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).
因應加密貨幣投資交易盛行，美國貨幣監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2020年7月22日發布一封解釋函，授權聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會（federal savings associations）可為客戶的加密貨幣或數位資產提供保管服務，促使銀行持續發揮金融中介功能。此舉將有助於加密貨幣推動發展。 依據解釋函內容，聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會若從事加密貨幣保管業務，主要注意要點包含必須制定健全的風險管理規範；所提供之服務須與銀行的整體業務計劃和策略一致；須以安全可靠之方式進行，包含建立適當系統以識別、衡量、監控和控制其保管服務的風險；審核帳戶是否符合洗錢防制法令；維持適當有效之內部控制制度；確保銀行所保管之資產與自有資產分開存放，並在共同控制的情況進行維護，以確保資產不會被內部或外部人員損失、毀損或挪用；維護有效之資訊安全基礎架構與控制措施，以減少駭客入侵、竊盜和詐騙；判斷是否需要專門的查核程序；提供可靠的財務報告，以及遵守相關法律規範。 貨幣監理局表示，加密貨幣保管服務，包含持有與加密貨幣相關連的密鑰，屬傳統銀行保管業務的延伸，為銀行業推動現代化營運的表現。隨著金融市場數位化，銀行與其他服務提供商將需要利用新技術和創新方式，以滿足客戶的金融服務需求。
美國修法通過，未來必要時可強制旅客接受AIT掃描近來美國運輸安全管理局（Transportation Security Administration, TSA）修訂隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定機場安全檢查於必要時，可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描。 美國運輸安全管理局根據航空運輸安全法(Aviation and Transportation Security Act, ATSA) 負責運輸之安全、評估威脅及強制執行安全相關的規定和要求，並且確保機場等交通設備是否有充足的安全措施。 由於國際恐怖攻擊行動頻傳，美國運輸安全管理局於2013年開始採行AIT掃描技術以強化旅客通關之安全檢查，並將會顯示出近乎裸照的3D透視影像全身掃描機器（body scanning machines）淘汰。 所謂的AIT（Advanced Imaging Technology）掃描技術，即係高階圖像技術，可偵測旅客是否有攜帶危險性、威脅性物品，它所顯示出來的影像僅係一個大致輪廓，如有違禁品則會在該部位產生色塊，警告安檢人員應採行進一步檢查措施。 一般而言，雖然旅客可拒絕AIT掃描，選擇讓海關人員進行身體檢查，但是為確保運輸安全，近來運輸安全管理局更新隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定於必要時可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描，旅客不再有拒絕之權利。 此一政策施行，勢必遭受侵害「隱私權」之質疑，運輸安全局表示，AIT掃描係採用「自動目標辨識」 (Automatic Target Recognition , ATR) 軟體，亦即非直接顯示個人影像，僅顯示特殊物體在一般影像上的所在位置，發出警訊後再由安檢人員進行詳細檢查。現今AIT掃描技術已提升，掃描出的人體圖像會被模糊處理，且掃描後機器不會儲存任何可識別個人之資訊，更加確保旅客的隱私權不受侵害。
英國交通部推出MaaS實務準則，達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務英國交通部（Department for Transportation, DfT）於2023年8月30日提出「交通行動服務（MaaS）實務準則（Mobility as a Service: code of practice）」，內容針對MaaS之提供商，提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向，以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議： 1. 交通包容性與近用性（accessibility），例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差；產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能；針對身障民眾應提供適當之交通路線建議，以及應提供偏鄉、無網路區域非線上（offline）服務管道； 2. 低碳運輸之推廣，如納入更多步行、單車等環保交通選項； 3. 友善之多元支付方式，如現金、數位支付、定期套票，並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統； 4. 資料分享與資料安全並重，保障使用者隱私，如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約； 5. 重視消費者權益保障，鼓勵平台間公平競爭，如釐清各參與者間之責任，避免消費者投訴無門，以及提供線上及非線上聯絡窗口，及時處理消費者需求等。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).