2018年直布羅陀公布一系列DLT應用商業活動管制規範

  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:

  1. 應秉持誠信(honesty and integrity)進行商業活動。
  2. 應提供客戶適當利息,且以公平,清楚和非誤導方式與其溝通。
  3. 應準備相當金融或非金融資源(non-financial resources)。
  4. 應有效管理和掌控商業活動,且善盡管理人注意義務(due skill, care and diligence),包含適當地告知客戶風險。
  5. 應有效配置(arrangement)客戶資產和金錢。
  6. 應具備有效公司治理,如:與GFSC合作且關係透明。
  7. 應確保高度保護系統和安全存取協定。
  8. 應具備系統以預防、偵測且揭發金融犯罪風險,如:洗錢和資恐。
  9. 應提供突發事件預備方案以維持商業活動繼續進行。

  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。

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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。

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