歐洲法院(Court of Justice of the European Union)日前(2015年10月22日)裁決,根據歐盟增值稅指令(Council Directive 2006/112/EC of 28 November 2006 on the common system of value added tax (OJ 11.12.2006 L 347, p. 1-118, ‘the VAT Directive’)),虛擬通貨比特幣(bitcoin)與其他傳統通貨的兌換交易免徵增值稅。
本案肇因於歐盟會員國瑞典之國民David Hedqvist欲申請線上比特幣交易平臺營利,預先向瑞典稅法委員會(Swedish Revenue Law Commission)申請先裁決定(preliminary decision),以確認比特幣與其他傳統通貨,諸如瑞典克朗,之間的兌換交易免徵增值稅。委員會表示,比特幣作為一種支付方式,其使用與合法的支付方式相似,因此比特幣與傳統通貨之間的兌換免徵增值稅。然而瑞典稅務機關(Skatteverket; the Swedish Tax Authority)對該決定不符因而上訴至瑞典最高行政法院(Högsta förvaltningsdomstolen; Supreme Administrative Court, Sweden)。法院認為本案涉及歐盟增值稅指令之解釋,因此以之為先決問題暫停訴訟而提交至歐洲法院,請求先行裁決(the reference for a preliminary ruling)。先行裁決是歐盟法院進行的程序之一,由各會員國法院請求其對歐盟法內容或效力作出解釋並拘束所有會員國,藉此保證歐盟法的法確定性及適用上的一致性。
瑞典最高行政法院認為,固然可以從歐洲法院先前判決推導出:從傳統通貨與虛擬通貨的兌換交易中,取得買賣虛擬通貨之差額作為對價,構成「提供服務以獲取對價」。有疑者,該等交易是否被歐盟增值稅指令第135條第1項各款規定所涵蓋,而屬於得免除增值稅之金融服務提供。其提交歐盟法院請求解釋之問題有二:第一,系爭交易是否屬於歐盟增值稅指令第2條第1項所定之「提供服務以獲取對價」之交易;第二,如是,該等交易是否屬於同法第135條第1項所規定得免除增值稅之交易?
歐洲法院認為,比特幣具有雙向通貨流的性質,而其除了作為支付工具之外別無意義。該虛擬通貨與傳統通貨的兌換,性質上屬於不同支付方式的交換;此外,比特幣販售者所獲得報酬等同於其買賣比特幣的價差,與交易有直接連結,屬於歐盟增值稅指令第2條第1項c款「提供服務以獲取對價」之交易。
關於第二個爭點,歐洲法院認為,歐盟增值稅指令第135條第1項e款之目的即在於避免金融交易中,決定應稅額及增值稅抵扣額的困難。更重要者,傳統通貨與虛擬通貨比特幣之相互兌換,在交易雙方都可接受比特幣作為支付方式之情況下,僅是不同支付方式之交換而屬於金融交易。若將系爭交易排除於該款適用範圍之外,將會剝奪規範目的的部份效果,因此應認定其免徵增值稅。
至於此裁決是否代表歐盟全面肯認,諸如比特幣等具有雙向通貨流性質之虛擬通貨,其作為通貨的性質?裁決中提到,就歐盟指令而言,虛擬通貨與電子錢不同,且前者並非以諸如歐元之傳統記帳單位(traditional accounting units)表示,僅是虛擬記帳單位。因此,比特幣乃至虛擬通貨於歐盟法上之定位,仍有待觀察。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
開放臍帶血移植 再等等林口長庚醫院透過專案申請,已經完成10例「非親屬臍帶血移植」手術,病人術後狀況良好,都不需再輸血,有2人連抗排斥藥物都不需要。目前學界草擬的「臍帶血移植草案」已出爐,將放寬為常規手術,不過須審慎訂定符合手術的資格,開放與否還得再等。 林口長庚原本預計在2年內完成4例手術,結果半年內就完成,再度以專案申請,1年2個月下來共完成10例。參與的兒童醫院血液腫瘤科醫師江東和表示,參與試驗的病童,多為重度海洋性貧血,在臍帶血配對上,不那麼嚴格,術後恢復情形良好,加上家長口耳相傳,所以不斷有人希望透過此一途徑,救自己的孩子。 不過,林口長庚暫時無法再繼續「加班」,江東和表示經費是主因,這10例由於是試驗性質,醫療費用、門診追蹤費用,全由長庚的研究經費支付,不可能無限量供應。江東和表示院方對於臍帶血移植手術,累積的信心度很高,未來須視手術開放的程度,列為常規醫療還是專案申請,才能決定如何繼續這項治療方法。
從歐洲法院Case C-527/15看新興數位裝置對著作權指令詮釋範圍之影響 美國國防部發布《國防部資訊技術發展戰略》,以促進IT變革並為未來奠定基礎美國國防部(Department of Defense, DoD)於2024年6月25日發布「關鍵點:國防部資訊技術發展戰略」(Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy),將持續促進DoD之IT變革,並為未來奠定基礎。 本戰略描述作戰人員在推動IT方面應達成之目標與重要性,並列出提供聯合作戰IT能力、資訊網路與運算現代化、最佳化IT治理、栽培第一數位人力等四大目標(Line of Effort, LOE),簡述如下: (1)提供聯合作戰IT能力(Provide Joint Warfighting IT Capabilities):在現今不斷變化且充滿競爭的全球環境中,該目標以使用者為中心,提供具功能性、可擴增、永續且安全之IT功能。並以改善作戰人員可用資訊為重點,以利在快節奏、多領域(multi-domain)作戰中獲得決策與競爭優勢。 (2)資訊網路與運算現代化(Modernize Information Networks and Compute):該目標著重於迅速滿足任務與商務需求,利用卓越技術與以資料為中心的零信任(Zero Trust)資通安全方法,提供安全且具更快資料傳輸速度、更低延遲與高度彈性的現代化網路。 (3)最佳化IT治理(Optimize IT Governance):該目標將提高傳送效率、節省成本,且透過從治理到資料獲取系統的簡化政策,以轉變治理制定更好的決策,包括使用強大資料功能。 (4)栽培頂尖的數位人才(Cultivate a Premier Digital Workforce):該目標將確保作戰人員為新興技術之布署做好準備,並持續致力於識別、招募、發展並留住最佳數位人才。其擴展DoD網路人力框架(DoD Cyber Workforce Framework, DCWF),著重於更廣義的數位人力,包括資料、人工智慧、軟體工程的工作角色。