歐盟執委會於2024年9月11日發布「2024年的能源聯盟現狀報告」(State of the Energy Union Report 2024),說明歐盟近年來在能源政策方面的發展,以及未來需要面對的挑戰。其中三項重點內容及近期後續發展如下:
(1) 歐盟減碳和再生能源發展成果顯著
歐盟的溫室氣體排放量從1990年到2022年減少了32.5%,而同期歐盟經濟則增長了約67%;且於再生能源發展方面,風力發電成為歐盟第二大電力來源,僅次於核能。2024年上半年,再生能源占歐盟發電量的50%,超越歐盟所有化石燃料的總發電量。不過,歐盟仍需要加強能源效率措施,以實現到2030年最終能源消耗量減少11.7%的目標。
今(2025)年1月23日,英國智庫Ember報告指出,綜觀2024年,太陽光電已占歐盟發電量的11%,首度超越燃煤發電(10%),自綠色政綱(European Green Deal)頒布以來,風電與光電所增加的發電量,已助歐盟減少近590億歐元的化石燃料進口。
(2) 歐盟已降低對於俄羅斯的能源依賴
歐盟已大幅減少對俄羅斯天然氣的進口依賴,從2021年的45%降至2024年6月的18%,同時增加了從挪威和美國等可靠合作夥伴的進口;並將繼續支持烏克蘭,幫助其穩定電力系統,並通過捐款和資金援助其能源部門。而烏克蘭於今年停止俄羅斯天然氣借道輸送至歐洲後,波羅的海三國:立陶宛、拉脫維亞和愛沙尼亞亦決議脫離俄羅斯電網,連接歐洲大陸電網和能源市場。
(3) 歐盟將持續推動淨零相關政策
歐盟致力在淨零轉型過程中賦予能源消費者權利,通過新的能源市場法規保護消費者,確保其能負擔得起能源之使用,並提供社會氣候基金等支持;而為持續增強能源安全和競爭力,歐盟需要加快淨零技術的發展,加強與工業界的合作,並妥善利用創新基金等工具。而同(2024)年12月歐盟即以創新基金挹注46億歐元,加速綠氫、儲能、熱泵、電動車電池和等技術開發,並與歐洲投資銀行共同宣布以現代化基金投資29.7億歐元,支援會員國的潔淨工業部門;今年1月則在跨歐洲能源基礎設施 (Trans-European Networks for Energy Regulation, TNE-E)的政策架構下,投資跨國能源基礎建設逾12 億歐元,包含海上及智慧電網、氫能及碳封存之基礎設施等計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省(以下簡稱經產省)為了落實安倍內閣提出之日本再興戰略,希望透過相關法制規範之調整,促進產業新陳代謝機制,並喚起民間的投資,進一步解決日本國內企業「過多限制、過小投資、過當競爭」現象,前於2013年10月15日將「產業競爭力強化法」提交國會審議。經日本國會審議後,該法已於同年12月6日公布,計有8章、共156條之條文,另有附則45條,並取代原先於2011年修正之產業活力再生特別措施法的功能。因產業競爭力強化法之內容屬政策性規範,搭配之施行細則、施行令等也陸續於2014年1月20日公布。 自產業競爭力強化法施行後,對於日本企業預計開發新產品和新技術等放寬限制,讓企業有機會進入與原業務不同之領域,並進行業務整編。舉例而言,依該法第9條第1項之規定:「欲實施新事業活動者依據主務省令規定,可向主務大臣提出要求,確認規定其欲實施之新事業活動及與其相關之事業活動的規範限制之法律和其所根據法律之命令規定的解釋,以及該當規定是否適用於該當新事業活動及與其相關之事業活動」之規定,就相關事業活動是否符合法令與否,向經產省申請解釋。 此一制度被稱為「灰色地帶消除制度」,目的在於使日本企業規劃新事業之前,可先洽主管機關瞭解該新事業活動涉及之業務是否合法,在經產省網站上已有SOP與申請表格可供參考。而此制度功能在於透過日本主管機關的闡釋、說明或認定相關計畫,讓有意從事創新活動的業者有如吞下定心丸,得以積極規劃、推動後續作業。
歐盟商標協會(ECTA)針對3D列印設計保護修法方向,向歐盟提交立場意見書2021年4月26日,歐盟商標協會(European Communities Trade Mark Association,以下簡稱ECTA)針對3D列印設計保護修法方向,向歐盟提交一份立場意見書(position paper)。歐盟自1998年發布《設計指令》(Directive 98/71/EC on the legal protection of designs)及2002年發布《設計規則》(Council Regulation(EC) No 6/2002 on Community designs)以來,已多年未進行修正;為了能對設計提供更有效的法律保護,歐盟從2018年起開始進行修法的公眾諮詢,並於2020年11月提出修法評估報告。 ECTA一直以來都很關注3D列印技術發展涉及的智慧財產議題,在意見書中列出了修法時應納入評估的重點。例如ECTA指出,雖然3D列印所使用的CAD模型檔案僅是列印過程中的媒介,檔案本身不能受到設計法律的保護,但檔案中包含了設計藍圖及其設計特徵,為了讓以數位形式呈現的設計能受到保護,建議應考慮修改《設計規則》第3條(b)及《設計指令》第1條(b)中對於產品(product)的定義,將CAD模型檔案及其他任何含有以數位形式呈現設計的物件(items)也納入產品的定義之中。 其次,ECTA認為應針對任何明知有侵權事實,但仍提供幫助的行為人課予輔助侵權責任(contributory infringement),以提供設計權人更有效的武器來捍衛自身權利。如行為人未經設計權人同意,自行利用3D儀器掃描物體,根據所得數據製作成CAD模型檔案,並將該CAD模型檔案提供給直接侵權人時,應成立輔助侵權。 最後,ECTA認為目前沒有針對3D列印技術制定專法的必要,僅需要在現行智財法律體系中進行修法調整即可,以避免法律體系過於複雜。
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。
淺談歐洲法院1/09意見後之歐洲共同體專利制度發展近況