加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件
加拿大交通部（Department of Transport Canada）於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估（Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada）」文件，該文件將協助加拿大企業評估其發展高級（SAE第三級至第五級）自駕層級車輛之安全性，並可與美國相關政策進行整合。該文件指出，因相關技術尚在發展之中，不適合使用強制性規範進行管制，因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向，並將其分類為三個領域：
- 自駕技術能力、設計與驗證：包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。
- 以使用者為核心之安全性：包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。
- 網路安全與資料管理：包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。
加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識，另一方面，該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國懷俄明州眾議院（Wyoming House of Representatives）於2018年2月19日無異議地表決通過HB0070法案，該法案將鬆綁功能代幣（utility token）於懷俄明州證券法（Securities Act）之限制。該法案將送往參議院，若順利通過並經州長簽署核准，將於2018年7月1日生效，使懷俄明州成為友善的區塊鏈投資環境，預計吸引大量新創事業於該州進行首次代幣眾籌（Initial Coin Offerings, ICO）。 該法案針對功能代幣設有三種要件，僅於符合三種要件者始能作為法案所稱的功能代幣，得免受證券法規管。三種要件分別為：一、功能代幣之開發者和發行者不得將代幣作為投資而行銷；二、該代幣須可作為換取商品或服務之對價；三、該代幣之開發者或發行者不得主動進行附買回協議（repurchase agreement）或任何有意操縱代幣二級市場之價格之協議或策劃。 此外，懷俄明州另有三部有關區塊鏈之法案亦正待審議，包含同樣甫經眾議院通過之HB0019法案，使加密貨幣免受懷俄明州貨幣傳輸法（Money Transmitters Act）規範，有望可使加密貨幣在懷俄明州進行交易或交換。此外，正於眾議院進行二審的HB0101法案預計將修正懷俄明州商業公司法（Business Corporations Act），開放公司得使用區塊鏈來儲存資料並進行內部聯繫。又，尚待眾議院審議的SF0111法案預計使加密貨幣免於受州財產稅法之規範。
日本推動智慧醫療照護與巨量資料應用之趨勢觀察 美國FCC新機上盒管制措施正式生效美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於1998年要求有線電視業者將條件式接取（conditional access, CA）元件與機上盒的基本瀏覽設備分離；並於2003年採用CableCARD做為共通標準，希望藉由此「機卡分離」措施，達成有線電視服務層與設備層的結構分離，為設備層導入競爭與投資，以促進機上盒之功能創新與降低價格。 惟本措施2007年實施以來，因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極，致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒；且租用有線業者所提供機上盒者，大多未安裝CableCARD。 FCC故於2010年底發佈新命令，希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差；本命令於2011年8月生效，FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應： (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊； (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣； (3)無論租用或自購機上盒，CableCARD之價格必須一致，且明確揭露費用； (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇； (5)允許訂戶自行安裝CableCARD； (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD； (7)提供具多重串流（multi-stream）效能之CableCARD； (8)確保得以收視所有的線性（linear）頻道。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。