資通安全法律案例宣導彙編 第3輯
加密貨幣經濟襲捲全球，國際貨幣組織(IMF)總裁Christine Lagarde於官方網站發表對加密貨幣經濟可能涉及之風險及未來各界應如何共同應對之看法；認為加密貨幣有無限發展之潛力，其所應用之技術不僅提升金融產業發展，更為其他領域注入創新技術，惟發展之同時，潛在不法風險逐漸浮上檯面，加密貨幣不受中央銀行監管，並因其匿名性而容易成為洗錢、資恐的全新金融犯罪工具；另外，全球加密貨幣交易活動越發頻繁，交易價格的極端波動性，以及與傳統金融體系之間的關聯不明確，皆可能危害全球金融之穩定性。 Christine Lagarde認為加密貨幣交易之監管，與監管傳統金融所制定之政策並無二致，皆應以「確保金融穩定性和保護消費者」為首要政策，因此，提出幾個應對方向： 將加密貨幣創新技術用於監管行為技術中 (1)分散式帳本技術 (DLT) 為加快市場參與者與監管機構之間的訊息共享，確保用戶交易安全，可將此技術用來建立註冊標準，驗證客戶資訊及數位簽章；各政府機關亦可利用此技術所獲得之相關數據減少逃漏稅現象。 (2)生物辨識、人工智慧與加密技術 將生物辨識、人工智慧與加密等技術來強化數位安全，及時辨識可疑交易行為，有效抑止非法交易。 全球應共同發展出監管框架，跨國合作打擊不法 有鑑於加密貨幣的流通是全球性的，全球應共同發展出監管框架，2018年G20高峰會中加密貨幣也納入討論議題，藉由凝聚國際間共識，避免創新科技淪為犯罪工具。 面對加密貨幣價格的波動性，各界有不同解讀，有認為這只是一時狂熱所造成，終將泡沫化；亦有認為就如同物聯網發展初期革命一般，加密貨幣將破壞整個金融體系，取代現有的法定貨幣；惟Christine Lagarde表示事實應該是介於這兩個極端想法之間，各界不應片面否定加密貨幣，應採包容之看法迎接這項新科技，更應正視其潛在之危險。 國內現已有多家虛擬貨幣交易平台實際運營，為保護消費者權益，避免國內虛擬交易平台淪為洗錢、資恐行動之犯罪溫床，日前法務部已邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位進行跨部會協商，擬於收集各界意見後，修訂相關規範，以利我國對於虛擬貨幣監管之政策方向與範圍能符合各方期待。
美國推動創新研究獎勵方案，鼓勵中小企業投入潔淨能源研發美國能源部今(2012)年5月宣布1千1百萬美元的預算，獎勵小型企業發展潔淨能源創新研究與科技。美國的小型企業並非以營運的領域來區分，而且必須合於美國聯邦法規（13 CFR 121）中對於小型企業的規範，另外，美國小型企業管理局（U.S. Small Business Administration，SBA）對於各種營利活動亦建立有大小區分的標準，依照不同的行業別，就員工人數或營業額的數目訂立區分標準。因為企業大小的區分，在美國政府採購契約發包的程序上極為重要，因為他們確保，為大小不等的小企業之間提供公平的競爭基準，而這些區分標準同時也適用在SBA的貸款/補助計畫以及能源部小型企業創新研究計畫（Small Business Innovation Research ，SBIR)與小型企業技術移轉計畫（Small Business Technology Transfer ，STTR)上。 能源部此次小型企業創新研究計畫是歐巴馬政府為扶持小型企業，增加美國就業機會政策的一部分，計畫內容在於，給予每個小型企業最高15萬美元的補助金，只要企業的業務致力於發展創新能源技術，製造新的工作機會，以提高美國在世界的經濟競爭力，這些獲選企業在未來兩年內，可以參加第二階段的競賽，並將有機會獲得高達2百萬美元的獎勵金，目前已有67個小型企業，總共75項創新研究計畫，包括風力渦輪機、燃料電池技術以及煤炭能源等的相關研究工作，這些獲選的小型企業遍佈全美各州。 美國政府認為，小型企業為其經濟體的主幹，提供全美二分之一的工作機會，並且在國內持續製造三分之二的新就業機會，重要的是，這些企業正在幫助美國減輕對進口石油的依賴，保護美國的環境，降低環境污染。而為了支持這些小型企業在國內經濟體所扮演的重要角色， 在能源部主責進行的SBIR計劃和STTR計劃中，持續支持科學卓越和技術創新，以達強化國家經濟的目標。
新時代的管理利器－系統化的企業員工管理制度 歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。