本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
防制洗錢金融行動工作組織(Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF)為因應虛擬資產(Virtual Assets)對於打擊洗錢與資恐主義措施所帶來的衝擊,協助各國建立可供遵循的一致性標準,於2018年10月修改FATF建議書(The FATF Recommendations),定義「虛擬資產」與「虛擬資產服務提供業者」(Virtual Asset Service Providers, VASPs),將其納入國際洗錢防制之範疇。 為使各國監管機關依據FATF相關建議,正確評估與降低虛擬資產與VASPs所可能涉及的洗錢與資恐風險,有效進行管理並建立公平競爭的虛擬資產產業體系,FATF於2019年6月21日,針對建議書中第15點-新科技所可能隱藏的洗錢隱憂,加入解釋性說明,列出FATF對於虛擬資產和VASPs的應用標準,包含建議監管機關採取註冊或許可制度,以利進行監督與審查,而非透過自律組織方式進行督導,並與他國進行國際合作。以及為防止不法份子與其同夥擁有對VASPs的控股權(controlling interest)或管理職能(management function),各國主管機關須採取必要的法律或監管措施。另監管機構應有足夠權力監督並確保VASP遵守打擊洗錢和恐怖主義融資的要求,包括進行檢查,強制公開資訊和實施金融制裁。 FATF同時公布「虛擬資產與虛擬資產服務商之風險基礎指引」(Guidance for a Risk-Based Approach to Virtual Assets and Virtual Asset Service Providers),指導各司法管轄區如何應用風險基礎方法,針對虛擬資產相關活動與服務商,進行洗錢與資恐防制。相關主管機構在進行風險評估時,應考量特定的虛擬資產類型或VASP活動,了解其具體架構與運作在金融體系和國家經濟的作用,以及對洗錢與資恐防制的影響,將類似風險的產品或服務應用類似的監理原則處理,並針對虛擬資產的匿名性加強客戶識別機制。隨著VASP活動發展,主管機關亦應審視其他監管措施(如消費者保護、資訊安全、稅務等)與洗錢與資恐防制之間的關聯,進行短期與長期的政策擬定,以制定全面性的監管框架。 FATF預計於2020年6月開始啟動上述新審查機制,為期12個月,檢視各國對於前述具體要求之落實情況。以及持續與民間企業合作,共同探討虛擬資產的基礎技術、使用類型、相關業務模式。
美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)與加拿大首席選舉官(Chief Electoral Officer of Canada, CEO)於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引(Guidance for federal political parties on protecting personal information)。目前加拿大選舉法(Canada Elections Act, CEA)僅概括規範政黨須制定隱私政策,以保護選民之個人資料,惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策,並提交給加拿大選務局(Elections Canada)。若其隱私政策變更,必須通知首席選舉官,且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範,為具體實踐政黨隱私保護制度,加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件: 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料? 二、 如何保護其蒐集之個人資料? 三、 說明如何利用個人資料?是否會將個人資料給予第三方? 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓?內部控管機制為何? 五、 蒐集分析之資料為何?是否有利用cookie或相關應用程式蒐集? 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外,該辦公室更建議參採國際隱私保護作為,著重公平資訊原則,政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集,且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資,並應建置保障性措施與合規性管理機制。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。