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。
北美證券管理協會(North American Securities Administrators Association,簡稱:NASAA)與會成員,針對使用新興科技之不當行為人,於2018年10月10日發佈正式報告(NASAA 2018 Enforcement Report),報告指出不當行為人試圖使用新興金融商品刺激市場,使市場呈現活絡狀態。例如:炒作比特幣,該產品從2017年7月約2,364塊美元至同年12月大幅提高至2萬美元,同一時間於市場中加密貨幣市值飆漲超過5千億美元。因各種數據指標不正常的起伏,相關執法單位開始進行實際執法行動,並且特別針對加密貨幣部分進行調查。 該報告指出,部分合法企業也會透過加密貨幣和區塊鏈等,衍生性金融商品募集資本,亦即以首次代幣發行(Initial Coin Offering,簡稱ICO)之方式籌措資金。而NASAA也於監管時發現未經登記之企業,也利用此種方式進行籌資。惟,監管機構無法針對未經登記之公司進行有效之監管行為,以致,投資市場中詐欺事件層出不窮。因此,就涉嫌以ICO和加密貨幣等衍生性金融商品,進行群眾募資的未經合法登記之公司,NASAA也開始採取必要法律措施,以保護投資大眾免於受害。 一、 德州證券委員會與國家執法單位合作,於2017年12月20日對Usi-Tech Limited採取了緊急行動,此執法行動主要係因該公司以詐欺之方式欺騙投資消費者,此為國家執法單位,首次針對市場詐欺行為所進行之強制手段。 二、 北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,調查BitConnect’s對加密貨幣貸款計畫之投資。該機構向投資者承諾,購買加密貨幣貸款計劃的投資將使他們有權在指定期限內獲取每月超過40%的利息,並且額外每日計算利率給予投資者。 調查後,監管機構發現,該公司未依證券交易法,以及證券經銷商相關註冊之規定,進行募資行為。以致北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,隨即發佈停止運作之命令。 報告顯示,合法企業以及未經登記之企業,都得以使用ICO方式進行籌資。惟監督機構僅能就合法企業進行監管,無法有效監督未經登記之企業,為避免投資大眾因資訊不透明或資訊不對等之情況發生,導致投資人因此遭受到詐欺行為而受害。有關當局也已展開實際執法行動,仍請投資大眾多加注意。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
美國聯邦通訊委員會通過「數位機會資料蒐集計畫附加規則」,將改善美國境內寬頻網路布建差距之辨識美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2021年1月19日通過「數位機會資料蒐集計畫」附加規則(Digital Opportunity Data Collection additional rules),將幫助FCC蒐集更精確與準確的網路寬頻布建資訊(broadband deployment data),以完成美國境內寬頻網路布建差距之辨識任務。該規則規範了需向主管機關報告關於網路近用性和/或網路覆蓋率相關資訊的報告主體,使需要報告的固網和行動寬頻服務供應商範圍更加明確。另外該規則亦有針對網路服務供應商提出關於固網速度與網路延遲相關報告時,所應遵守事項作規範。 該規則亦針對蒐集各州、地方與部落網路寬頻布建資訊的對應實體(mapping entities)、聯邦政府機構,與第三方單位,制定此三方進行辨識寬頻網路布建差距作業時所應遵守之注意事項,並為網路服務供應商提交固網和行動寬頻覆蓋率地圖資料時,設置其提交流程所應遵守之相關規範。該規則要求行動式網路服務供應商提交依據實際情況的相關基礎設施資訊或現場測試資料,作為FCC對行動式網路覆蓋範圍調查和驗證的資料,這些資料還將應用於擴大某些特定區域行動式網路寬頻覆蓋範圍的相關作業上,以增加該區域居民的使用數位機會。 「數位機會資料蒐集計畫」附加規則將使FCC確切知道寬頻網的可近用服務位置和不可近用服務位置,以及更了解美國的寬頻網路需求,以確保將來每位美國公民都能使使用高速網路服務,這同時也是「數位機會資料蒐集計畫」的目的。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。