美國著作權局(US Copyright Office,USCO)於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」(Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence),本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案,對於此類著作是否可以成功註冊,過去未有較明確之判斷準則,如此恐造成美國著作權體制之紊亂,著作權局遂發布本指引,以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類,此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著,本指引並描述到欲申請之著作,除前開之著作人須為人類外,人類須於該著作中傳達其原始精神理念(own original mental conception),不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作,係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成(Actually Formed)作者之傳統元素含量。 最後,本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格(Standard Application),在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份,且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案,該指引提到申請人可以透過補充說明之方式,通知著作權局其著作中涉及AI產出部分,並就該部分聲明不專用,以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言,可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據,初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病,然尚有許多細節待補充,且甚仰賴個案之判斷,惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用,關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生,值得持續關注。
美國證券交易委員會對虛擬貨幣交易平台提起訴訟美國證券交易委員會(The Securities and Exchange Commission,以下簡稱SEC)於2018年11月8日發出聲明,依據1934年的證券交易法(下稱證交法)第21C條對EtherDelta 創辦人Zachary Coburn 提起訴訟,並做出要求其停止交易之禁止令。 EtherDelta 乃為一線上交易平台,允許買家和賣家在其平台上交易「以太幣」和其他虛擬貨幣。其平台特徵有: 提供平台,促成虛擬貨幣交換 EtherDelta之網站提供一線上平台予買賣雙方,對經過平台認證的虛擬貨幣進行交易,促成虛擬貨幣交換。於網站成立之一年半中,其促成了360萬筆訂單。 以智慧合約自動驗證進行交易 EtherDelta以智慧合約(smart contract)維持網站運作,其智慧合約檢查用戶發出之訊息是否有效,於確認買賣雙方帳戶都有足夠資金後,自動進行交易。 提供資訊且對用戶資格未設限 EtherDelta於網站上提供虛擬貨幣之資訊,以及個別虛擬貨幣之每日交易量,同時於網站上顯示前500筆買方和賣方之交易資訊,以價格和顏色進行分類。而其對於成為網站用戶之資格並無限制。 SEC於本案中認為,EtherDelta並未註冊成為證券交易所,卻執行與證券交易相關之業務,已違反證交法,其論述理由為: EtherDelta平台上之虛擬貨幣屬於證券性質 本案SEC使用Howey Test—美國聯邦最高法院於1946年在SEC v. W. J. Howey Co. 一案中所確立之測試要件,來判斷是否符合證券。由於用戶以金錢購買虛擬貨幣,該金錢投資行為建立共同事業,且具有藉由他人努力而獲利之期待,故屬於證券性質之虛擬貨幣。 EtherDelta性質上為交易所,但未為註冊 EtherDelta 作為平台聚集大量投資人,並以智慧合約促成買賣雙方進行虛擬貨幣交換,已屬於實現證券交易之行為,具有證交所功能,故於不具有豁免情形下,其未註冊已違反證交法第5條規定。 本案就SEC之主張,EtherDelta並未為否認或承認之表示,但同意該禁止交易之命令,並同意支付SEC行使歸入權之30萬美元及其他判決前利息和罰款。 觀察目前美國對於虛擬貨幣買賣行為之監管,並無立專法規範,僅以證交法為準則,就個別虛擬貨幣之性質以Howey Test為檢驗,個案認定是否屬於證券。倘若屬於證券,則對於進行交易之平台課予證券交易所之責任,而對於虛擬貨幣而言,被認定為證券勢必被課予義務俾利增加投資人之保障,可能增加公開度及透明度,然其快速籌資之功能亦可能有所減損,SEC對於虛擬貨幣之監管影響與成效均值得繼續觀察之。另外,SEC曾於2017年7月25日針對The DAO做出一調查報告,其於報告中認為證券型之虛擬貨幣需要受到監管,從而本案作為DAO報告之後被裁罰之虛擬貨幣交易平台首例,有其作為里程碑之重要意義。首先其確立了SEC自DAO報告之後對於證券性質虛擬貨幣需監管之見解,再者表達SEC認為就算採用去中心化、分散式節點之方式進行證券交易,同樣屬於證交法所稱之「證交所」,不因此而豁免監管。
英國成立「技術移轉政府辦公室」,以促進公部門知識資產流通利用英國技術移轉政府辦公室(Government Office for Technology Transfer, GOTT)於2022年10月設立於英國索爾福德(Salford);其為英國商業、能源與產業策略部(Department for Business, Energy & Industrial Strategy, BEIS)之轄下機構,設立之旨在於促進公部門(public sector)知識資產(knowledge asset)流通利用,以為英國帶來經濟、社會及財政上效益。 所謂「知識資產」係指—智慧財產權、專門技術、資料、品牌、業務流程、專家資源及技術等;目前英國關於公部門知識資產之估值,總計約超過1060億英鎊。而所謂「技術移轉」係指使這些資產與他機構分享,以刺激創新及帶動新產品、流程及服務的研發,並促進更多商業創投(commercial venture)的可能。 GOTT具有跨部門的職權,使公部門可增強其對自身知識資產的辨識、研發與利用,並鼓勵公部門在管理其知識資產上,可更具創新性及具有企業家精神。目前,GOTT已開始與其他公部門在創新上合作,例如一造價更低的高密度真空紫外光(Vacuum Ultra-Violet, VUV)光源機,以淨化水質;或以石墨烯(graphene)製成生物傳感器(biosensor),以使在人體上以生物標記(biomarker)偵測不同健康狀況及疾病。 GOTT係以提供資金和專業知識的方式,以在跨部門政府間,進行創新項目的支持;依據英國政府早先所編列的一「關於政府部門應如何管理知識資產」的指南(The Rose Book: guidance on knowledge asset management in government,下簡稱The Rose Book),GOTT係以「提供對The Rose Book之詢答」、「提供對於管理知識資產之訓練」、「形成關於知識資產之人脈網」、「舉辦活動以喚起對知識資產管理重要性的認識」、「告知不同部門其可能擁有的知識資產及可運用機會」等方式,對公部門進行協助(The Rose Book第8.2點參照)。 而依照The Rose Book第8.4點,GOTT亦將與以下單位,分就上述不同事項,及就知識資產爭訟事件提供建言等,進行合作,以對其他公部門提供協助:(1)英國智慧財產局(Intellectual Property Office);(2)英國國防部(Ministry of Defence);(3)英國犁頭創新中心(Ploughshare Innovations);(4)政府法務處(Government Legal Department);(5)國家檔案館(The National Archives)。 而在後續成果運用上,The Rose Book第6.1點提及,公部門於運用知識資產時,可就很多面向進行考慮。除尋求「商業上的回報」外,亦可將「促進各別部門及不同部門間公共事務之進行」,以及「為商業、慈善團體及人民之使用」一事納入考量,藉以達到經濟、社會及財政上效益;而就「商業上的回報」而言,依照The Rose Book第6.35點,除最常見的「技術授權」及「販賣知識資產」外,亦有「衍生新創公司」(spin-outs)及合資公司(joint ventures)等方式。而一知識資產可如何被適當運用,則可尋求專家意見。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。