香港公告金融科技監管沙盒2.0版、保險科技沙盒以及證監會監管沙盒
在香港金融管理局（Hong Kong Monetary Authority, HKMA）於2016年9月推出金融科技監管沙盒（Fintech Supervisory Sandbox, FSS）滿一年後，於今年9月29日再公布2.0升級版。而香港保險業監管局（Insurance Authority, IA）同時發布保險科技沙盒（Insurtech Sandbox），證券及期貨事務監察委員會（Securities and Futures Commission, SFC）亦公告證監會監管沙盒（SFC Regulatory Sandbox），初步完備香港金融領域沙盒制度之建立。
於金融科技監管沙盒2.0版中，香港金融管理局為加強金融科技公司與HKMA連繫機制，將成立金融科技監管聊天室（Fintech Supervisory Chatroom），改變最初金融科技公司僅能透過銀行窗口與HKMA進行試驗商品相關聯繫，造成程序不便、資訊不流通等問題，2.0版後金融科技公司可透過HKMA隸屬之金融科技監管聊天室進行意見回饋。並且由於香港針對金融科技、保險、證券及期貨領域推出三種沙盒機制，故推出「一點通」之一站式便民服務，提供企業選擇沙盒並得以和各機關進行相互協調，此次改革將於年底作業完成。
而IA為促進保險科技發展，推出保險科技沙盒，對於保險公司計畫在香港推出的創新技術不確定是否符合香港法規，給予受授權保險公司在沙盒機制內進行沙盒試驗，在沙盒試驗中，主管機關得隨時對保險公司之風險控管做查核，並且消費者有隨時退出試驗並給予補償機制，IA亦可針對不符合之試驗計劃宣告中止。
另外，SFC開放合資格之企業提供沙盒試驗，所謂「合資格之企業」是指經由香港《證券及期貨條例》規範而設立之持照企業或新創公司，同時該公司必須使用創新科技並為投資者帶來更多優質產品服務，並受惠於香港金融服務業者。並且為保護投資者權益，除申請公司應有給予投資者退出機制與提供賠償方式外，並應揭露潛在風險。若最後申請公司證明其試驗客體可靠且符合目的，可向SFC申請走出沙盒機制，並對外營運。
吳昌鴻
法律研究員 編譯整理
Hong Kong Monetary Authority, A New Era of Smart Banking, http://www.hkma.gov.hk/eng/key-information/press-releases/2017/20170929-3.shtml （last visited Oct. 25, 2017）.
Insurance Authority, Insurtech Corner, https://www.ia.org.hk/en/aboutus/insurtech_corner.html （last visited Oct. 25, 2017）.
Securities and Futures Commission, SFC Regulatory Sandbox, http://www.sfc.hk/web/EN/sfc-fintech-contact-point/sfc-regulatory-sandbox.html （last visited Oct. 25, 2017）
日本「電子資訊技術產業協會」 (Japan Electronics and Information Technology Industries Association ， JEITA) 、美國「家電協會」 (Consumer Electronics Association ， CEA) 及歐洲「資訊通信技術產業協會」 (European Information & Communications Technology Industry Association，EICTA) 等家電業界團體，本月 13 日在布魯塞爾召開的國際會議上，聯名反對各國為對抗著作權侵害而採取的私人錄音補償金制度，其表示該制度在今日已經是個過時的制度。目前在日本沸沸揚揚的「 iPod 應否徵收補償金」議題，也受到了製造業一方的強烈反對。 所謂的「私人錄音補償金制度」，係指對 MD 、 DVD 及光碟等錄音、儲存設備，課徵其售價 1% ~ 3% ，以該筆金錢補償著作權人因錄音設備銷售而造成的潛在損失。憂心數位時代來臨可能造成盜版行為的日益猖獗，主要國家紛紛導入了私人錄音補償金制度；但隨著版權管理 (DRM) 技術的精進，已大幅增加違法複製的困難度，立論於錄音設備可能助長盜版的私人錄音補償金制度，所受到的質疑也愈來愈強烈。 日本文部省轄下的「文化審議會著作權小組」，針對 iPod 等播放設備應否徵收補償金，在製造商及消費者代表的反彈下，迄今仍無定論。在 13 日跨國製造業聯合聲明出現後，更強化了反對一方的聲浪。
美國最高法院認定美國環保署須負責管制溫室氣體排放今（2007）年4月2日，美國最高法院以5票對4票之決議，認定美國環保署（the Environmental Protection Agency）必須負責管制美國境內二氧化碳等溫室氣體之排放。過往，美國環保署主張其並無權限去管制溫室氣體排放，因為溫室氣體並不是美國潔淨空氣法（the Clear Air Act）所定義的空氣污染源（air pollutant）。然而，法院指出，在潔淨空氣法中要求美國環保署必須管制可能危害公眾健康或福祉的任何空氣污染源，而溫室氣體符合該法對於空氣污染源之定義，所以除非美國環保署可以斷定溫室氣體並未導致氣候變遷，或者可以提供合理解釋說明為何其無法判斷是否溫室氣體導致氣候變遷，否則美國環保署須依法對溫室氣體採取進一步行動。 判決同時指出，美國環保署不能以氣候變遷之不確定性為理由來迴避其職責，如果該不確定性足以防止美國環保署對於溫室氣體與氣候變遷兩者關聯做出合理判斷，則美國環保署必須說明清楚。 然而，持不同意見的法官則指出，法院應將全球暖化問題留給國會與總統來處理；且州政府（訴訟是由Massachusetts州為首的12個州政府對美國環保署提出）並無立場對美國環保署提出告訴。
什麼是瑞士「創業實驗室」（Venture Lab） ？科技與創新委員會(Commission of Technology & Innovation，以下簡稱CTI)係瑞士重要之創新推進機構，成立於1943年，2011年新修正之研究與創新促進法實施後，CTI正式從經濟部聯邦職業教育及科技局(Federal Office for Professional Education and Technology, OEPT)獨立出來，成為一個具決策權的獨立機關，直接隸屬於聯邦經濟事務部（Federal Department of Economic Affairs, FDEA）。 CTI為擴大高科技創業並創造研發成果商品化之效益推動創業家計畫。該計畫主要係由CTI出資成立的「創業實驗室」（Venture Lab）來執行。創業實驗室針對大學生及創業家推出了一系列創業推廣及訓練課程，從單日的工作坊、五日之創業實務密集課程到在大學開設的創業學期課程，每一個訓練課程都有專家評審，針對創新構想及商業模式給予參與課程者具有建設性的建議。 資料來源：Venture Lab網站 圖 Venturelab 創業課程
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，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