英國商業、能源及產業策略部發布智慧饋電保證公眾諮詢
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy，以下簡稱BEIS）於2019年1月提出智慧饋電保證（Smart Export Guarantee，以下簡稱SEG），於此保證下，BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架，使小型生產消費者（prosumer）所生產之綠色電力，可於此一政策框架之保障下，與售電業者議約，並將電力售予售電業者，以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。
SEG重要之內容包含：
（1） SEG課予大型售電業（用戶數大於25萬之售電業）收購小型生產消費者所生產之綠色電力之義務。
（2） 小型生產消費者所生產之綠色電力之交易價格及相關契約內容，將交由售電業者與小型生產消費者自行協議。但SEG要求售電業業者對於綠色電力之收購價格不可低於（或等於）零。
（3） 於「負電價」期間，即便小型生產消費者將綠色電力輸入電網，售電業者也不得因此對消費者課徵任何費用。
（4） 小型生產消費者所生產之綠色電力之計算方式，必須以實際測得之產出電力為準，不得以預估之容量為準，亦即，小型生產消費者如裝設智慧電表而可記錄綠色電力生產量時，其生產之綠色電力始有被收購之可能。
（5） 小型生產消費者之再生能源發電設備，不論容量大小，皆應符合躉購制度下之再生能源發電設備之規格標準，但不得超過5MW。
此一政策立意良善，然仍有不少質疑聲音，其中的聲音不乏：（1）BEIS如何確保小型生產消費者所獲取之契約價格，可以真實反映市場之真正應有之電價？（2）SEG於今年3月躉購費率制度廢除後半年間，可能尚未會出現定案之政策框架，其間將會產生立法之真空狀態，其間要如何減緩制度改革對於產業帶來之衝擊？（3）政府所主導之小型消費者端之智慧電表之建置，於英國仍緩如牛步，而智慧電表對於小型消費者而言，如其欲主動裝設，每具將造成300歐元之額外支出，同時每年需額外支出50歐元之維修費用，此一事實對於SEG之推行無疑將造成阻礙。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
UK Government Sets Outs Mediocre Support For Small-Scale Renewable Energy Generators, https://cleantechnica.com/2019/01/13/uk-government-sets-outs-mediocre-support-for-small-scale-renewables (last visited Mar. 02, 2019) . BEIS, THE FUTURE FOR SMALL-SCALE LOWCARBON GENERATION, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/769601/The_future_for_small-scale_low-carbon_generation_SEG.pdf (last visited Mar. 02, 2019) .
美國歐巴馬總統在美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）2015年1月12日所舉辦的會議上，呼籲聯邦政府應制定「個人資料通知與保護法」（The Personal Data Notification and Protection Act），該法要求美國企業建立通報機制，其必須在資料遭盜取之日起三十天內通報客戶，以保護美國大眾之隱私。此一要求主要係因為發生多起網路駭客與資安事件，但目前聯邦政府卻欠缺相關法制，故聯邦政府嘗試藉此改善各州法律各行其事無法完善資安保護之問題，亦減輕跨州營運之美國企業適用各州法律之負擔，將有助於產業法制環境之改善。 同時，歐巴馬總統亦提出制定「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）之呼籲，該法將禁止企業為獲取利益經由學校取得學生資料。此外，歐巴馬總統亦提及美國企業將需要簽署一自願性協議（Voluntary Code of Conduct for Smart Grid Customer Data Privacy，VCC），使消費者能夠查詢各企業之信用評分，帶動企業自主保護數位資料之安全，並以此作為身分盜取之預警，避免造成個資外洩後損失更多權益。而本次呼籲制定的法規尚針對先前由美國眾議院提出之「網路情報分享及保護法」（Cyber Intelligence Sharing and Protection Act，CISPA），特別強化其網路使用者保護之部份規定；其中包括加強公私部門合作以及深化網路防護安全，藉此妥善處理網路犯罪、保護國土安全等相關問題。是故，本次制定法規之目的將更著眼於擴大授權，使政府目的事業主管機關以及企業之間能夠共享相關資訊之權限，以預防更多潛在性的網路攻擊與資料盜取事件。
美國聯邦最高法院判決維持Brulotte原則2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則，即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.（case num. 13-720）一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時，是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題，故是否有必要放寬專利權於失效後，專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭，促進研發創新。 然而，主撰判決本文之美國卡根大法官（Justice Kagan）及贊同維持Brulotte原則之大法官認為，Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項（stare decisis），必須具有超級特別的理由（superspecial justification）才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由，並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭，但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項，而應是美國國會於智財政策之取捨。 反對維持Brulotte原則之阿利托大法官（Justice Alito）、羅伯特首席大法官（Chief Justice Roberts）及湯瑪斯大法官（Justice Thomas）提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利，所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計（optimal contract design）。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時，可以反映專利真實價值的方式，破壞契約期望（contractual expectation）。 本案作成判決後，各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則，主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處，有助於資金流通，而非用於已失效之專利。
美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明，提醒關於加密資產流動性風險有鑑於加密資產（crypto-asset）投資交易潛在風險與市場波動性，美國聯邦準備理事會（Federal Reserve Board）、聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC）與通貨監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2023年2月23日發布聯合聲明，提出加密資產增加銀行流動性風險情境，例如穩定幣因市場狀況之變動，導致銀行擠兌使大量存款流出，由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性，加密資產相關資金恐造成流動性風險提高，提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容，有效風險管理作法包括：（1）了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素，以及這些存款易受不可預測波動影響的程度；（2）銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險，並建立有效的風險管理控制措施；（3）應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃（contingency funding planning），例如流動性壓力測試；（4）評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度，以因應加密資產高流動性風險，確保經濟金融穩健發展。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。