歐盟公布人工智慧白皮書
歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》（White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust）指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重，促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。
在投資方面，白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資，目標是未來10年中，每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金；並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家，並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。
而在監管方面，白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎，未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下，應包括下列幾個重點：1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規，例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清；2.釐清現行歐盟法規之限制，例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體（stand-alone software）有待釐清；3.應可更改人工智慧系統之功能，人工智慧技術需要頻繁更新軟體，針對此類風險，應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範；4.有效分配不同利害關係者間之責任，目前產品責任偏向生產者負責，而未來可能須由非生產者共同分配責任；5.掌握人工智慧帶來的新興風險，並因應風險所帶來之變化。同時，白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點，認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見，截止日期為2020年5月19日。
吳佳琳
高級法律研究員 編譯整理
EUROPEAN COMMISSION, White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust (Feb. 19, 2020), https://ec.europa.eu/info/publications/white-paper-artificial-intelligence-european-approach-excellence-and-trust_en (last visited Feb. 27, 2020).
為促進綠色轉型並提高對投資人之保護，歐洲銀行監理機關（European Banking Authority, EBA）、歐洲保險與職業年金監理機關（European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA）及歐洲證券與市場監理機關（European Securities and Market Authority, ESMA）於2024年6月18日針對永續金融揭露規則（Sustainable Finance Disclosure Regulation），向歐盟執委會（European Commission）發布共同意見。 現行的永續金融揭露規則於2019年制定並於2021年生效，其目的在提高金融產品服務的 ESG 揭露透明度和標準化，透過要求金融市場參與者提供可靠且可比較的 ESG 資料，使投資者能夠做出更明智的投資決策，引導投資人重視環境與永續議題。現行的永續金融揭露規則係以「商品標籤」之方式揭露金融商品資訊，但共同意見中認為此標籤制度並未提供明確標準或門檻，使投資人無法充分了解為何特定商品具有永續性，導致漂綠（greenwashing）及相關投資風險。 因此，本次共同意見向執委會建議，執委會應建立投資人易於理解且具有客觀標準之金融商品類別，解決上述資訊落差疑慮。共同意見建議，金融機構可採用「永續（sustainable）」與「轉型（transition）」兩項金融商品類別。以下簡介共同意見就兩項金融商品類別提供之建議： 一、永續類別 永續類別係指金融商品投資於已達到環境或社會永續門檻之經濟活動或資產。共同意見提及，執委會或可考慮將永續類別再拆分為環境永續類別與社會永續類別；但若拆分兩項類別，可能必須注意目前環境永續與社會永續兩項類別得參考之指標發展程度不一，未來在訂定門檻時如何確認相關指標需進一步討論。 二、轉型類別 轉型類別係指金融商品投資於尚未達到環境或社會永續門檻，但未來將逐步提高其永續性以達到永續類別門檻之經濟活動或資產。共同意見建議，執委會於訂定轉型類別之門檻時，應參考經濟活動分類標準之關鍵績效指標、轉型計畫、商品減碳路徑及減緩主要不利影響之措施等因素。 目前執委會正評估利害關係人意見及永續金融揭露規則實施經驗，作為改善歐盟永續金融制度之依據，因此共同意見亦建議，執委會應先進行消費者調查，再著手後續規則修訂，方能達到制度優化之成果，保障投資人權益及永續發展。
何謂瑞士種子資金投資競賽（Venture Kick）瑞士為縮短新創公司走向市場時間，成立種子資金投資競賽（Venture Kick），透過階段競賽方式，擇選具發展潛力之高科技創新創業團隊，並提供國內外創業輔導資源與資金，促成瑞士創新成果產業化運用之目標。Venture Kick共分為三個階段的競賽：第一階段係針對創新構想（business idea）作評分，每月選出8個團隊作創新構想的報告，另從中取4個團隊進入第二階段，並獲取獎金1萬元；第二階段會就進一步的商業模式作評選，包括經營策略、目標客戶以及策略夥伴等，進入第二階段的3個月內，各團隊藉由專家指導，發展適合之商業模式與經營策略，另再選出一半的團隊進入第三階段評選和獲取獎金2萬，最後階段之評選，擇以協助競賽團隊設立新創公司為目標，競賽團隊應於進入第三階段6個月後完成進入市場準備與提出完整商業營運計畫，最後會從2個團隊中選出1個具發展潛力之競賽團隊給予10萬元之創業基金。截至目前，受到贊助新創公司高達250家，總金額超過1500萬瑞士法郎
美國通過基礎建設法案，加密貨幣之交易資訊應向國家稅務局申報於美國時間2021年11月15日，基礎建設法案（Infrastructure Investment and Jobs Act，以下稱基建法案）由美國總統拜登（Joe Biden）簽署後正式成為法律。依據白宮聲明，該法案旨在提供工作機會，改善港口與運輸以改善供應鏈，及其他關於美國基礎建設的投資等。此外該法案內容因涉及加密貨幣交易資訊申報議題，受到加密貨幣產業眾多矚目。 基建法案與加密貨幣產業有關者，主要是在美國國內稅收法典（Internal Revenue Code of 1986）第6050I與第6045條之既有規定中，分別將交易標的現金之定義新增數位資產（Digital Asset），及新增經紀商（Broker）之申報義務。所謂數位資產係以數位方式表彰一定價值，並透過加密保全的分散式帳本或其他類似技術所記錄之資產。經紀商認定範圍新增包括「關於任何為獲得報酬，而負責定期提供任何服務，代表他人實現數位資產轉移者」。法規生效後，任何價值超過10,000美元之交易訊息（諸如交易者姓名、社會安全號碼等資訊）應申報至美國國家稅務局（IRS），經紀商亦被要求申報其所經手交易至美國國家稅務局，新規範將適用於2023年12月31日後所應依法申報之文件。 區塊鏈技術去中心化的特性讓加密貨幣交易得以匿名化方式進行，然而新法一概將價值超過10,000美元的交易納入申報範圍。有論者認為，對於未建立身分驗證機制之小型平台業者、礦工以及散戶等經紀商或交易人，如何調整去匿名化之交易模式以遵循申報義務之法令，將是一大挑戰。綜上，新規範揭示政府將深化對於加密貨幣產業之監管，如何兼顧交易自由與交易秩序，將考驗著監管當局及業者之智慧。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。