為促進綠色轉型並提高對投資人之保護,歐洲銀行監理機關(European Banking Authority, EBA)、歐洲保險與職業年金監理機關(European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA)及歐洲證券與市場監理機關(European Securities and Market Authority, ESMA)於2024年6月18日針對永續金融揭露規則(Sustainable Finance Disclosure Regulation),向歐盟執委會(European Commission)發布共同意見。
現行的永續金融揭露規則於2019年制定並於2021年生效,其目的在提高金融產品服務的 ESG 揭露透明度和標準化,透過要求金融市場參與者提供可靠且可比較的 ESG 資料,使投資者能夠做出更明智的投資決策,引導投資人重視環境與永續議題。現行的永續金融揭露規則係以「商品標籤」之方式揭露金融商品資訊,但共同意見中認為此標籤制度並未提供明確標準或門檻,使投資人無法充分了解為何特定商品具有永續性,導致漂綠(greenwashing)及相關投資風險。
因此,本次共同意見向執委會建議,執委會應建立投資人易於理解且具有客觀標準之金融商品類別,解決上述資訊落差疑慮。共同意見建議,金融機構可採用「永續(sustainable)」與「轉型(transition)」兩項金融商品類別。以下簡介共同意見就兩項金融商品類別提供之建議:
一、永續類別
永續類別係指金融商品投資於已達到環境或社會永續門檻之經濟活動或資產。共同意見提及,執委會或可考慮將永續類別再拆分為環境永續類別與社會永續類別;但若拆分兩項類別,可能必須注意目前環境永續與社會永續兩項類別得參考之指標發展程度不一,未來在訂定門檻時如何確認相關指標需進一步討論。
二、轉型類別
轉型類別係指金融商品投資於尚未達到環境或社會永續門檻,但未來將逐步提高其永續性以達到永續類別門檻之經濟活動或資產。共同意見建議,執委會於訂定轉型類別之門檻時,應參考經濟活動分類標準之關鍵績效指標、轉型計畫、商品減碳路徑及減緩主要不利影響之措施等因素。
目前執委會正評估利害關係人意見及永續金融揭露規則實施經驗,作為改善歐盟永續金融制度之依據,因此共同意見亦建議,執委會應先進行消費者調查,再著手後續規則修訂,方能達到制度優化之成果,保障投資人權益及永續發展。
在美中對抗、烏俄戰爭等地緣政治背景下,世界各國開始重視供應鏈穩定問題。日本在過去幾次供應危機中,逐漸從以化石能源為中心之產業結構,轉向以綠能為主之產業結構,為讓自身能最大限度地利用脫碳相關技術,並在維持能源穩定供應的同時,強化日本產業競爭力,日本經濟產業省於2022年12月23日公布「實現綠色轉型基本方針(草案)」(GX実現に向けた基本方針),提出未來10年政策藍圖,目前正於全國各地辦理意見交流會,徵集民眾意見。 根據上述方針草案,日本未來將採取之措施包括:(1)透過《能源使用合理化法》(エネルギーの使用の合理化に関する法律)徹底推動節能、製造業結構轉型為碳循環型生產體制,並導入蓄電池和控制系統;(2)再生能源成為主力電源,2030年再生能源占比達到36-38%;(3)2030年核能占比達到20-22%;(4)導入氫能、尿素等新能源,於2025年大阪萬博將進行實驗,並參酌外國實際案例,以安全為前提,制定合理之氫能安全戰略及國際標準;(5)整備電力及瓦斯市場,以確保供應穩定;(6)強化資源外交及國際合作,避免因依賴外國資源而產生斷鏈危機;(7)推動蓄電池產業;(8)促進資源循環;(9)運輸部門綠色轉型,包括下一世代汽車、飛機、船舶、鐵路、人物流等;(10)以脫碳為目的之數位投資;(11)住宅、建築物節能;(12)基礎設施投資;(13)碳捕捉技術;(14)食材、農林水產業轉型等。 除上述措施外,日本亦將運用綠色經濟轉型債券(暫定)及各種金融手段,支援綠色轉型前期投資。相關法案預計於下次國會提出,並於兩年內檢討具體措施。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
EDPB發布以六個指標協助評估資料處理符合研究目的新指引歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於今(2026)年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》(Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes)旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」(General Data Protection Regulation, GDPR),並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的,在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平,包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益,乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的,GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施,引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標,用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的: 1.採用有條理和系統的方法:研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準:研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準,例如在人體醫學研究領域,是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度:在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下,研究活動之結果是否接受同儕審查(Peer-Review)之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性:研究活動是否具備自主性與獨立性,不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾?研究人員是否具備所需的學術或科學資格?無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行,此點皆適用 5.研究目標:研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益,在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力:研究活動是否展現出科學附加價值,其中主管機關或驗證機構(Benannte Stellen)的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出,如果前述六個指標都滿足,那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說,資料控制者(Data Controllers)在處理個人資料之前,必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據,並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位,而僅僅是用以界定:有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動,具備適用更高法規彈性的資格。 其次,如果六個指標並未全部滿足,仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究,但控制者需要提出合理理由,並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時,具備越多指標,該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。