日本《小型無人機等飛行禁止法》修正案
內閣官房副長官於2019年12月18日召集國土交通省、警察廳、經濟產業省、防衛省等相關主管機關，召開第9次「小型無人機相關府省廳聯絡會議」（小型無人機に関する関係府省庁連絡会議），並決議由內閣於2020年向國會提交《小型無人機於重要設施周邊地區上空飛行禁止法》（重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律，以下簡稱「小型無人機等飛行禁止法」）修正案，將重要國際機場及其周邊地區列為小型無人機的永久禁航區。
《小型無人機等飛行禁止法》之目的係禁止小型無人機於國家重要設施上空飛行，以防患於未然，並維護國政中樞機能和良好國際關係，以及確保公共安全。依該法第2條、第9條第1項之規定，小型無人機之禁航區域包含國會議事堂、內閣總理大臣官邸、其他國家重要設施等、外國領事館等、國防相關設施和核能電廠，以及設施周邊經指定之地區。
而在機場部分，為預防危險並確保大會能順利準備及營運，日本已透過《世界盃橄欖球賽特別措施法》（ラグビーＷ杯特措法）及《東京奧運暨帕運特別措施法》（東京五輪・パラリンピック特措法），將國土交通大臣指定之機場及其周圍300米地區增列為小型無人機禁航區，但僅為大會期間的暫時性措施。內閣考量小型無人機之飛行可能會影響機場功能運行，甚至對經濟帶來重大不良影響，欲透過《小型無人機等飛行禁止法》修正案，將該暫時性措施改為永久措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物（基改玉米）商業化並用於食品和動物飼料者，而另一項正等待商品化的基改作物，基因改造茄子，原預計於今（2011）年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標，卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。 2010年12月，菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務，以違反基因改造作物環境釋放之法規為由，向該公司發出禁止令並銷毀植株，其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的，作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局，也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。 Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示，就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看，雙方對於嚴格密閉的田間試驗（strictly confined field trial）有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控，該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示，所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點，更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。 從法規面觀察，此一事件所透露的問題在於，即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出，地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的，因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
美國4州及司法部指控資料處理商（Agri Stats）的資料共享行為涉及聯合行為美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部（U.S. Department of Justice, DOJ）在同年9月對於肉品產業資料提供者（Agri Stats, Inc.，以下簡稱Agri Stats）提起的反壟斷訴訟」中，主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商，此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為，違反了休曼法（Sherman Act）。以下先就此案背景進行說明，以釐清此案象徵意義。 於2023年2月，美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明，該3聲明是為了醫療保健產業而發布，其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為，惟在目前AI／演算法技術變革之下，利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性，因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為，現在反而有造成聯合行為之可能，故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日，美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽（肉雞、火雞）相關商業資料的資料處理商，並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商，肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控／預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等，並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為，而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽（肉雞與火雞）銷售量的9成以上，豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟，法院後續會如何認定，將影響產業間的資料交換作法，也顯現出資料商業化前須先做好資料管理，確保在合規的範圍內進行資料利用，國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
美國消費者金融保護局擬納管一般性數位支付應用程式2023年11月7日美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau, CFPB）發布擬議規則制定通知（notice of proposed rulemaking），計劃將一般性數位支付應用程式提供者的「較大參與者」（larger participants）納入監管，基於非銀行支付市場對消費者的日常金融生活日益重要，考量相關消費者保護風險，而有必要將此類支付公司納入《消費者金融保護法》（Consumer Financial Protection Act, CFPA）的監管範圍。 根據擬議規則，「提供一般性數位支付應用程式」是指消費者藉由應用程式的資金轉帳功能和數位錢包功能，進行「一般性」數位支付交易的應用程式。申言之，該數位支付應用程式係用於一般性產品或服務的消費，而非特定供應商所提供，且僅限用於支付其所提供商品或服務之數位交易手段。 此外，「較大參與者」之定義為透過行動通訊或網路應用程式提供數位錢包或個人對個人（person-to-person, P2P）支付的非銀行機構，並每年完成超過500萬筆支付交易，且該機構不屬於《小型企業法》（Small Business Act, SBA）所定義的小型企業（small business），根據CFPB估計，擬議規則將擴大監管於現行17家非銀行支付機構，其全年交易金額將近130億美元。 有鑑於消費者資訊貨幣化（Monetization）之資料治理議題，及數位支付領域的大型科技公司因持續發展而產生市場壟斷疑慮，CFPB擬藉由此項擬議規則擴大監管措施，將美國大型數位支付科技公司納入監管，要求其遵守CFPA的規範，使數位支付領域的非銀行機構及存款機構同步受到監管，一方面維持數位支付市場之公平競爭環境，並同時確保消費者受到CFPA的保障，降低消費者在使用數位支付時的交易風險。 近年我國因疫情的零接觸政策及數位經濟時代來臨，數位支付應用因而蓬勃發展，我國於2023年11月21日三讀通過《金融消費者保護法》修正案，將電子支付業納入金融服務業，逐步加強金融消費者權益保護，我國應持續追蹤外國金融消費者保障動態，在金融消費者保障上持續前進。
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。