何謂「證券型代幣發行（STO）」？
運用區塊鏈技術發行加密貨幣（Cryptocurrency，又稱虛擬貨幣）進行募資，為當前熱門的新創募資手段之一，此種募資方式稱為首次代幣發行（Initial Coin Offering，ICO）。由於ICO過去並未受到監管，其發行也僅有發行人所撰寫的白皮書（Whitepaper）可供參考，投資人與發行人間有相當大的資訊落差，也因此導致以ICO為名的詐騙案件層出不窮。
對此各國監管機關紛紛對ICO進行分類與監管，美國證券交易委員會（SEC）即將加密貨幣區分為效用型代幣（Utility Token）與證券型代幣（Security Token），並將後者納入監管。SEC採用1946年美國聯邦最高法院在SEC v. W.J. Howey Co.案判決中所適用的標準（Howey Test），若「投資人基於對合理報酬的預期，對特定事業進行金錢的投資，且該獲利來自於他方的努力」，即屬於證券型代幣而需要受到監管。
SEC據此對涉及詐欺的ICO案件嚴格執法，並積極輔導非屬詐欺案件依法辦理註冊發行程序。證券型代幣發行（Security Token Offering，STO）即為配合SEC監管規範下，為消除過去對於ICO募資疑慮所產生的法遵解套辦法。對此我國金管會亦積極評估是否將STO的標準引進我國，惟因我國對有價證券之定義與要件，與SEC所採之Howey Test有所不同，而尚在研議當中。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
Statement on Digital Asset Securities Issuance and Trading, U.S. Securities and Exchange Commission, https://www.sec.gov/news/public-statement/digital-asset-securites-issuuance-and-trading (last visited: 2019/01/07).
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。
日本循環經濟夥伴強化產官合作，攜手實現循環經濟日本經濟團體聯合會、環境省、經濟產業省於2021年3月設立「循環經濟夥伴」（JAPAN PARTNERSHIP FOR CIRCULAR ECONOMY，J4CE），其係為實現循環經濟（CE），而有賴政府、民間企業、國際機構等相關組織，建立劃時代的產官合作平台。 J4CE已成立一年，此段期間已進行三次產官間之對話，如於2021年12月21日係針對「實現循環經濟所新增之成本為何？」、「如何解決所生之成本？」為主題，提出促進循環經濟值幾個值得注意之企業事例。 例如：「新的商業模式」中，由損害保險日本興亞公司與Second Harvest Japan公司共同合作，當食品運送過程中發生事故，該食品被判定失去市場價值時，能將其捐贈給Second Harvest Japan公司，其捐贈花費之費用或損失，將由損害興亞公司負責給付其保險金，而Second Harvest Japan公司則將捐贈之食品提供給生活困窮家庭，其作法將有助社會支援、減少食品浪費；另有Panasonic等電器公司提供「照明」服務，但非燈泡的所有權出賣，而是以繳納使用費方式，提供LED燈給企業經營者，並提供相關修繕、動產綜合保險等服務，已達到省電效果、降低能源成本等。 而在2022年2月17日第3次產官對話中主要以「循環經濟的投資者觀點與資訊公開方法」為主題，為因應氣候變遷經濟產業省設立TCFD制度已受到企業經營者的高度關注，因此也期待J4CE在循環經濟中也能有相同作用。 然截至今日最大難題還是在於當使用再生資源應如何將同質材料作為資源來運用較為棘手，J4CE目前除了對研究開發給予支援外，亦考慮增加補助金及放寬其限制等方式進行。
外掛程式開發公司Bossland GmbH指控暴雪娛樂竊取外掛程式的原始碼曾開發「暴雪英霸」、「暗黑破壞神」、「魔獸世界」等多款人氣電玩遊戲的暴雪娛樂公司(Blizzard Entertainment, Inc.)素來對遊戲中的作弊外掛程式採取嚴厲的打擊手段。暴雪娛樂日前對於「暴雪英霸」遊戲中的外掛全自動機器人程式(cheating bot)採取行動，對外掛程式開發公司德商Bossland GmbH的開發者James Enright及數名匿名工程師提出著作權侵權訴訟，並指控其外掛程式讓玩家在遊戲中作弊，影響遊戲的公平性及其他玩家的娛樂，而且損及暴雪娛樂公司的獲益。James Enright最後與暴雪娛樂達成協議，交出外掛程式的原始碼。 隨後，Bossland GmbH公司控訴暴雪娛樂公司偷走他們的原始碼。Bossland GmbH的執行長Zwetan Leschew表示，James Enright所交出外掛程式原始碼的智慧財產權屬於Bossland GmbH公司，James Enright是Bossland GmbH公司的自由程式開發者，暴雪娛樂公司已經於德國參與了數個對自動機器人程式開發者的訴訟，對於James Enright與Bossland GmbH之間的關係應有所了解。從暴雪娛樂公司和James Enright的協議可以看出，暴雪娛樂公司要求James Enright將程式原始碼交出，以換取訴訟的停止。 暴雪娛樂公司發布聲明表示，暴雪娛樂已在德國贏得了多起與Bossland GmbH公司的訴訟，儘管他們利用策略手段來拖延正在進行的訴訟程序，仍堅信法院制度會繼續證實我們的主張，而且最終會阻止作弊全自動機器人程式的散布。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會（European Commission）於2024年1月24日發布AI創新政策套案（AI innovation package），將提供全面性的激勵措施，協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉（the European High Performance Computing Joint Undertaking），以創建AI工廠（AI factories）；成立AI辦公室（AI Office）；並建立歐盟AI新創與創新交流（EU AI startup and innovation communication），重點分述如下： （1）AI工廠：歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元，在歐盟境內建設全新的超級電腦，或升級現有高效運算設備，實現高速機器學習（fast machine learning）與訓練大型通用AI模型（large general-purpose AI models），使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且，AI工廠將坐落於大型資料存儲中心（large-scale data storage facility）周圍，讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次，AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才，包含學生、研究員、科學家與新創業者，以培養歐盟高階AI人才，供未來歐盟持續發展可信任的AI（Trustworthy AI）。 （2）AI辦公室：該辦公室將設置於歐盟執委會內，用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外，該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》（AI Act）的執行成效。 （3）歐盟AI新創與創新交流：歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉（Horizon Europe）與〈數位歐洲計畫〉（Digital Europe Programme），在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資，俾利歐盟開發生成式AI（Generative AI）模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間（Common European Data Spaces）之發展，使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後，執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉（GenAI4EU initiative），將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域，刺激產業創新發展，改善人類生活。