IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」
韓國最高法院於2010年1月10日，針對一項以線上遊戲貨幣換取現金所構成之刑事案件做出最終判決，認定此一行為並不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之禁止交易規定，從而不構成犯罪。 本案事實為兩名知名線上遊戲「天堂」(Lineage)之玩家陸續於2007-2008年間，以其於該遊戲中所購得，約值2億3千4百萬韓圜之虛擬貨幣「天幣」(Aden)，陸續轉賣給其他約2000位遊戲玩家，以賺取價差。該案於2008年經釜山檢察廳依違反遊戲產業振興法施行令起訴，並聲請簡易判決後，兩名玩家分別被處以5百萬及3百萬韓圜之罰金。經兩名玩家提起正式裁判請求後，釜山地方法院仍維持簡易判決之結果，僅將罰金降至4百萬及2百萬韓圜。兩名玩家仍以不服判決為理由上訴至釜山高等法院。於此一上訴審中，釜山高等法院即以該交易所使用之虛擬貨幣並非來自於線上賭博遊戲或其他射悻性之途徑，故不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之規定，改判兩名玩家無罪。就此一上訴審判決，檢察廳另以該知名線上遊戲仍帶有諸多射悻或運氣成分，從而其取得虛擬貨幣之方式與賭博遊戲相似為理由，向最高法院提起上訴；唯最高法院認釜山高等法院之判決認事用法並無違誤，從而駁回檢察廳上訴，本案判決確定。 對於此一判決，各方反應並不一致。於最高法院判決出爐後，韓國文化觀光體育部即發表正式聲明，表示此一無罪判決係基於法院認定本案缺乏相關認定「不正常遊戲管道」是否存在之證據，而並非一律認定虛擬貨幣與現金之間的買賣或兌換交易均為合法。但一般遊戲產業界均認為，此一判決之作成確實開啟了線上遊戲中另一種獲利市場之可能性。如再配合2009年9月韓國法院所作成對於線上遊戲中的虛擬貨幣交易須課徵10%加值稅的判決進行觀察，則此種交易方式是否會對於韓國整體遊戲產業發生結構性之重大影響，應值得期待。
政府採購雲端服務新興模式暨資安一體考量之研析 新的多媒體裝置，為數位內容帶來更多空間Iomega 公司是一家在全球資料儲存裝置產業中居領先地位的廠商。近日， Iomega 在慶祝其二十五週年的同時，推出了一款多媒體儲存硬碟，其本身具有多媒體 ( 包括圖片、音樂與影片等 ) 錄放的功能，可搭配目前全球所有款式的電視機種與 AV 系統使用。 這套系統，適合於家庭或長途駕駛人使用，使用者可免除煩人的多媒體檔案格式轉換問題。隨著數位科技的進步，廠商所推出的多媒體裝置愈來愈多樣，消費者的使用也愈來愈方便。相信，隨著硬體與軟體設備的不斷發展，數位內容也會展現出愈來愈多的可能與空間。
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。