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。
從2006年開始,FCC所推出的「偏遠地區醫療照護領航計畫」 (Rural Health Care Pilot Programs),扶植其國內50個不同的醫療照護寬頻網路。此計畫不僅強化了美國對於遠距醫療照護技術的需求,更被寄望發展成為一高效能之寬頻服務。而計畫中「聯盟」 (consortium-focused)的概念,更促進了城鄉醫療團隊的合作(rural-urban collaboration)。除了減低申請普及服務補助時所需花費之行政成本外,更提升了醫療業者購買所需頻寬時的議價地位。 不過美國政府並不以此為滿足,為進一步改善整體計畫的實施效益, FCC於2012年12月再次針對醫療照護普及服務進行新階段的革新,並提出「醫療照護網路基金」 (Healthcare Connect Fund),以取代原有之領航計畫(Pilot Program)。「醫療照護網路基金」規劃的目的,在於提供計畫參與者更多的彈性,以規劃其本身的網路。業者可透過購買所需之寬頻服務、自行佈建寬頻基礎建設或混合上述兩種方式,取得所需之頻寬。不過FCC亦訂定資格限制以及審查機制。目前僅有具備一定經濟規模的醫療聯盟,可自行佈建寬頻基礎建設,獨立醫療業者並不具佈建之資格。另外,FCC亦要求醫療業者須提出詳細證明,以供主管機關審查。審查文件中需證實所得頻寬資源,是透過公正的招標機制後,所採行最具成本效益之決定。 普及服務的延伸就如同規劃渠道,將水源引向一片匱乏與困境的孤島。美國在面對偏遠地區醫療資源的匱乏,以及該地醫療業者的困境時,運用寬頻網路來傳遞病患所需的服務,也透過城鄉醫療業者的結盟,讓城市醫療團隊所發展的技術,得以與偏遠地區藉提供服務後所得的實證資料,透過網路互通流通,甚至允許醫療業者佈建基礎寬頻建設,以提供更完善的服務。普及服務的概念,不應該偏離電信基礎建設的佈建,但更上一層樓的是以滿足人民基礎生存權利之必須所主導的概念。
奈米產業民間導引規範先行-以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例 德國聯邦經濟與能源部提出《GAIA-X計畫》建立歐洲聯合雲端資料基礎建設2019年10月29日,德國聯邦經濟與能源部提出GAIA-X計畫(Project GAIA-X),蒐集德國聯邦政府、產業和科學界代表意見,與歐洲夥伴合作共創高性能、具競爭力、安全可信賴的歐洲聯合雲端資料基礎建設平台。GAIA-X計畫被視為歐洲開放、透明的雲端數位生態系統搖籃,用戶得以在可信任的環境中,提供整合安全的共享資料;透過雲端資料的跨國合作,為歐洲國家、企業和公民創造聯邦資訊共享環境、促進數位創新、建構全新商業模式。GAIA-X計畫將嚴格遵循資料保護、公開透明、真實性與可信賴性、數位主權(Digital Sovereignty)、自由市場與歐洲價值創造、系統模組化及互操作性(Modularity and Interoperability)、資料可用性等歐洲價值觀及原則。 GAIA-X計畫設定的目標包括:1.維護歐洲數位主權;2.減少對外國雲端供應鏈依賴;3.拓展歐洲雲端服務的國際市場;4.塑造創新數位生態系統。透過建立資料技術與數位經濟相關的基礎設施,將統一安全規格的雲端技術,落實在公共管理、衛生部門、企業和科研機構用戶與供應商間,形成開放數位資料共享的大平台。另外,GAIA-X計畫能進一步強化歐洲雲端服務供應商及歐洲商業模式的全球競爭力與規模,透過聯合雲端資料基礎建設,連接歐洲大小型企業、公部門、醫療及金融機構的伺服器,將全歐洲對於數位技術的多項投資串連在一起,積極發展AI人工智慧、智慧醫療、數位金融監管等新興產業,得以確保歐洲數位安全並提高雲端資料處理能力。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。