國際貨幣組織呼籲各國共同擬定監管加密貨幣之框架
加密貨幣經濟襲捲全球，國際貨幣組織(IMF)總裁Christine Lagarde於官方網站發表對加密貨幣經濟可能涉及之風險及未來各界應如何共同應對之看法；認為加密貨幣有無限發展之潛力，其所應用之技術不僅提升金融產業發展，更為其他領域注入創新技術，惟發展之同時，潛在不法風險逐漸浮上檯面，加密貨幣不受中央銀行監管，並因其匿名性而容易成為洗錢、資恐的全新金融犯罪工具；另外，全球加密貨幣交易活動越發頻繁，交易價格的極端波動性，以及與傳統金融體系之間的關聯不明確，皆可能危害全球金融之穩定性。
Christine Lagarde認為加密貨幣交易之監管，與監管傳統金融所制定之政策並無二致，皆應以「確保金融穩定性和保護消費者」為首要政策，因此，提出幾個應對方向：
- 將加密貨幣創新技術用於監管行為技術中
(1)分散式帳本技術 (DLT)
為加快市場參與者與監管機構之間的訊息共享，確保用戶交易安全，可將此技術用來建立註冊標準，驗證客戶資訊及數位簽章；各政府機關亦可利用此技術所獲得之相關數據減少逃漏稅現象。
(2)生物辨識、人工智慧與加密技術
將生物辨識、人工智慧與加密等技術來強化數位安全，及時辨識可疑交易行為，有效抑止非法交易。 - 全球應共同發展出監管框架，跨國合作打擊不法
有鑑於加密貨幣的流通是全球性的，全球應共同發展出監管框架，2018年G20高峰會中加密貨幣也納入討論議題，藉由凝聚國際間共識，避免創新科技淪為犯罪工具。
面對加密貨幣價格的波動性，各界有不同解讀，有認為這只是一時狂熱所造成，終將泡沫化；亦有認為就如同物聯網發展初期革命一般，加密貨幣將破壞整個金融體系，取代現有的法定貨幣；惟Christine Lagarde表示事實應該是介於這兩個極端想法之間，各界不應片面否定加密貨幣，應採包容之看法迎接這項新科技，更應正視其潛在之危險。
國內現已有多家虛擬貨幣交易平台實際運營，為保護消費者權益，避免國內虛擬交易平台淪為洗錢、資恐行動之犯罪溫床，日前法務部已邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位進行跨部會協商，擬於收集各界意見後，修訂相關規範，以利我國對於虛擬貨幣監管之政策方向與範圍能符合各方期待。
楊雅婷
法律研究員 編譯整理
1、Christine Lagarde ,International Monetary Fund[IMF], Addressing the Dark Side of the Crypto World(2018), https://blogs.imf.org/2018/03/13/addressing-the-dark-side-of-the-crypto-world/ , last visited Mar.19,2018).
2、The Group of Twenty[G20], Global economic leaders meet in Buenos Aires at the G20(2018), https://www.g20.org/en/news/global-economic-leaders-meet-buenos-aires-g20 , last visited Mar.19,2018).
3、〈法務部新聞發布/虛擬貨幣洗錢風險增高 擬納入洗錢防制管制〉，法務部全球資訊網，https://www.moj.gov.tw/fp-21-101254-7c225-001.html（最後瀏覽日：2018/04/26）。
有關在網路販售仿冒品所透過之網路交易平台業者是否應負法律責任之問題，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2011年7月12日針對L’oreal v. eBay案作出判決，認為如eBay之網路交易平台業者應為平台使用者之商標侵權行為負責。 國際知名化妝品品牌L’oreal 於2007年對eBay提出多項商標侵權之控訴，L’oreal認為eBay沒有適當的管控阻止其交易平台使用者之商標侵權行為，其包括在交易平台上販售仿冒品及非賣品，進行平行輸入販售非給歐盟市場流通之商品給位在歐盟會員國之人，以及購買網路關鍵字廣告協助交易平台使用者找到仿冒L’oreal品牌之商品，但eBay認為其適用歐盟電子商務指令（EU E-Commerce Directive）下之有關網路服務業者之免責條款。 歐盟法院之判決認為，網路交易平台業者若有扮演主動的角色，對仿冒商品之販售資料有掌控或知曉，則歐盟電子商務指令之免責條款應不適用，另外，若網路平台交易業者雖然沒有扮演主動的角色，但知道在其交易平台有商標侵權之販售行為但並沒有採取任何阻止行動，則網路平台業者也無法享有上述之免責權。同時，歐盟法院也認為各國法院應可以要求網路交易平台業者採取動作停止及防止交易平台使用者之侵權行為。
日本經產省和總務省共同發布AI業者指引草案，公開徵集意見因應生成式AI（Generative AI）快速發展，日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引，於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」（AI事業者ガイドライン案，以下簡稱指引），公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外，並進一步針對AI開發者（AI Developer）、AI提供者（AI Provider）及AI利用者（AI Business User）提出具體注意事項，簡述如下： （1）AI開發者：研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用，故指引認為開發者應事先採取可能對策，並在倫理和風險之間進行權衡，避免因重視正確性而侵害隱私或公平性，或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外，開發者應盡量保留紀錄，以便於預期外事故發生時可以進行說明。 （2）AI提供者：向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提，提供AI系統和服務，並避免侵害利害關係人之利益。 （3）AI使用者：基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI，以最大限度發揮AI效益，提高業務效率及生產力。
申請專利時請注意：網頁內容亦可能成為「先前技術」(prior art)日前英國智慧局 (UK Intellectual Property Office) 裁定一則刊登描述銀行用於網路交易時辨識方法的新聞網頁可以做為「先前技術」的有效證據。該局的副局長，同時亦是專利總審查官 Ben Micklewright 指出，網頁上的日期以及內容應該以英美法民事案件中的「機率的平衡」(on the balance of probabilities) 來衡量其證據力。 法國匯豐銀行(HSBC France) 於2005年7月以一項辨識使用者身份的方法對英國智慧局提出專利申請。該方法包含使用者登入時需輸入一組特定的密碼以辨明身份。HSBC France 於申請時以2004年7月2日在法國的申請日期主張優先權。然而英國智慧局的審查官卻依2項證據核駁了 HSBC France 的上述申請，當中一項即為一篇於2004年2月20日刊載於知名雜誌 Computer Magazine 的網站上的文章。該文章描述了一項由 Lloyds TSB提案的身份辨識方法，與HSBC France 提出專利申請的方法有異曲同工之處。 對此 HSBC France 提出抗辨，指出該文章有電子版與紙本，然審查官卻無法提出紙本來證明其公開發表日期。同時HSBC France 亦主張英國智慧局應追隨一件由歐洲專利局 (EPO) 上訴庭的判決，該判決中指出對於網路上電子文章的證據負荷度應高於傳統文件，即應負「無可懷疑」(beyond reasonable doubt)的舉證力。然而 Ben Micklewright 副局長表示英國智慧局無須追從歐洲專利局的判決，並且因為已存在「先前技術」所以該申請案喪失進步性。他更進一步指出上述申請案無論如何皆無法取得商業方法專利，因為該方法不具備技術的本質(“is not technical in nature”)。
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。