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。
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制 拜登政府宣布採取促進負責任AI創新之新行動,以保護美國人民權利與安全拜登政府於2023年5月4日宣布將採取促進負責任AI創新之新行動,表示公司於部署或公開其產品前,應致力於降低AI風險,並強調風險管理與保障措施的重要性,以防止AI對個人與社會造成潛在危害。此外,拜登總統於2月簽署「透過聯邦政府進一步推動種族平等和支持弱勢群體」行政命令(Executive Order on Further Advancing Racial Equity and Support for Underserved Communities Through The Federal Government),指示聯邦政府機關在設計和使用AI等新技術時,應避免偏見,並保護公眾免受演算法歧視。促進負責任AI創新之新行動包括: 一、投資負責任AI的研發 美國國家科學基金會(National Science Foundation)宣布撥款1.4億美元以啟動7個新的國家AI研究所,未來全美將有25個國家級AI研究所。除有助於促進公私部門之間合作外,將強化AI研發基礎設施、支持多元化AI勞動力發展,及推動氣候、農業、能源、公共衛生、教育與資安等關鍵領域之突破。 二、公開評估現有的生成式AI系統(generative AI systems) Anthropic、Google、Hugging Face、微軟、NVIDIA、OpenAI和Stability AI等領先AI開發商將參與AI系統獨立公開評估,以評估其模型是否符合AI權利法案藍圖(Blueprint for an AI Bill of Rights),及AI風險管理框架(AI Risk Management Framework)所提出之原則與實踐,並使企業及開發人員能就所發現問題,進一步採取解決措施。 三、提出政策引導聯邦政府減輕AI風險及提升AI利用機會 美國行政管理預算局(Office of Management and Budget)宣布,將於2023年夏季發布有關聯邦政府機關各部門使用AI系統之政策指引草案,並徵詢公眾意見。
英國通訊管理局決定擴張防止「不正當銷售」(mis-selling)的規定鑑於頻寬市場以及電信市場的競爭愈趨炙熱,不肖資通訊業者對於弱勢消費者,透過詐騙或其他不適當銷售手法而獲利的案例也層出不窮。爰此,英國通訊管理局(Office of Communication/ Ofcom)在2007年2月8日,決定擴張防止固網電信業者對消費者「不正當銷售」(mis-selling)的規範內容(General Condition)。 「不正當銷售」指的是電信公司或其雇員,利用不受歡迎或者非法的銷售產品技巧所從事的相關市場活動。其中最嚴重的銷售方式,又以「砰一聲」(slamming)的銷售行為,最令人詬病。因為該銷售行為是在未經消費者明示同意、或者未使其獲得足夠知識與資訊下,逕自將提供的服務轉換到另一家公司。例如:轉換服務提供者,但並未通知你;通知轉換服務提供者,但未經你同意;所簽約的服務與提供的服務不盡相同;銷售人利用使你倍感壓力的方式來銷售服務等等,均屬誤賣行為。 此次的規則擴張,在規範對象上也會納入那些使用用戶迴路的服務提供者。Ofcom認為在日益激勵的市場競爭下,這些擴張規則有助於消費者權益,並能保護他們免受不適當的銷售活動干擾,更可確保消費者追求更好消費標的市場信心。