金融憑證增至22家 網路報稅人次可望締新猷
使用金融憑證網路報稅可簡化繁瑣報稅程序，去年只有8家金融機構提供報稅服務，今年則提高至22家，預估今年透過網路報稅的納稅人，可望衝破歷年人數。包括元富證、元京証、台証證、日盛金控、國泰、新光人壽等22家金融機構，己於
法國憲法委員會於今（2020）年6月18日宣告今年5月甫通過之《打擊網路仇恨言論法》（Lutte contre la haine sur internet, Fighting Hate on the Internet，又稱Avia Law）違憲，認該法侵害人民言論自由之權利。 為打擊網路上日益嚴重之仇恨性言論，法國國民議會於今年5月13日通過《打擊網路仇恨言論法》，該法旨在課予網路社交平台之責任，在其使用者提出檢舉後，平台應於24小時期限內移除明顯的不法言論，包含歧視、仇恨、暴力、煽動犯罪、涉及恐怖主義或兒童色情等，尤以，若該訊息涉及兒童色情或煽動恐怖主義者，則平台刪除該訊息之期限將縮短為1小時內。倘平台若未於期限內刪除之，面臨之罰緩最高達125萬歐元；如經法國高等視聽委員會（Conseil superieur de l'audiovisuel, CSA）審核，發現該平台之內容審查系統存在嚴重且反覆之缺陷者，則最高可對該平台處以其全球收入4%之罰鍰。 該法原定於今年7月1日施行，但經法國憲法委員會審查後，認該法如前述之多項條款要求私人企業判斷使用者之言論是否為明顯涉及非法，將鞏固私人審查權，高額罰款恐將促進平台積極刪除平台上之言論，違反憲法保障之言論自由，因而宣告該條款違憲無效。目前尚不確定法國政府是否會如期施行其餘條款，惟由該法即可看出，法國傾向授權CSA於對網路平台採取更嚴格監管之態度，然是否能有效抑制仇恨性言論，後續尚值得密切觀察。
歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020)，歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估，據此研提創新競爭力排名，並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016)，可歸納以下三項要點： (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下，相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計，今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典，部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上，第一名仍為瑞典，其次則為丹麥，芬蘭，德國和荷蘭。而相較於去年之排名，拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中，會員國創新表現亦有不同 此外，獨立創新指標項目中，各會員國亦有不同之創新表現，例如：在「創新人力資源」及「學術研究項目」中，由瑞典榮獲最具競爭力之國家；而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭；「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中，則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
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。
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節，係由於其標榜的是開源精神，但近期的報告卻決定不公布細節（如訓練計算集、訓練方法等），因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患，且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源，通常會透過以下三種方式來保護AI創新，包括申請專利、以營業秘密保護，或同時結合兩者。相對於專利，以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢，因不用公開技術內容，較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而，企業以營業秘密保護AI創新有其限制，包含： 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容，並搶先申請專利，反過來起訴企業侵害其專利，而面臨訴訟風險； 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟，企業將因為沒有專利而無法提起反訴，或透過交互授權（cross-licensing）來避免訴訟； 3.縱使企業得主張「先使用權（prior user right）」，但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術，且未來若改進受先使用權保護之技術，將不再受到先使用權之保護，而有侵犯競爭者專利之虞，因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述，儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向，但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限，專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）