美國證券交易委員會成員發佈「數位資產之投資契約」指導文件
鑒於「監管不確定性」係加密貨幣市場發展之一大阻礙，2018年間，美國證券交易委員會（United States Securities and Exchange Commission, SEC）成員威廉．希曼（William Hinman）表示，SEC打算發布指導方針，協助市場參與者確認「哪些數位資產之發售，會被認為是投資契約，進而構成證券」，須受到相關證券法規監管。據此，2019年4月3日，SEC公布指導文件：「數位資產之投資契約分析框架」（Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets）。惟須注意的是，該文件為內部成員之意見，不具正式法律效力，不得拘束SEC企業財務局或委員會本身，而僅屬一種指導。
美國法上對於「投資契約」的認定標準，為聯邦最高法院建立的Howey Test，即基於合理的獲利預期、且該獲利來自他人的創業或經營努力、而投資金錢於一共同事業者，成立投資契約，進而構成證券。因此，為確認「哪些數位資產之發售，會被認為是投資契約，進而構成證券」，該文件特別針對「Howey Test」中的「基於合理的獲利預期」、「該獲利來自他人的創業或經營努力」，提出具體判斷標準，並輔以「其他相關考量因素」，供市場參與者作一參考：
（一）基於合理的獲利預期：例如「數位資產持有人可否分享企業收入或利潤，或從數位資產的增值獲得利潤」、「持有人現在或未來得否在次級市場交易」等具體標準；
（二）該獲利來自他人的創業或經營努力：例如「營運上是否去中心化」、「數位資產持有人，是否期待發行人執行或管理必要工作」等具體標準；
（三）其他相關考量因素：包含「數位資產之設計和執行，旨在滿足使用者需求，而非投機買賣」、「數位資產的價值，通常會保持不變或隨時間減損，理性持有人不會『以投資為目的』而長期持有」、「數位資產可作為真實貨幣之替代物」等等，文件中指出，只要這些其他相關考量因素越明顯，越不符合上開「基於合理的獲利預期且該獲利來自他人的創業或經營努力」。
文件中亦強調，SEC將參酌個案事實，綜合上開各項標準，為客觀之認定。
蔣瑜玲
專案經理 編譯整理
United States Securities and Exchange Commission [SEC], Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets, available at https://www.sec.gov/files/dlt-framework.pdf (last visited: May 29, 2019).
United States Securities and Exchange Commission [SEC], Statement on “Framework for ‘Investment Contract’ Analysis of Digital Assets”, 2019/4/3, https://www.sec.gov/news/public-statement/statement-framework-investment-contract-analysis-digital-assets(last visited: May 29, 2019).
隨著資料多元應用，大量個資可能被企業、組織等從銀行、線上零售業者傳輸到雲端、學術機構等，因此在跨境傳輸基礎上需要共同的監管制度，以利資料保護和隱私標準。英國科技產業協會(techUK)和英國金融協會(UK Finance)共同於2017年11月30日呼籲英國政府和歐盟應迅速採取行動，以利於繼續保護消費者和企業在英國退出歐盟(Brexit)後兩地跨境傳輸個資。 另外，在Dentons國際律師事務所提出關於歐盟與英國未來資料共享關係之聯合報告(No Interruptions: options for the future UK-EU data sharing relationship)中，techUK和UK Finance說明英國和歐盟雙方如何達成適當保護協議(adequacy agreement)，英國政府亦於2017年8月發布個人資料交換和保護未來合作文件(The exchange and protection of personal data - a future partnership paper)，將持續依一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)調整，而在過渡期間為企業提供監管確定性，而公司亦需重新考慮GDPR於2018年5月實施後相關替代機制，如企業自我約束規則(Binding Corporate Rules, BCRs)、標準契約條款(Standard Contractual Clauses, SCCs)等。由於英國2019年3月脫歐後，將不會直接適用GDPR，因此除非有新的安排，個資在歐盟傳輸仍可能受限，而需昂貴複雜替代機制，故仍應速採取行動： 歐盟和英國應速開始適當保護評估程序(adequacy assessment processes)。 為避免個資傳輸之「懸崖邊緣」(“cliff-edge”)，應即為過渡期之安排。 英國應考慮實施其他措施，確保歐盟對英國資料保護框架之擔憂能獲解決，尤其是國家安全目的之資料處理。 英國應確保國際傳輸制度(包括美國在內)，與歐盟具相同保護水準，且此作為歐盟適當保護評估的關鍵。
美國基改食品標示新發展－強制標示與否的拔河 日本經產省於2015年1月15日提出《不正競爭防止法》中期報告書並預計將提出不正競爭防止法修正案為因應日本2014年接連發生重大營業秘密外洩之事件而使日本國內公司蒙受鉅額損失，日本經濟產業省於去年9月開始，積極地展開《不正競爭防止法》修法專家會議，並在2015年1月15日舉行的會議上，揭露了彙整各界公開意見後之《不正競爭防止法》中期報告書（中間とりまとめ），以作為未來修法方向之指引。 該報告書列出之修法方向區分為民事及刑事規定。第一，民事的修正重點有以下三點：(1) 減輕原告（受害企業）之舉證責任，而改由被告（非法使用營業秘密之企業）負擔；(2) 除斥期間之延長：將現行法規定之除斥期間，由10年延至20年；(3) 使用非法營業秘密而製造的物品，禁止轉讓或出口；以及新增邊境措施之規範。 第二，刑事的修正重點則有以下六點：(1) 擴大國外犯罪的處罰範圍：目前現行法僅規範「日本國內所管理之營業秘密」在國外「使用、開示」 之行為，未來將新增處罰在國外之「取得」營業秘密之行為；(2) 新增未遂犯規定，同時將繼續檢討新增共犯及教唆之處罰態樣；(3) 現行法僅規範竊取營業秘密者本人以及藉由前者直接不法取得營業秘密者為處罰對象，但鑒於智慧型手機、平版電腦等裝置（携帯情報通信端末）之普及，造成營業秘密的竊取及使用型態趨向多樣化，是故未來將新增第三人不法取得之相關處罰規定；(4) 使用非法營業秘密而製造的物品，禁止轉讓或出口：新增相關刑罰規定；(5) 法定刑之提高：目前個人最高罰金為1000萬日圓、企業則為3億日圓，未來預計調整罰金之上限；並且，將新增沒收犯罪收益及海外加重處罰之規定；(6) 擬由告訴乃論改為非告訴乃論。 綜上，經產省力爭在2015年1月26日開始的通常國會期間內，依上述之改正要點為基礎，正式提交《不正競爭防止法》之修正案，預計最快將於2016年開始實行新法 ，後續的立法進度，值得吾人持續關注。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。