淺析英國建築能源效率政策—Green Deal之融資運作政策研究

刊登期別
第26卷第4期,2014年04月
 

※ 淺析英國建築能源效率政策—Green Deal之融資運作政策研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&d=6576 (最後瀏覽日:2024/03/01)
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布拉格提案(The Prague Proposals)

  2019年5月3日,來自全球30多國的政府官員與來自歐盟、北大西洋公約組織的代表於捷克布拉格所舉辦的5G資安會議(Prague 5G Security Conference)中,強調各國建構與管理5G基礎建設時應考慮國家安全、經濟與商業發展等因素,特別是供應鏈的安全性,例如易受第三國影響之供應商所帶來的潛在風險,本會議結論經主辦國捷克政府彙整為布拉格提案(The Prague Proposals),作為提供世界各國建構5G基礎建設之資安建議。   在這份文件中首先肯認通訊網路在數位化與全球化時代的重要性,而5G網路將是打造未來數位世界的重要基礎,5G資安將與國家安全、經濟安全或其他國家利益,甚至與全球穩定等議題高度相關;因此應理解5G資安並非僅是技術議題,而包含技術性與非技術性之風險,國家應確保整體性資安並落實資安風險評估等,而其中最關鍵者,則為強調確保5G基礎建設的供應鏈安全。   因此在布拉格提案中強調各國建構通訊網路基礎建設,應採用國際資安標準評估其資安風險,特別是受第三國影響之供應商背後所潛藏之風險,並應重視5G技術變革例如邊緣運算所產生的新風險態樣;此外對於接受國家補貼之5G供應商,其補貼應符合公平競爭原則等。布拉格提案對於各國並無法律上拘束力,但甫提出即獲得美國的大力肯定與支持。

英國運輸部宣布擴大對平價零碳排車輛購車補助以推進車輛電動化

  英國運輸部(Department for Transport)於2021年12月15日宣布更新對零碳排放車輛購車補助計畫,未來將擴大對平價零碳排放車輛(affordable zero-emission vehicles)的購車補助,以創造更多購買電動車之誘因。充電式車輛購車補助計畫(plug-in grant scheme)在過去十年間已經補助超過50萬輛,並在2021年達成超過15萬輛,約每10台新車就有1台受該計畫補助,顯示電動車輛市場的持續擴大與需求的增加。   本次更新將著眼於針對售價低於32,000英鎊的電動車輛(目前英國市場中約有20款車型符合條件),提供最高1,500英鎊的購車補助,並且針對無障礙車輛售價與購車補助金額上限提高至35,000英鎊與2,500英鎊。在貨車購車補助方面,每年將提供1,000位消費者購買大型貨車5,000英鎊或小型貨車2,500英鎊的購車補助,2021年充電貨車計畫的購車補助規模較2020年已成長超過250%。而在電動機車與電動自行車方面,英國政府將對於售價低於10,000英鎊的電動機車與電動自行車分別提供500英鎊及150英鎊的購車補助。   英國政府指出,針對電動車輛的購車補助政策已經逐漸顯現效果,2021年電動汽車的銷售量已經超越2019年與2020年的加總數量,未來政府也將加強對充電基礎設施的建設,針對7.1千瓦以上的充電(包含快速充電)站訂定支付方式基本要求(例如必須具備無接觸支付方式)。英國政府承諾將提供35億英鎊用於支持英國汽車與供應鏈的電動化、電動汽車購車補助與興建基礎設施。

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  英國上議院人工智慧專責委員會(Select Committee on Artificial Intelligence)2018年4月18日公開「AI在英國:準備、意願與可能性?(AI in the UK: ready, willing and able?)」報告,針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。   委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗,應注重大量資訊蒐集之方式;無論是企業或學術界,皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制,其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性;為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見,政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法,並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。   再者,為促進AI應用之意識與了解,委員會建議產業應建立機制,知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊,建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫,並於早期教育中即加入AI教育;並促進公部門AI之發展與布建,特別於健康照顧應用層面。另外,針對AI失靈可能性,應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害,並應提供資金進行更進一步之研究,特別於網路安全風險之面向。   本報告並期待建立AI共通之倫理原則,為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。

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