美國商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission ,CFTC) 在2015年09月宣布將比特幣等加密貨幣歸類為美國商品交易法(Commodity Exchange Act ,CEA)中的大宗商品(commodity),與黃金、原油或小麥的歸類一樣,受到委員會的監管,範圍包含在衍生商品契約(derivatives contract)中使用比特幣,或在州際貿易中使用比特幣為詐欺或人為操作(manipulation),自此CFTC開始追查從事加密貨幣衍生商品交易行為,卻沒有註冊的公司。
2018年01月時CFTC起訴Coin Drop Markets公司和其執行長Patrick K. Mcdonnell利用經營加密貨幣期權投資顧問公司,向投資人行銷若接受其投資建議將可獲得200%以上的報酬,卻從未於收取顧客諮詢費後提供任何諮詢服務,並接著關閉公司網站與社群媒體,該公司亦未向CFTC申請註冊,違反美國商品交易法。
對此美國紐約東區聯邦地區法院(Eastern District of New York)的法官Jack Weinstein於2018年03月06日裁定,認定加密貨幣屬市場交易時能保有一致的品質與價值的貨品(goods),具有價值保存(store of value)、金融交易(monetary exchange)的特質,且價格跟大宗商品一樣隨著人們的需求而有起伏變動,符合商品交易法對「商品」包含有形與無形的貨品、服務、權力與利益等的廣泛定義。
由於加密貨幣屬於商品交易法的適用對象,CFTC可對涉及衍生商品市場與現貨市場(Spot Market)的詐欺或操縱行為進行監管。基於以上理由,法院同意CFTC對Coin Drop Markets公司和執行長Patrick K. Mcdonnell的預防性禁制令(preliminary injunction)請求,禁止其繼續參與大宗商品交易。
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
OECD啟動全球首創的《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
美國為加強聯邦補助生物科研之安全性而提出新規範 韓國科學及資通訊部發布「韓國科學技術主權藍圖」韓國科學及資通訊部(Ministry of Science and ICT, MSIT)於2024年8月26日發布第一次國家戰略技術發展計畫「韓國科學技術主權藍圖」(Blueprint for National S&T Sovereignty)(下稱科技主權藍圖),以促進國家戰略技術(national strategic technology)之發展。 韓國於2022年10月發表〈國家戰略技術培育計畫〉(National Strategic Technology Nurture Plan),選定12個國家戰略技術。本次發布之科技主權藍圖,旨在為國家戰略技術提供中長期之支援政策,主要政策與預期效果如下: 1. 支持國家戰略技術商業化:MSIT將在5年內投資30兆韓元(約7200億台幣)於國家戰略技術之研發,並推出「顛覆性差距特殊上市程序」(super-gap special listing procedure),為具顛覆性之新技術提供融資、租稅優惠等支援,加速其商業化。 2. 增強韌性:韓國將加強與戰略夥伴之合作,觀察國際趨勢,定期更新國家戰略技術清單,以利其對國家戰略技術保持良好的應變能力。另一方面,韓國希望保持半導體記憶體(semiconductor memory)、蓄電池與顯示器技術之領先,並積極發展人工智慧半導體、尖端生物技術與量子技術等三大顛覆性領域,以期在國際上建立韓國主導之戰略技術標準化體系。 3. 建立任務導向的研發體系:MSIT將建立任務和目標績效管理體系,並搭建創新平台,鼓勵戰略技術之研發,目標為創造15家以上的戰略技術獨角獸公司(unicorn start-up),以引領韓國未來戰略技術之發展。