本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應加密貨幣投資交易盛行,美國貨幣監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2020年7月22日發布一封解釋函,授權聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會(federal savings associations)可為客戶的加密貨幣或數位資產提供保管服務,促使銀行持續發揮金融中介功能。此舉將有助於加密貨幣推動發展。 依據解釋函內容,聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會若從事加密貨幣保管業務,主要注意要點包含必須制定健全的風險管理規範;所提供之服務須與銀行的整體業務計劃和策略一致;須以安全可靠之方式進行,包含建立適當系統以識別、衡量、監控和控制其保管服務的風險;審核帳戶是否符合洗錢防制法令;維持適當有效之內部控制制度;確保銀行所保管之資產與自有資產分開存放,並在共同控制的情況進行維護,以確保資產不會被內部或外部人員損失、毀損或挪用;維護有效之資訊安全基礎架構與控制措施,以減少駭客入侵、竊盜和詐騙;判斷是否需要專門的查核程序;提供可靠的財務報告,以及遵守相關法律規範。 貨幣監理局表示,加密貨幣保管服務,包含持有與加密貨幣相關連的密鑰,屬傳統銀行保管業務的延伸,為銀行業推動現代化營運的表現。隨著金融市場數位化,銀行與其他服務提供商將需要利用新技術和創新方式,以滿足客戶的金融服務需求。
英國商業、能源及產業策略部發布智慧饋電保證公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy,以下簡稱BEIS)於2019年1月提出智慧饋電保證(Smart Export Guarantee,以下簡稱SEG),於此保證下,BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架,使小型生產消費者(prosumer)所生產之綠色電力,可於此一政策框架之保障下,與售電業者議約,並將電力售予售電業者,以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。 SEG重要之內容包含: (1) SEG課予大型售電業(用戶數大於25萬之售電業)收購小型生產消費者所生產之綠色電力之義務。 (2) 小型生產消費者所生產之綠色電力之交易價格及相關契約內容,將交由售電業者與小型生產消費者自行協議。但SEG要求售電業業者對於綠色電力之收購價格不可低於(或等於)零。 (3) 於「負電價」期間,即便小型生產消費者將綠色電力輸入電網,售電業者也不得因此對消費者課徵任何費用。 (4) 小型生產消費者所生產之綠色電力之計算方式,必須以實際測得之產出電力為準,不得以預估之容量為準,亦即,小型生產消費者如裝設智慧電表而可記錄綠色電力生產量時,其生產之綠色電力始有被收購之可能。 (5) 小型生產消費者之再生能源發電設備,不論容量大小,皆應符合躉購制度下之再生能源發電設備之規格標準,但不得超過5MW。 此一政策立意良善,然仍有不少質疑聲音,其中的聲音不乏:(1)BEIS如何確保小型生產消費者所獲取之契約價格,可以真實反映市場之真正應有之電價?(2)SEG於今年3月躉購費率制度廢除後半年間,可能尚未會出現定案之政策框架,其間將會產生立法之真空狀態,其間要如何減緩制度改革對於產業帶來之衝擊?(3)政府所主導之小型消費者端之智慧電表之建置,於英國仍緩如牛步,而智慧電表對於小型消費者而言,如其欲主動裝設,每具將造成300歐元之額外支出,同時每年需額外支出50歐元之維修費用,此一事實對於SEG之推行無疑將造成阻礙。
美國食品藥物管理局修訂《臨床研究電子系統、電子紀錄及電子簽章:問答集》指引草案美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, US FDA)於2023年3月15日修訂《臨床研究電子系統、電子紀錄及電子簽章:問答集》(Electronic Systems, Electronic Records, and Electronic Signatures in Clinical Investigations: Questions and Answers)指引草案,為試驗委託者、臨床研究人員、人體研究倫理審查委員會、受託研究機構及其他利害關係人統整電子系統、電子紀錄及電子簽章常見問答,供食品、醫療產品、菸草製品及動物新藥臨床研究參考。 本指引草案修訂2017年6月21日所發布的《21 CFR part 11臨床研究使用電子紀錄及電子簽章—問答集》(Use of Electronic Records and Electronic Signatures in Clinical Investigations Under 21 Part 11-Questions and Answers),並將於本指引最終版確定後,取代2007年5月10日所發布的《臨床研究使用電腦系統》指引(Computerized Systems Used in Clinical Investigations)。US FDA認為電子系統、電子紀錄及電子簽章是可信且可靠的,並且通常可等同於紙本紀錄及手寫簽名的方式。 本指引修正重點如下: 一、新增電子系統驗證的風險基礎方法,以確保臨床研究建立、修改、維護、歸檔、檢索、傳輸電子資料及紀錄的真實性、完整性及機密性。 二、統整試驗委託者與資訊科技服務供應商合作應注意事項,以確保電子紀錄符合監管要求。 三、新增數位健康科技(digital health technology, DHT)定義及使用DHT考量重點。 關於臨床研究使用DHT,亦可參考2021年12月23日所公布的《透過數位健康科技擷取臨床研究遠端資料》(Digital Health Technologies for Remote Data Acquisition in Clinical Investigations)指引草案。該指引草案針對DHT的選擇、驗證、應用、訓練及風險提供相關建議。於臨床研究使用電子系統、電子紀錄及電子簽章已為國際趨勢,對於各國相關規範值得持續關注。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
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。