英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件
英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority, FCA）與英國財政部、英格蘭銀行於2018年3月共同組成「加密資產專案小組」（Cryptoasset Taskforce），為英國政府「金融科技產業戰略」（Fintech Sector Strategy）之一環。2019年1月23日，FCA公布《加密資產指引》（Guidance on Cryptoassets）諮詢文件，除在配合加密資產專案小組之調查、研究外，亦在於落實FCA作為金融監理主管機關，盤點及釐清法規適用之職責，以妥適因應金融科技發展。公眾意見徵集期間至2019年5月4日，FCA並預計在同年夏季提出最終版本的報告。
依據《加密資產指引》，FCA臚列了四項監理代幣（token）可能的法源依據，包含：
（1）受監管活動指令（Regulated Activities Order）下的「特定投資項目」。
（2）歐盟金融工具市場指令II（MiFID II）下的「金融工具」。
（3）電子貨幣條例（E-Money Regulations）下之「電子貨幣」。
（4）支付服務條例（Payment Services Regulations）。
由於加密資產市場與分散式記帳技術發展迅速，參與者迫切需求更清晰之監理規範，包含交易匯兌、主管機關等，避免因誤觸受管制之活動（regulated activities）而遭受裁罰。其次，FCA亦希望能強化消費者保護，依照加密資產商品類型，讓消費者知道可以尋求何種法律上之保障。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
杜冠穎
法律研究員 編譯整理
FINANCIAL CONDUCT AUTHORITY [FCA], CP19/3: Guidance on Cryptoassets (2018), https://www.fca.org.uk/publications/consultation-papers/cp19-3-guidance-cryptoassets (last visited Feb. 27, 2018)
FINANCIAL CONDUCT AUTHORITY [FCA], Guidance on Cryptoassets (Consultation Paper) (2018), https://www.fca.org.uk/publication/consultation/cp19-03.pdf (last visited Feb. 27, 2018)
三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙，總共有3間圖書館，共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。 有關個人資料外洩的經過，是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時，先在引進系統的圖書館進行系統測試，於測試之後再將系統程式帶回公司修改，此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司，也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。 但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司，該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分，甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器，下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。 另外對於Web館藏檢索系統當機的發生，是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊，以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統，是以一次存取可以連接10分鐘的方式，所以只要以連接頻率高的機械性存取，只要超過資料庫的同時連接數的設定數值，就會發生存取障礙。 對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件，因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會（JIPDEC）的取得隱私標章企業，所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定，各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告，由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局（USPTO）於2020年10月27日發布「發明AI：由美國專利觀察AI普及情形」（Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）智財資料分析報告，本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料，發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件，成長幅度為100%，而在全體專利當中AI相關專利所占比率，也由原本的9%成長至接近16%，顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出，自1950年圖靈（Alan Turing）提出「機器能否思考？」問題以來，現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準，AI技術在發明領域的重要性益發提升，活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%，在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢；除了美國銀行（Bank of America）、波音公司（Boeing）以及奇異電子（General Electric）之外，前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域，其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM，其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google，而AI技術的應用領域也更加多元，並且與在地產業做結合，例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出，經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長，並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用，AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體，隨著AI領域發明人的顯著成長，未來將有更多AI技術在各領域的應用出現，而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
美國參議院通過幹細胞研究加強法案，惟仍難逃被布希總統否決之命運美國參議院近日就是否開放聯邦經費挹注於胚胎幹細胞研究進行激辯，並於 17 日通過幹細胞研究加強法（ Stem Cell Research Enhancement Act of 2005, HR 810) 及其他兩項亦涉及胚胎幹細胞研究的類似法案。其中最引人注目者為 HR 810 ，該法案允許以聯邦經費資助使用人工授精之剩餘胚或病患自願捐贈之胚胎，進行幹細胞研究。這些法案的通過顯示，美國參議院打算挑戰布希政府自 2001 年所立下禁止聯邦經費挹注於胚胎幹細胞研究的禁令。 其實早在去年五月，眾議院即以 238 票贊成、 194 票反對通過 HR 810 ，布希政府在眾議院通過 HR 810 後，隨即表示一旦本法在國會立法通過，將會動用否決權推翻此一法案。根據美國法律，法案唯有經參眾議院以三分之二以上多數通過，總統始不能否決之。日前參議院係以 63 票贊成、 37 票反對通過 HR 810 ，並未達三分之二多數通過，因此本法案未來恐難逃被布希總統否決的命運。白宮發言人業已表示，該法案強迫所有的美國納稅義務人出錢資助以故意破壞人類胚胎為基礎的研究行為，法案一旦送交總統，布希總統將會行使否決權，這將會是布希總統任內首度針對國會所通過的法案動用表決權。 儘管布希總統仍持一貫反對胚胎幹細胞研究的立場，不過，美國民眾卻有支持胚胎幹細胞研究的趨勢。一項最新民調顯示，每四名受訪者中，就有三名贊成將聯邦經費用於資助胚胎幹細胞的研究。隨著美國國會大選將於十一月中旬展開，預料胚胎幹細胞研究議題將會再度成為焦點。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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）