英國展開「碳排放交易框架」修正意見徵集，擬將溫室氣體移除技術納入現行機制
英格蘭、蘇格蘭、威爾斯政府，以及北愛爾蘭農業、環境和鄉村事務部於2024年5月23日共同提出「溫室氣體移除納入碳交易框架」（Integrating Greenhouse Gas Removals in the UK Emissions Trading Scheme）聯合諮詢文件，擬將「溫室氣體移除」（Greenhouse Gas Removals, GGRs）技術納入現行英國碳排放交易體系。GGRs係指主動將大氣中的溫室氣體移除之方法，又稱「二氧化碳移除」（Carbon Dioxide Removal, CDR）、「負碳技術」（Negative Emission Technologies, NETs），此類技術被認為能協助「難減排產業」減少排放。
此次意見徵集主要針對以下四大面向：
1.基本原則：將GGRs整合進UK ETS，須以維持減碳誘因、確保市場誠信、創造長期有效率的碳權交易市場、環境友善、具備可操作性、最小干預性、未來靈活性保障、考量財務影響等原則為基本前提。
2.總量管制：UK ETS於納入GGRs後，預計仍將維持當前總量上限，以避免實質上增加企業的排放容許量。
3.配額發給：GGRs能獲得的配額，擬採取「事後發給」的方式，於移除完成並經過驗證後，才發給配額，以維持交易市場的可信性。
4.市場整合：英國目前暫不考慮建立獨立的溫室氣體移除交易市場，擬將GGRs完全整合進既有的UK ETS中，並透過總量及需求控制或免費配額等措施調節市場供需，穩定並促進市場發展。
英國政府相信，透過將GGRs納入現行UK ETS中，可以增加企業對於碳移除之需求，提高負碳技術的投資誘因，進而持續對於淨零排放的目標有所貢獻。
蔡淳宇
副法律研究員 編譯整理
DEPARTMENT FOR ENERGY SECURITY AND NET ZERO, Integrating Greenhouse Gas Removals in the UK Emissions Trading Scheme, https://assets.publishing.service.gov.uk/media/664df92b993111924d9d39f8/integrating-ggrs-in-the-ukets-consultation.pdf (last visited Jul. 3, 2024).
蔡淳宇，〈歐盟通過《歐盟綠色債券規則》，建立綠色債券監管框架〉，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=9120 （最後瀏覽日：2024/02/05）。
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）。
隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）第九部分第二章，規範成立英國衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位，此項規定於今（2013）年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會，而屬於執行行政法人（Executive Non Departmental Public Bodies），向衛生部長（Secretary of State for Health）負責，其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外，同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合，作為醫療資訊數據公開的門戶；此外，HSCIC利用其行政法人的特性，將醫療組織視為客戶，提供不同的服務和產品，以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開，有助於在增進政府資訊透明性的同時，亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用，特別設立資料近用諮詢小組（Data Access Advisory Group, DAAG）予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體，須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用（包括是為了研究目的，和為了促進病人的醫療照護所需之應用）時，即交由資料近用諮詢小組會議來討論，以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能，其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關，因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控 複製牛肉即將上桌？－複製動物作為食品之歐盟規範觀察