國際推動綠色科技發展重要法制政策研析
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
隨著犯罪集團洗錢管道與手法日新月異，嚴重威脅金融秩序與經濟發展，美國財政部金融犯罪執法網（Financial Crimes Enforcement Network, FinCEN）於2021年6月30日發布防制洗錢與打擊資助恐怖主義（anti-money laundering and countering the financing of terrorism, AML/CFT）政策的優先事項（Priorities），目的係為了應對日益猖獗之洗錢犯罪行為，幫助金融機構評估其風險，並調整其防制洗錢計畫和資源運用優先順序，以提升國家AML/CFT政策效率與有效性。 依據發布內容，優先事項包括：（1）貪汙；（2）網路安全與虛擬貨幣相關之網路犯罪；（3）國內外資助恐怖分子；（4）詐欺；（5）跨國犯罪組織活動；（6）毒品販運組織活動；（7）人口販運與人口走私（human trafficking and human smuggling）；（8）資助大規模毀滅性武器擴散（proliferation financing），反映了美國國家安全與全球金融體系長期以來存在之威脅，並將虛擬貨幣用於洗錢、資助恐怖主義，及支付勒索軟體攻擊贖金等納入防制洗錢範疇，防止虛擬貨幣成為洗錢管道。 FinCEN預計於2021年底前提出實施辦法，並根據美國防制洗錢法（Anti-Money Laundering Act）之要求，至少每4年更新一次優先事項，以因應美國金融體系與國家安全面臨的各種新興威脅。
美國 FCC 公布「衛星補充涵蓋」監理架構，持續向「未來單一網路」的政策願景邁進美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2024年3月14日通過「衛星補充涵蓋（Supplemental Coverage from Space, SCS）」的監理架構，未來將增修聯邦法規電信專章（Title 47 of Code of Federal Regulation）開放600 MHz、700MHz、800 MHz、1800MHz中部分頻段及AWS H-block（1915-1920 /1995-2000 MHz），容許衛星通訊業者向地面行動通訊業者租用頻譜提供SCS服務。 SCS能讓用戶透過手機等既有的行動通訊終端接收衛星訊號，如Starlink目前正與T-mobile合作試驗，透過其第二代低軌衛星提供的手機直連（Direct to Cell）服務，能大幅延伸地面行動通訊系統的涵蓋區域。但為了最大程度防止有害干擾，FCC劃出6個獨立地理區域（Geographically Independent Area, GIA），地面行動通訊業者若要將頻譜出租予衛星通訊業者，除出租頻率需屬於SCS頻段外，還必須在一個GIA內擁有所有與出租頻率同頻的所有執照（all co-channel licenses），而衛星通訊業者僅能基於頻率租用協議，在該GIA內以次級使用的方式提供SCS服務。 雖然2023年底於杜拜落幕的世界無線通訊大會（WRC-23）才剛決議（Resolution com6/9 WRC-23）把「研究指配新頻率供衛星直接與地面行動通訊終端連接，以補充地面行動通訊的涵蓋範圍」納入WRC-27的議程項目 (Agenda Item 1.13 WRC-27)，FCC就搶先開放SCS頻段，但表示會積極參與國際研究與活動，確保在國際電信聯盟（International Telecommunication Union, ITU）的無線電規則（Radio Regulation）下建立的SCS相關國際監理機制能取得重大進展，並隨著SCS市場的發展逐步開放能夠運用的頻段與應用場景，期能充分發揮衛星通訊與地面行動通訊整合的效益，互補不易涵蓋的區域並無縫銜接，達成「未來單一網路」（Single Network Future）的政策願景。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。