科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例

刊登期別
第20卷 第3期,2008年03月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科技專案研究計畫成果
 

※ 科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3266&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/04)
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美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏

.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} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。

美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。   《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:   1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;   2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;   3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;   4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;   5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);   6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;   7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;   8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;   9.自透明度的角度評估消費者之權利;   10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;   11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;   12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;   13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;   14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。   當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。

德國社群媒體管理草案交付立法程序

  德國總理梅克爾(Angela Merkel)所領導的內閣於2017年4月5日通過社群媒體管理草案(Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken),該法案要求社群媒體必須積極管理使用者散布的仇恨言論及假消息,未善盡義務的社群媒體最高可裁罰5千萬歐元。   德國早於2015年12月已與Facebook、Google及Twitter等知名社群網站達成協議,必須在24小時內刪除網站上的不實或違法言論。但根據jugendschutz.net組織公布的數據,Facebook刪除了39%違法內容、Twitter只刪除了1%違法訊息,而Google的Youtube則需要以其他工具進行實測。由於社群媒體自我管理的效果不彰,促使德國政府認為在業者自律之外,必須要制定法律與罰則讓社群媒體負起責任,積極管理網站上使用者的不實與違法言論。   本草案重點包括: 適用範圍:本草案適用於電信媒體服務提供商,且該提供商之網路平台係以營利為目的,允許使用者與其他使用者共享訊息或對大眾分享任何資訊。 社群媒體必須設立24小時受理案件之投訴管道。 接到投訴後,社群媒體必須在24小時內刪除「明顯違法」之內容,其他有爭議的內容必須在7天內確認並刪除違法內容。 社群媒體必須定期提供主管機關其投訴之處置報告。   本草案已送交德國立法機關進行立法程序,但反對者認為一旦通過立法,可能會對言論自由產生不良影響,並抑制網路言論的發表。德國對於社群媒體之管理,值得持續關注。

德國數位經濟2017監測報告及建議

  德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告,就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度,並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。   報告資料指出, 在六大創新應用潛力的部分,14%的企業已投入工業4.0改造,集中於機械製造業,數量有逐步上升趨勢;物聯網應用則以服務業居多,特別是知識密集型服務提供者;33%的企業有提供智慧服務,以客戶為導向的企業,例如資通訊業、金融保險業,使用比例更為明顯;19%企業開始利用巨量資料,多集中於大企業或先進產業;11%企業有利用機器人及感測器;人工智慧則尚處於起步階段,而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示,推動數位轉型尚待加強。另外,今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題,結果顯示,約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網,而只有約四成的公司與新創公司有合作,因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。   國際數位經濟排名第六,落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳,整體創新能力也處於相對領先地位,惟電子化政務服務較為落後,有待加強。在關鍵政策需求部分,以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架,以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。

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