英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者,其相關政府部門-英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒(Financial Regulatory Sandbox)制度,同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分,使目前英國金融科技佔全球市場總額10%,並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務;2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資,遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。 為使英國金融科技持續成長,英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究,該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出,英國金融科技正面臨下述三大問題: 其他國家紛紛仿效英國之成功模式,致使英國金融科技不再具有獨占地位。 英國脫離歐盟導致監管措施的不確定性。 新冠肺炎的來襲,迫使各國均快速發展並靈活運用金融科技,導致英國金融科技優勢地位逐漸喪失。 為了解決上述三大問題,研究報告提出了五項建議計畫: 針對政策以及監管方式之持續進步 雖然英國目前仍處於金融科技政策以及監管的領先地位,但隨著業務、科技等發展,必須確保政策以及監管方式繼續保護金融消費者,同時創造鼓勵創新和競爭的環境。因此建議的方案包含:實施新型態監理沙盒(Scalebox);建立一個數位經濟工作小組以確保政府各部門之一致性;確保金融科技成為貿易政策的一部分。 培養人才 英國需要確保金融科技擁有充足的國內和國際人才供應,以及因為預計在2030年,英國有90%勞動者需要學習新技能,因此也需要培訓和提升現有和未來勞動力技能的方案。因此建議的方案包含:辦理針對成年人進行再培訓和提高技能之短期課程;創建一個新的簽證類型,以提高獲得全球人才的機會;為學習金融科技的學生以及創業者建立媒合平台,設置金融科技人才管道。 建立友善的投資環境 英國雖然透過私募基金成功地為英國金融科技事業募資,但英國仍應該持續加強金融科技事業從初創到公開發行的一系列融資過程,尤其是融資的後期階段。因此建議的方案包含:擴大金融科技獎勵措施以及便利金融科技事業籌資(包含:擴大研發稅收抵免額度、企業投資計畫、風險投資信託);英國應該另行增設一個約10億英鎊之基金供金融科技發展使用;放寬英國上市公司限制(例如:雙層股權結構);創設一個全球金融科技指數以擴大金融科技事業知名度。 與國際合作 雖然英國目前取得金融科技的成功和未來數位貿易崛起的機會,但仍應採取更多的措施用以獲得更多國際支持,這將會成為英國在脫離歐盟後針對國際開放性作出的重大表態。因此建議的方案包含:針對金融科技提出國際行動方案;推動設立金融、創新和技術中心,並成立國際金融科技工作小組;推出國際金融科技認證組合。 英國國內整合 金融科技在國家的支持下,英國各地皆分布大量的金融科技人才。為了保持英國作為金融科技中心的地位,英國須注重規模和支持區域專業,尤其是大學正在創造的重要的智慧財產權。因此建議的方案包含:培育十大金融科技重鎮,而每個重鎮均應設置一個以強化金融科技、培養專家以及增加國家競爭力為目的的三年目標;通過金融、創新和技術中心協調國內金融科技發展策略;通過進一步的投資計畫加快金融科技重鎮的發展以及成長。
淺談美國建築能源科技法制政策發展近況 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
我國生物與遺傳資源權利歸屬及管理思維初探