國際能源總署發布《建設未來電網》報告
國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年2月25日發布《建設未來電網》（Building the Future Transmission Grid）報告，指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資，全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍，使電網建設與汰換難以跟上需求成長。
對此，《建設未來電網》報告提出以下建議：
（1）提升需求明確性：政府應推動長期電網投資計畫與規劃，使供應商可得知零件需求與種類。
（2）加強產業對話：政府應加強與產業的協調與對話，以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。
（3）積極投資電網：為避免電網成為再生能源發展瓶頸，應超前規劃並加快投資，確保電網發展與電力需求同步。
（4）設計採購框架：政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準，提升電網採購的一致性、可擴增性（scalability）與投資信心。
（5）簡化許可流程：政府應加速與簡化電網建設許可程序，並消除不必要的行政障礙。
（6）提升電網效率：電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率，最大化電網效能。
（7）供應鏈多元化：政府可與本地供應商或二階供應商合作，增加電網供應鏈多元化。
（8）確保技術人才：政府與產業應合作建立人才補給線，並確保數位技能納入產業培訓中。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李霽恆
副法律研究員 編譯整理
Rising component prices and supply chain pressures are hindering the development of transmission grid infrastructure , INTERNATIONAL ENERGY AGENCY, Feb. 25, 2025, Rising component prices and supply chain pressures are hindering the development of transmission grid infrastructure - News - IEA (last visited Apr. 2, 2025).
Building the Future Transmission Grid, INTERNATIONAL ENERGY AGENCY, Feb. 25, 2025, https://www.iea.org/reports/building-the-future-transmission-grid (last visited Apr. 2, 2025).
新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日 2021年2月，日本經濟團體聯合會（以下簡稱「經團聯」）發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦，主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中，面對新冠肺炎疫情之擴大，有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題 數位轉型之層面所涉甚廣，本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先，就政府面而言，可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次，就個人面而言，則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後，就企業面而言，則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。 針對企業間，擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出，數位轉型致力於價值創新，然而，日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題，即是彼此對於資料資源之分享，尚存不信任甚且互相猜疑，此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明，數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色，欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴，僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標，呼籲日本國內企業能協力合作，強化數位流通與交流[2]。 執此，如何促進企業間的資料分享，建立互相信賴的關係，突破業界間彼此藩籬，即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例 就民間而言，日本已有民間發起之企業共享平台，例如2018年5月至12月，三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY（大手町、丸之內到有樂町一帶的區域，日本俗稱Daimaruyu，簡稱OMY））資料活化計畫，驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性，期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展，甚至規劃災害措施[3]。 提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出，該計畫為了建立彼此信任感，而非一味地僅關注於資料的分析，進行了多達12間公司之間的對談，並也得到了一定的成效。 參、事件評析 有關企業面的資料活用，本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用，以壽司郎為例，其將每盤菜餚均以IC標籤管理，藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而，累積之資料即可運用於掌握消費者喜好，並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間，藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司，藉由樣本試驗共享，從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成，例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。 經團聯所提出之議題，乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易，因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時，亦可思考政府端可提供何種支持及資源，以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願；同時，如何令企業理解到彼此間的合作協力，將是新興價值得以開拓的寶貴契機，亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉，《経団連月刊》，2月号期，（2021）。 [2]同前註，頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉，Fujitsu Journal，https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/，（最後瀏覽日：2021/03/09）。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉，https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC（最後瀏覽日：2021/3/9）。 [5]独立行政法人情報処理推進機構，〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉，頁9（2018）。
美國商品期貨交易委員會發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》，闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商品期貨交易委員會（Commodity Futures Trading Commission, CFTC）於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》（Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts），闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素，旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化，以強化其透明度與流動性。本指引認為，決定進行上市交易前應先行考量下列因素： 1.透明度（Transparency）：契約應公開碳額度方案（crediting program）與所認證減量專案活動之相關資訊。 2.外加性（Additionality）：若無碳額度構成誘因，則其所代表之碳減量或移除將無從發生。 3.永久性與應對反轉風險（Permanence and Accounting for the Risk of Reversal）：碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷，應具有充足緩衝儲備（buffer reserve）以替換品質相當之碳額度。 4.穩健量化（Robust Quantification）：量化方法應穩健、保守且透明，以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。 5.治理（Governance）：碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。 6.追蹤與避免重複計算（Tracking and No Double Counting）：碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷，並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。 7.第三方確證及查證（Third-Party Validation and Verification）：契約應明確記載第三方確證及查證程序，以確保碳額度實物交割符合品質要求，並與自願碳市場最新標準一致。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
「資訊儲存服務」提供者法律責任之研究－以日本實務新興發展為例