澳洲證券投資委員會與美國商品期貨交易委員會簽訂雙邊合作協議
2018年10月4日，澳洲證券投資委員會（Australian Securities and Investments Commission，簡稱：ASIC）與美國商品期貨交易委員會（US Commodity Futures Trading Commission，簡稱：CFTC）簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」（Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement，簡稱：協議），該協議內容主要針對未來金融科技（fintech）以及監理科技（regtech）之合作以及相關資訊作交換。
協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢，進而促進金融科技創新，對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。
具體協議內容及相關合作計畫為以下條款：
1. 建立正式合作途徑，其中包含資訊分享，ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通；
2. 協助轉介有興趣於另一管轄權，設立企業之金融科技公司；
3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議，討論目前時下發展趨勢，藉以相互學習；
4. 針對非公開資訊及機密資訊，給予監管機構以共享方式流通資訊。
儘管，澳洲與美國已簽訂此協議，惟須注意的地方在於，此協議本質上不具備法律約束力，對監管機構也未加註責任，並強加特定義務，以及未取代任何國內法的法律義務。
雖然，此協議不具任何法律約束力，但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契，以及交叉合作。此種互利合作，使兩國金融創新企業在雙方管轄權下，並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性，為兩國監管機構提供最佳執行方式，以及進一步資料之蒐集。
盧怡寧
法律研究員 編譯整理
ASIC Enters into Bilateral Cross-Border Cooperation Agreement with US Regulator - https://www.natlawreview.com/article/asic-enters-bilateral-cross-border-cooperation-agreement-us-regulator (last visited Oct. 18, 2018)
COOPERATION ARRANGEMENT - https://download.asic.gov.au/media/4894449/cftc-asic-fintech-arrangement-4-october.pdf (last visited Oct. 18, 2018)
為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標，歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。 今年年初，歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案，亦即設定至2020年時，歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%；同時，該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過，在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後，也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後，執委會再生能源建議案報告起草人Turmes，在今年9月中旬宣佈，該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。 於Turmes報告中，其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標：即(1)至2015年時應達到5%；及(2)至2020年時則應增加至10%；同時，其還特定，就未來達成生質燃油使用比例目標而言，至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料，或使用綠色電能與氫能源環保車而來；至於其他種類生質燃油之利用，則應須在符合嚴格之環境永續性標準下，方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案，德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制：即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外，對至2020年未達目標之會員國，歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之；同時，就懲罰所取得之款項，也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。 不過，綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如：(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已，故而對於議會批准該協議案感到失望。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。
美國國家標準技術局（NIST）更新電子簽章標準美國國家標準技術局（National Institute of Standards and Technology, NIST）於近日（2013年7月）更新電子簽章的技術標準「FIPS (Federal Information Processing Standard) 186-4數位簽章標準」，並經商務部部長核可。NIST於1994年首次提出電子簽章標準，旨在提供工具可資促進數位時代的信賴性，後續也隨著技術進步與革新，而有多次修訂。此次修訂，主要是調合該標準，使之與NIST其他加密相關指引（如金鑰加密標準）一致，以避免將來可能產生的矛盾。 此次增訂，亦明列出三種可保護資料的簽章產製與確認技術：數位簽章演算法（Digital Signature Algorithm, DSA）、橢圓曲線簽章演算法（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA）、以及RSA公眾金鑰演算法（Rivest-Shamir-Adleman Algorithm, RSA）。 其他修訂的部分，還包括語彙的明晰化，以及降低對於隨機號碼產生器的利用限制…等。
美國發布了「消費者隱私權法」草案美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」（Consumer Privacy Bill of Rights Act）草案，目的在於擴大消費者資料的保護範圍。 該草案的重點分列如下： 透明性：受規範主體必須提供資訊主體簡潔、明顯、易懂的公告，公告內容必須提供簡潔、明瞭及即時的隱私與安全運作，包含資訊保存、揭露以及個人資料存取機制。 個人控制：受規範主體應該在合理範圍內提供機制，讓資料主體能控制其個人資料之處理，同時也規範應讓消費者撤銷個人資料使用的同意。 注重資料蒐集與合理使用：受規範的公司機構必須依據其清楚、合理的說明規則來進行個人資料的蒐集、保存與利用。同時，在資料蒐集之特定目的完成後的合理時間內，必須針對所蒐集的個人資料進行刪除或是去識別化。 安全性的維護：為了維護個人資料之安全性，以防止其遺失、陷入危險、改變以及未經授權之使用或是揭露，公司機構必須進行安全風險評估，並且採取合理的資訊安全防護措施。 存取與正確性：受規範的公司機構必須提供資訊主體合理的存取權利，同時也應該採取合理的步驟，來維護資料的正確性。 擔負隱私維護的責任：受規範的公司機構必須針對員工實施資安教育訓練、進行隱私評估、隱私設計、遵守隱私保護義務以及採取適當的措施來遵循本草案之規定。 不受本草案規範之公司機構： 25名員工以下的小型公司，且其處理者僅限於員工與求職者之個人資料。 未刻意蒐集、處理、使用、保存或揭露個人病史、原生國籍、性傾向、性別、宗教信仰、資產狀況、精確的位置資訊、獨一無二的生物識別資料或是社會安全號碼，並符合以下要件之一者： 在12個月內蒐集個人資料筆數在10,000筆下； 5名員工以下。 除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則，該草案也要求「聯邦貿易委員會」（Federal Trade Commission, FTC）確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定，包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」，將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。 該草案引起了產業界極大的反彈，隱私團體也批評該草案太過寬鬆，留給產業界太多自由空間，同時目前國會由共和黨所主導，因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。