為:
(1)加速相關許可流程、優先執行修正後的《再生能源指令(Renewable Energy Directive)》,及提供風能的長期發展規劃,以確保(至少在2024-2026年間)充足、穩定且可預期的風能發展管道。
(2)改善及簡化風電競標機制的設計並建立一致性,以促進高品質風機的生產,且能同時具備環保、創新、資通安全和良好勞動條件;在不影響《淨零產業法案(Net-Zero Industry Act)》的立法程序下,於競標設計中納入客觀、透明、非歧視、非依據價格的資格預審或核准標準,特別是關於永續性和韌性、資通安全、商業行為和執行能力,以及民眾參與等要素。
(3)確保簽署單位所提供的商業程序、監管、產品和服務都能滿足如《淨零產業法案》和歐洲風能行動計畫中關於高品質的標準,包含環保、創新、資通安全和良好勞動條件;同時,也承諾將移除歐盟法規上的限制,並透過歐盟層級的工具減少財務風險。
(4)提供明確的競標時程,並採取適當的措施最大化各專案的執行率,包含訂定未執行時的懲罰,以及建立製造商和營運商的長期夥伴關係,提升供給和需求的可預測性,同時減緩價格波動的影響。
(5)透過積極的監管建立公平且具競爭力的國際環境,並考慮採取措施以處理可能的不公平國際貿易行為;在《外國直接投資規則(Foreign Direct Investment Regulation)》和其他適當工具的框架下合作投資風電領域。
(6)擴大風能設備的產製量能以滿足預期增加的風電專案需求,以及強化既有的勞動和工業能力、擴大投資規模,並支持工人技能升級和再培訓,確保足夠的勞動力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
馬來西亞於2010年6月即通過個人資料保護法,延宕經年,該法終於自2013年底開始正式施行,而數項配套規範亦同步施行。前個資保護部門首長Abu Hassan Ismail則被任命為新設之個資保護專員,受通訊及多媒體部部長之指揮監督。 從規範內容架構觀察,馬國此部個資法之範疇堪稱恢弘,不但包括了諸多的實質行為規定,例如,在行為規範的面向上,馬國個資法要求其所謂的資料使用者(data user) 必須遵守多項個資保護原則並尊重當事人權利;此外,該法亦有不少與個資保護相關之組織及程序規則,例如,該法設有行政救濟法庭,如對個資保護專員之決定有所不服者,即可在此提出救濟。惜該法之適用對象不包括公部門,且在適用情形方面,除排除了純粹因個人或家庭目的而蒐集、處理、利用個人資料外,亦針對諸多情形分別排除該法所設之不同個資保護原則之適用,且更賦予個資保護專員另行指定排除適用情形之權限,因而除將相當程度限制該法影響範圍外,並使該法之適用與發展增加許多不確定之因素。
歐盟通過經濟安全關鍵技術領域建議,以利會員國進行關鍵技術風險評估歐盟執委會(European Commission)於2023年10月3日公布「關於歐盟經濟安全關鍵技術領域之建議」(Recommendation on Critical Technology Areas for the EU’s Economic Security),以便與各會員國進行經濟安全關鍵技術之風險評估。該建議源自於歐盟於6月發布之「歐盟經濟安全戰略」(European Economic Security Strategy)目的在於地緣政治緊張之局勢下,將最大限度的減少經濟流動所帶來之風險,為歐盟經濟安全制定全面的戰略方針。此「建議」列出十大關鍵技術領域的清單,係根據以下標準進行風險評估: (1)技術是有促成及轉型之本質(Enabling and Transformative Nature of the Technology)。 (2)民用與軍用融合技術之風險(The Risk of Civil and Military Fusion)。 (3)科技可能被用於侵害人權之風險(The Risk the Technology Could Be Used in Violation of Human rights)。 根據上述標準所列出十個關鍵技術領域後,其中有四個領域項目被認定是最敏感之技術領域,分別有半導體、人工智慧技術、量子技術及生物技術四大類別。 歐盟積極制定此計畫,以確保先進技術不落入敵國手中,減少對於如中國等國家單一供應商之依賴;歐盟預計於今年年底與會員國進行廣泛的風險評估,以確保下一步可能所採取的措施,可能包含出口管制及對外之審查投資,預計於2024年初提案。
全方位提升生技製藥能力,德國提出生技製藥領域的價值創造補助新政策在製藥領域運用生物技術的方法來研發新藥與新醫療診斷方法,已有越來越重要的趨勢,且將成為未來醫療照顧的主流,因此各國政府均積極透過各種政策工具,企圖搶食此塊經濟利益的大餅,不過直到目前為止,推動生技製藥最為成功的國家,仍集中在少數幾個研發大國。一直以來,德國在製藥領域也是居有舉足輕重的科技領先地位,不過在涉及生技製藥這一塊,德國目前的成就有限,已成功上市而來源於德國的生技藥品,並不多見(2005年德國核准通過的140項新有效成分中,僅有6項由德國公司所研發)。另一方面,德國擁有全歐洲最多的生技公司數目,這些生技公司每年從事相當多的研發活動,但其與製藥公司卻甚少主動合作。為加強生技產業與製藥產業的連結與合作,德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)新近提出了新補助政策-「生技製藥之策略性競爭」(Strategiewettbewerb BioPharma),企圖為德國重新贏回世界藥局(Apotheke der Welt)的美名。 這個新的策略規劃所訴求的對象,是由主要來自於學術界的生技公司與傳統的製藥產業界所成立的合作團隊,而以企業型態經營者(Unternehmerisch geführte Konsortien aus Wissenschaft und Wirtschaft )。BMBF希望透過鼓勵建立這樣的合作關係,讓這些合作參與者提出各種有助於以更有效率的方法研發醫藥品的新策略性概念或創意(Ideen für neuartige strategische Konzepte vorzulegen, die die Entwicklung von Medikamenten effizienter machen),以填補生技製藥產業價值創造鏈中的漏洞。所謂的價值創造鏈,指從實驗室的研究、醫院的投入、到醫藥品的製造、甚至是最後端的藥局等各生技製藥研發乃至製造使用所不可缺的各重要環節。 由德國的這項新補助政策可以看出,在生技製藥領域,德國政府的補助方向已不再侷限於傳統的技術能力的提升,反而是如何串連整個產業鏈以發揮價值創造的最大效益,為此一補助新政策的最大特色。由於補助的目的是在實現價值創造,因此補助去進行價值開發與規劃的醫藥技術項目,也沒有特別限定,反而是希望可以涵蓋所有可能的醫藥技術領域,因此包括抗癌藥物與治療神經系統方面疾病的藥物研發、開發新的疫苗或疾病診斷用的生物標記、以及如何建構臨床研究的新基礎架構(der Aufbau neuartiger Infrastrukturen für klinische Studien)等,均屬BMBF徵求創意的範圍。 經BMBF邀集由國際專家組成的評選委員會評選通過的創意,將可在未來五年獲得BMBF的經費持續協助。BMBF預計選出五個產學合作聯盟,投入總計一億歐元的經費支持,預計在今(2008)年秋天,將可順利選出五個補助的對象。BMBM的此項新補助政策受到生技製藥產業界的廣大迴響,成功引導德國生技產業與製藥產業構思各種可能的合作模式。BMBF表示,其在選擇適格的合作聯盟作為補助對象時,最重要的考量標準為合作夥伴的個別經歷介紹、其有無執行能力、是否具備執行所需的基礎環境條件、所提出的合作概念是否足以使其具備國際競爭優勢,以及所規劃的醫療技術發展是否具有創新性、原創性與市場潛力。
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。