美國懷俄明州可望通過新法,鬆綁功能代幣於證券、貨幣傳輸與稅法等限制

  美國懷俄明州眾議院(Wyoming House of Representatives)於2018年2月19日無異議地表決通過HB0070法案,該法案將鬆綁功能代幣(utility token)於懷俄明州證券法(Securities Act)之限制。該法案將送往參議院,若順利通過並經州長簽署核准,將於2018年7月1日生效,使懷俄明州成為友善的區塊鏈投資環境,預計吸引大量新創事業於該州進行首次代幣眾籌(Initial Coin Offerings, ICO)。

  該法案針對功能代幣設有三種要件,僅於符合三種要件者始能作為法案所稱的功能代幣,得免受證券法規管。三種要件分別為:一、功能代幣之開發者和發行者不得將代幣作為投資而行銷;二、該代幣須可作為換取商品或服務之對價;三、該代幣之開發者或發行者不得主動進行附買回協議(repurchase agreement)或任何有意操縱代幣二級市場之價格之協議或策劃。

  此外,懷俄明州另有三部有關區塊鏈之法案亦正待審議,包含同樣甫經眾議院通過之HB0019法案,使加密貨幣免受懷俄明州貨幣傳輸法(Money Transmitters Act)規範,有望可使加密貨幣在懷俄明州進行交易或交換。此外,正於眾議院進行二審的HB0101法案預計將修正懷俄明州商業公司法(Business Corporations Act),開放公司得使用區塊鏈來儲存資料並進行內部聯繫。又,尚待眾議院審議的SF0111法案預計使加密貨幣免於受州財產稅法之規範。

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※ 美國懷俄明州可望通過新法,鬆綁功能代幣於證券、貨幣傳輸與稅法等限制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7979&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/17)
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首件由好萊塢電影公司共同對網路空間(cyberlocker)業者提起著作權侵害之訴

  迪士尼、20世紀福克斯、環球影城、哥倫比亞和華納兄弟於2011年2月向美國佛羅里達州南部法院起訴,控告Hotfile網站非法、大規模侵害其享有的著作權。美國電影協會(the Motion Picture Association of America, MPAA)於新聞稿中聲明,Hotfile以數位方式大規模的侵害他人著作權,而其經營人亦未馬上有效處理該侵權爭議。   Hotfile係近二年來提供電腦檔案寄存最熱門的網路空間(cyberlocker)服務業者之一,主要的業務在提供民眾一藏塞夾(stash box)儲存其私人影片。網路空間(cyberlocker)服務業者擁有龐大的儲存設備,並提供有限上傳檔案空間、檔案寄存時間及下載速度之免費服務,為雲端服務之一種形式,其主要收入是廣告或用戶付費,以維持營運。跟BitTorrent不同的是,cyberlocker無需下載任何軟體即可資訊共享,用戶只要上cyberlocker網站即可直接觀賞影片或電視節目。   MPAA在聲明中表示,Hotfile以支付費用之獎勵方式,鼓勵其會員上傳並散布受著作權保護之最熱門的電影或電視節目到Hotfile網站,任何人均可透過網路連結,到Hotfile網站下載受著作權保護之電影或電視節目。Hotfile並向下載該電影或電視節目之會員收取費用,卻未向所上述電影公司支付任何費用。原告(電影公司)因此對被告Hotfile訴請損害賠償及禁制令。   Hotfile提供上傳空間的網站用戶和流量近幾個月迅速增加,但該網站是否會因為原告(電影公司)向法院訴請損賠及禁制令,而支付巨額賠款或停止網路服務,則需視該案訴訟之發展情況。

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

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