簡介美國700MHz頻段之使用規劃
歐洲法院（Court of Justice of the European Union）日前（2015年10月22日）裁決，根據歐盟增值稅指令（Council Directive 2006/112/EC of 28 November 2006 on the common system of value added tax (OJ 11.12.2006 L 347, p. 1-118, ‘the VAT Directive’)），虛擬通貨比特幣（bitcoin）與其他傳統通貨的兌換交易免徵增值稅。 本案肇因於歐盟會員國瑞典之國民David Hedqvist欲申請線上比特幣交易平臺營利，預先向瑞典稅法委員會（Swedish Revenue Law Commission）申請先裁決定（preliminary decision），以確認比特幣與其他傳統通貨，諸如瑞典克朗，之間的兌換交易免徵增值稅。委員會表示，比特幣作為一種支付方式，其使用與合法的支付方式相似，因此比特幣與傳統通貨之間的兌換免徵增值稅。然而瑞典稅務機關（Skatteverket; the Swedish Tax Authority）對該決定不符因而上訴至瑞典最高行政法院（Högsta förvaltningsdomstolen; Supreme Administrative Court, Sweden）。法院認為本案涉及歐盟增值稅指令之解釋，因此以之為先決問題暫停訴訟而提交至歐洲法院，請求先行裁決（the reference for a preliminary ruling）。先行裁決是歐盟法院進行的程序之一，由各會員國法院請求其對歐盟法內容或效力作出解釋並拘束所有會員國，藉此保證歐盟法的法確定性及適用上的一致性。 瑞典最高行政法院認為，固然可以從歐洲法院先前判決推導出：從傳統通貨與虛擬通貨的兌換交易中，取得買賣虛擬通貨之差額作為對價，構成「提供服務以獲取對價」。有疑者，該等交易是否被歐盟增值稅指令第135條第1項各款規定所涵蓋，而屬於得免除增值稅之金融服務提供。其提交歐盟法院請求解釋之問題有二：第一，系爭交易是否屬於歐盟增值稅指令第2條第1項所定之「提供服務以獲取對價」之交易；第二，如是，該等交易是否屬於同法第135條第1項所規定得免除增值稅之交易？ 歐洲法院認為，比特幣具有雙向通貨流的性質，而其除了作為支付工具之外別無意義。該虛擬通貨與傳統通貨的兌換，性質上屬於不同支付方式的交換；此外，比特幣販售者所獲得報酬等同於其買賣比特幣的價差，與交易有直接連結，屬於歐盟增值稅指令第2條第1項c款「提供服務以獲取對價」之交易。 關於第二個爭點，歐洲法院認為，歐盟增值稅指令第135條第1項e款之目的即在於避免金融交易中，決定應稅額及增值稅抵扣額的困難。更重要者，傳統通貨與虛擬通貨比特幣之相互兌換，在交易雙方都可接受比特幣作為支付方式之情況下，僅是不同支付方式之交換而屬於金融交易。若將系爭交易排除於該款適用範圍之外，將會剝奪規範目的的部份效果，因此應認定其免徵增值稅。 至於此裁決是否代表歐盟全面肯認，諸如比特幣等具有雙向通貨流性質之虛擬通貨，其作為通貨的性質？裁決中提到，就歐盟指令而言，虛擬通貨與電子錢不同，且前者並非以諸如歐元之傳統記帳單位（traditional accounting units）表示，僅是虛擬記帳單位。因此，比特幣乃至虛擬通貨於歐盟法上之定位，仍有待觀察。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。