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:

  1. 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。
  2. 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。

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※ 國際貨幣組織呼籲各國共同擬定監管加密貨幣之框架, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8022&no=645&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/04)
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日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作

  Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制,屬產學合作方式之一。此專案之提出,係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式,多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小,課題及責任分擔或目標成果不夠明確,所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此,東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室,共同參與大型研究主題的專案,以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究(多對多或多對一),並結合校內能量完成提案的機制。   東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案:(1)公開交換意見,即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題,以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫,由成員以外的人審視計畫內容,打造一個更為優質計劃的篩選活動。   為了推動Proprius21專案,東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動,同時也針對企業在決定研究主題後,至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外,該部人員也會接受來自產業界的諮詢,並在製作計畫之際,適當地介紹校內的職員,提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。

日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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