美國聯邦最高法院於Michigan v. EPA案中認定減碳措施需先考量成本效益

刊登期別
第27卷,第9期,2015年09月
 
隸屬計畫成果
建構我國永續能源發展法制整體架構計畫
 

※ 美國聯邦最高法院於Michigan v. EPA案中認定減碳措施需先考量成本效益, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=65&tp=1&d=7085 (最後瀏覽日:2024/05/20)
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美國的全球食品追溯中心(GFTC)提出食品追溯的「關鍵追蹤事項」及「重點資料元素」架構

  在近來國際食安問題事件頻傳的氛圍下,如何透過食品供應鏈相關資料的紀錄、串接與分析,達到食品追溯(Food Traceability)目的已成為全球性議題。有鑑於此,美國的全球食品追溯中心(Global Food Traceability Center, GFTC)在跨種類的食品供應鏈中針對數位資料的採集和追蹤,以建立共通架構為目的,提出食品追溯的「關鍵追蹤活動」以及「重點資料元素」,作為監管機構和產業界在建立追溯系統時可依循的標準。   由於現今食品供應系統涉及範圍大部分已擴及全球,其複雜性大幅提升了各國政府對整個食品產業的監管以及促進追溯實踐的困難度。隸屬美國食品科技研究所(IFT)的GFTC於2014年8月19日發表了一篇「食品追溯最佳實踐指南」(A Guidance Document on the Best Practices in Food Traceability)報告,指出當食品相關疫情爆發時進行食品追溯即有全球性的需求;該指南主要以食品安全及追溯相關規範的立法者和食品產業界為對象,針對六大類食品產業-烘焙、奶製品、肉類及家禽、加工食品、農產品和海產類提供一個可茲遵循的追蹤架構。在一條食品供應鏈中,有許多環節是進行追蹤時必要的資訊採集重點,被視為「關鍵追蹤活動」(Critical tracking events, CTEs),而各種「關鍵追蹤活動」的紀錄項目即為「重點資料元素」(Key data elements, KDEs)。 根據該指南所定義的CTEs包含: 1.運輸活動(Transportation events)-食品的外部追蹤,包括「運送活動」(Shipping CTE)和「接收活動」(Receiving CTE),指食品在供應鏈的點跟點之間藉由空運、陸運或船運等物理性的移動。 2.轉換活動(Transformation events)-食品的內部追蹤,連結食品經過各種結合、烹煮、包裝等加工的輸入到輸出過程,包括「轉換輸入活動」(Transformation Input CTE)和「轉換輸出活動」(Transformation Output CTE)。 3.消耗活動(Depletion events)-係將食品從供應鏈上去除的活動。其中,「消費活動」(Consumption CTE),指食品呈現可供顧客消費狀態的活動,例如把新鮮農產品放在零售店供顧客選購;「最終處置活動」(Disposal CTE)指將食品毀棄、無法再作為其他食品的成分或無法再供消費的活動。   而紀錄上述CTEs的KDEs例如各項活動的擁有人、交易對象、日期時間、地點、產品、品質等,應將該指南所列出之各項KDEs理解為紀錄CTEs的最基本項目。目前最大的問題是食品監管的要求和產業界執行可行性間的差距,故如何縮小此差距仍為各國政府當前最大的挑戰。

新加坡政府推出民眾資料共享平台MyInfo

  新加坡政府在2016年05月05日發表了數位平台「MyInfo」。   新加坡政府推出此一平台的目標是「以數位方式來整合目前的工作,去除現行的不便與散亂,讓民眾與政府打交道時更輕鬆 」。因此,「MyInfo」將每個新加坡公民散在各政府機關間的個人資料整合成單一檔案,使用者也可以自行決定加入額外的資訊,像是年收入、教育程度、就業情況以及家人資料。當民眾需要填寫不同的政府表單時,不需要再一直填寫重複的內容。   新加坡政府表示,每個公民可以自由決定他們要不要註冊MyInfo。當使用者選擇使用這項服務時,相關機關會針對可能被運用的資料先徵詢使用者的同意。   MyInfo計畫是由新加坡財政部與資訊通信發展管理局共同發起。新加坡政府的數位服務團隊在一年前左右開始設計這項服務,目前平台上仍持續在測試並改善使用者經驗。   MyInfo從2016年01月到04月試營運,已經有超過32,000人使用這項服務(佔新加坡總人口0.6%)。在2016年06月之前,MyInfo會提供15項服務,包括註冊公用住宅、更新報稅資料以及求職資訊等。到2018年,所有需要雙認證的數位服務都會整合在MyInfo平台,估計會有200項服務項目。   這個計畫是新加坡「數位政府」(Digital Government)政策的重要拼圖之一。新加坡政府將持續擴大MyInfo的服務項目,希望藉由此服務來蒐整更多資料,並增加可供政府機關間分享的個人資料數目。伴隨愈加豐富的數據資料,各政府部門更能事先了解民眾的需求並提出民眾真正需要的服務。

歐盟啟動2030年提升建築能源效率合作創新研究

  為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標,由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA),於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出,將規劃於2030年透過創新模式,及公私部門合作之落實,建立一個創新高科技能源效率產業,達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。   本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發,嘗試提出具可行性之商業模型(Business model),供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例,該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性,也認為應該透過政府部門介入,推動相關措施,並導引民間持續落實。其次,於產業評估效益方面,該報告明確指出,透過提昇建築能源效率,將創造許多新的就業機會,帶動地方經濟發展。綜上,歸納二點供參考,第一,為達成長期能源效率提升之目標,公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding),以防止產業市場失靈,有其必要性;第二,產業等實務運用契約型態將歷經質變,長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。   適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive),指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款,對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況,但目前各國仍面對許多問題及挑戰,例如既有建築物翻新整修,一直無法有效提昇件數,以及投入資金過於龐大等等因素,除非政府展現積極介入的決心,支持及並投入資金協助推動,否則成效仍可能維持停滯不前的困,相關趨勢發展值得後續觀察。

英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理

  英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展   人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊   人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。   目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。   在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題   人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。   有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。   針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。   人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。

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