中國人大常委會於11月7日通過了備受爭議的網路安全法(以下簡稱本法),將於2017年6月1日開始施行。本法分為7章,共計79條。
本法立法目的係為了保障網路安全,維護網路空間主權和國家安全、社會公共利益,保護公民、法人和其他組織的合法權益,促進經濟社會資訊化健康發展(第1條)。本條賦予了管理部門極大的管理權能,引發了「中國將建立國家互聯網」的聯想。本法適用範圍包括在中華人民共和國境內建設、運營、維護和使用網路,以及網路安全的監督管理(第2條)。本法相關重點,摘要如次:
一、本法第21條將「網路實名制」明文化。規定網路營運者在為用戶辦理上網、電話等入網手續,或為用戶提供信息發布、即時通訊等服務,在與用戶簽訂契約時,應當要求用戶提供真實身份資訊。若用戶不提供真實身份資訊,網路營運者不得為其提供相關服務。
二、本法強化對個人資料之規範,例如:規定個人資料不得出售(第44條)。
三、嚴厲禁止任何網路詐騙行為(第46、67條)。
四、重大突發社會安全事件可在特定區域採取「網路通信限制」等臨時措施(第58條)。
五、境外的機構、組織、個人從事攻擊、侵入、干擾、破壞等危害中國的關鍵資訊基礎設施的活動,造成嚴重後果者,將依法追究法律責任;國務院公安部門和有關部門並可以決定對該機構、組織、個人採取凍結財產或者其他必要的制裁措施。(第75條)
全球商務人士最喜愛使用的智慧型手機「黑莓機」,在今年(2011)10月中旬出現全球大當機,手機用戶無法上網及收發簡訊,影響範圍從歐洲擴及北美與世界各地。手機製造商Research In Motion (RIM)的首席執行長Mike Lazaridis在官網上以視訊公開向全球用戶道歉,並提出可免費下載100美元的應用軟體作為補償。然而此舉無法平息用戶的怒火,許多使用者正打算對RIM提出訴訟求償,因為中斷服務害他們錯失許多訊息與會議時間。 加拿大魁北克的高等法院就收到使用者對RIM要求經濟補償的集體訴訟,因為RIM所提出的補償措施根本無法彌補中斷服務數天的損失。若法院認同訴訟主張,RIM遭求償的總額或許很高,不過使用者提出的訴求是中斷服務的1.5天,他們無法使用月付25元加幣的無線網路服務,因此按比例分攤每件可能僅1.25元。而在美國的消費訴訟律師,則考慮對RIM提出違約訴訟或是消費詐欺,前者是以RIM未依約盡到其提供服務的責任為主張;而後者消費詐欺的重點則是著眼於,RIM導致消費者誤信黑莓機的可靠性。然而使用者所面臨的困難是,要如何證明他們所受到的損害,高於原本應獲得的服務,而且因為是全區域的服務中斷,在跨州的集體訴訟中還有各州法律適用的問題。有法律專家言明,要證明因為不能使用智慧型手機的功能而造成的實際損害非常困難,畢竟在緊急時刻,溝通(communicate)還有其他選擇方式。
瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告(IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results)。此份報告共評比 63 個經濟體,全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港;其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government efficiency)「企業效能」(Government Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大評比指標,旗下再細分為340個子標,例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中,可以看出小型經濟體(如新加坡、香港、丹麥等)因容易凝聚社會共識,表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國,乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現(美國從2019年第3掉至今年第10,中國自14掉至20)。香港亦從2019年的第2排到第5,其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異,綜合排名第11名,較2019年上升 5 名;且我國在亞太地區中高居第 3名,僅次於新加坡和香港,為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步,其中政府效能排名全球第9,首次進入世界前10名。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。
加州針對18歲以下兒童通過兒童隱私保護法加州州長Gavin Newsom 早先簽署了《加利福尼亞州適齡設計法》(California Age-Appropriate Design Code Act AB 2273,以下簡稱該法),2023年4月28日,倡議團體與聯邦政府官員提交一份意見陳述以支持該法,預計於2024年7月1日生效;針對提供線上服務、產品給18歲以下加州兒童的企業進行管制。 該法的適用範圍: 1. 倘若企業提供的線上服務、產品或功能符合以下條件,則受該法所規範: (1) 提供服務的對象為兒童(年齡於13歲以下的孩童)之網路服務商。 (2) 所提供之服務包括兒童經常瀏覽的網站,或者確定是廣泛被兒童使用的線上服務、產品或功能。 2. CPRA(California Privacy Rights Act)所規範之「企業」,是位於加州並蒐集加州居民個人資料的營利性組織,其須滿足以下條件之一: (1) 年度總收入超過 25,000,00美元,或是每年單獨或聯合購買、出售或共享100,000名以上加州居民或家庭的個人資料,或者年收入的50%以上來自出售或共享加州居民的個人資料。 (2) 該法不適用於網路寬頻服務、電信服務或實體買賣行為。 一. 規範內容 1. 資料保護影響評估:企業針對所營事業須完成資料保護評估,且必須每兩年自主進行資料安全確認。 2. 最高級別隱私權設置:企業對於兒童使用者,須預設最高等級之隱私權設置及保護。 3. 隱私政策和條款:企業必須簡明的提供隱私政策、服務條款和明確標準,並使用與兒童年齡相符的清晰語言,以便兒童理解語意。 (1) 將兒童依據年紀分為:0至5歲為「早期識字階段」、6至9歲為「核心小學階段」、10至12歲為「過渡階段」、13歲以上為「早期成年階段」。 (2) 定位服務:要求企業在兒童的活動或位置受到父母、監護人或其他消費者的監控或追蹤時,向兒童明確提醒。 該法針對兒童制定嚴謹的法規予以保護,確保兒童個人資料不會在沒有認知的情況下,因使用服務而被蒐集、處理及利用。該法特殊的地方為,對於未成年人進一步區分不同年齡段,若有明確區分出並針對各年齡段進行不同的告知事項設計,將更易使閱讀之未成年人明確了解個資告知內容,應值贊同。