美國《代幣分類法》（Token Taxonomy Act）草案
目前，美國證券管理委員會（U.S. Securities and Exchange Commission, SEC）對於數位貨幣的態度傾向於將代幣視為有價證券。《代幣分類法》（Token Taxonomy Act）草案則是持反對意見的聲浪¬，由美國眾議員Warren Davidson為首，並且獲得跨黨派多位眾議員的支持。《代幣分類法》主要的訴求是希望可以將數位代幣排除於證券，進而排除虛擬貨幣之稅務。重點有三：
- 修正《證券交易法》，將數位代幣排除於證券
將「數位代幣」（Digital Token）定義為驗證交易或遵循規則防止交易被竄改之「數位單元」（Digital Unit，以電腦可讀取的形式儲存，用於表彰經濟、財產上權利，或存取權限）。同時，在原先「證券」（Security）的定義中，排除「數位代幣」；另將證券「交易」（Exchange）交易排除數位貨幣適用。 - 擴張銀行之定義
修改「銀行」之定義。原先《1940年投資顧問法》和《1940年投資公司法》所指之「銀行」，包括「取得存款或執行信託權利（Fiduciary Powers）」等與准許經營銀行執行雷同事業者，是否為公司不在所問（Incorporated）。《代幣分類法》將之擴張為「取得存款、提供保管服務（Custodial Services）或執行信託權利」。 - 修正將虛擬貨幣視為免課稅對象
虛擬貨幣（Virtual Currency）定義為表彰數位價值之交易媒介且不是貨幣。並修正美國《1986國內所得稅法》（Internal Revenue Code of 1986），將虛擬貨幣交易視為免課稅之交易，並將總額小於600美金的虛擬貨幣買賣或交易之所得，排除於總收入（Gross Income）之外。
然而，目前美國證券管理委員會的態度仍未改變，並且於2019年4月3日發表〈數位資產「投資契約」分析之架構〉（Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets）。該分析架構說明：凡符合Howey Test之標準的「投資契約」即屬於「證券」，有《證券交易法》的適用。〈數位資產「投資契約」分析之架構〉甫發表，Warren Davidson與另外五位眾議員隨即重新提起2019年版的《代幣分類法》草案，是繼2018年9月、2018年12月第三度提起相關法案。楊安澤（Andrew Yang，美國首位角逐總統的華裔候選人）在2020年民主黨黨內總統初選政見中，亦援引《代幣分類法》草案，希望可以與連署《代幣分類法》草案的美國國會議員和懷俄明州（Wyoming）的立法者，共同擘畫有利於商業與人民的數位資產框架。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
首次代幣發行之企業法令遵循─以有價證券認定為核心 https://stli.iii.org.tw/legal-detail2.aspx?no=65&d=7304&i=8705
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
澳洲國家交通委員會發布管制政府近用C-ITS和自駕車資料政策文件，提出政府近用自駕車蒐集資料規範原則2019年8月12日澳洲國家交通委員會（NTC）提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料（Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data）」政策文件，探討政府使用C-ITS與自駕車資料（以下簡稱資料）所可能產生的隱私議題，並提出法律規範與標準設計原則應如下： 應平衡政府近用資料與隱私保護措施，以合理限制蒐集、使用及揭露資料。 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致，並應進行告知。 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。 應以包容性與科技中立用語定義資料。 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象，並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。 認知到告知同意是重要的，但同時應提供政府於取得同意不可行時，平衡個人隱私期待之各種可能途徑。 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。 支持資料安全保護。 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。 以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架，NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
時尚奢華品牌-Gucci與服飾品牌-Guess間之商標戰爭Gucci America, Inc. (Gucci) 於2009年對Guess?, Inc. (Guess)提出商標侵權訴訟，美國聯邦地方法院(United States District Court, SDNY)於2012年5月在無陪審團審判的結果下，判定Guess禁止使用「紅-綠條紋」、「G字菱形圖」、及「環環相扣的G圖」等三項商標，並須賠償Gucci 466萬美元之損害賠償。 緣，Gucci聲明Guess係惡意侵害及仿冒Gucci的商標設計，企圖造成消費者的混淆誤認，並淡化Gucci的商標權，故針對「紅-綠條紋」、「G字菱形」、「環環相扣的G圖形」、及「手寫Guess logo」等商標設計聲明其禁止銷售、販賣及使用，並主張因Guess的惡意仿冒，請求1.2億美元的損害賠償。 Guess於訴訟過程中提出抗辯，(1) Guess無理由仿冒Gucci的商標、 (2) Gucci至少超過七年以上放任Guess使用其所聲稱的Gucci商標設計且未提出訴訟；此外，(3) 消費者並不會將Guess的產品與Gucci的產品誤認，因Guess與Gucci所訴求的客戶市場並不相同。 Scheindlin法官於裁定書中敘明，Gucci無法直接證明因Guess之商標侵害造成其品牌上的極大損害，故最終損害賠償金額僅判定466萬美元 。 本案之法院結果將影響其他時尚品牌之商標或產品外觀近似的侵權案件。