英國海外屬地直布羅陀,針對透過與日俱增的首次發行代幣(Initial Coin Offerings, 簡稱ICO)募集商業活動,早在2017年9月,其金融服務委員會(Gibraltar Financial Service Commission, 簡稱GFSC)已公布官方聲明,警告投資人運用分散式帳本技術(Distributed Ledger Technology,簡稱DLT)之商業活動,如:虛擬貨幣交易或ICO等具高風險且投機之性質,投資人應謹慎。
GFSC又於2018年1月公布「分散式帳本技術管制架構」(Distributed Ledger Technology Regulatory Framework),凡直布羅陀境內成立或從其境內發展之商業活動,若涉及利用DLT儲存(store)或傳輸(transmit)他人有價財產(value belong)者,均須先向GFSC申請成為DLT提供者(DLT provider),並負擔以下義務:
GFSC和商業部(Ministry of Commerce)又於2018年2月聯合公布,將於第二季提出全世界第一部ICO規範,管制境內行銷(promotion)、販售和散布數位代幣(digital token)行為,強調贊助人須先授權(authorized sponsor),並有義務確保遵守有關資訊揭露和避免金融犯罪之法律。
在2012年12月19日,歐盟執委會宣布一項決議,該決議認可紐西蘭為已提供相當於歐盟保護層級之個人資料保護的國家;根據1995年歐盟個人資料保護指令(EU Data Protection Directive of 1995),此決議將使位於歐盟會員國(目前為27國)的事業,可以不必採取額外的防護措施,即可將個人資料自歐盟會員國傳輸到紐西蘭。 根據歐盟個人資料保護指令,個人資料不許被傳輸至歐盟會員國以外的國家,除非這些國家被歐盟執委會認可為,已提供相當於歐盟保護層級的個人資料保護;或此些國家對上述傳輸已採取額外的防護措施,例如已取得當事人之同意,或已於相關契約內附有經歐盟認可之個人資料保護相關契約條款。歐洲經濟區(EuropeanEconomic Area;簡稱EEA)內的另三個國家,亦即挪威、冰島、列支敦士登,亦因EEA條約(Agreement on the European Economic Area)之約束,而須遵行個人資料保護指令。 由於上述認可的過程相當嚴格而繁複,目前已取得歐盟執委會上述認可的非歐洲國家,除了紐西蘭之外,僅有例如,加拿大、阿根廷、以色列、澳洲等少數國家;至於歐洲國家亦僅有例如瑞士、安道爾等數國。
敏感科技保護「敏感科技」的普遍定義,係指若流出境外,將損害特定國家之安全或其整體經濟競爭優勢,具關鍵性或敏感性的高科技研發成果或資料,在部分法制政策與公眾論述中,亦被稱為關鍵技術或核心科技等。基此,保護敏感科技、避免相關資訊洩漏於國外的制度性目的,在於藉由維持關鍵技術帶來的科技優勢,保護持有該項科技之國家的國家安全與整體經濟競爭力。 各國立法例針對敏感科技建立的技術保護制度框架,多採分散型立法的模式,亦即,保護敏感科技不致外流的管制規範,分別存在於數個不同領域的法律或行政命令當中。這些法令基本上可區分成五個類型,分別為國家機密保護,貨物(技術)之出口管制、外國投資審查機制、政府資助研發成果保護措施、以及營業秘密保護法制,而我國法亦是採取這種立法架構。目前世界主要先進國家當中,有針對敏感科技保護議題設立專法者,則屬韓國的「防止產業技術外流及產業技術保護法」,由產業技術保護委員會作為主管機關,依法指定「國家核心科技」,但為避免管制措施造成自由市場經濟的過度限制,故該法規範指定應在必要的最小限度內為之。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。