經濟合作暨發展組織(簡稱經合組織、Organization for Economic Cooperation and Development,下稱 OECD)於今年6月30日表示「2019年已有近百個國家/地區進行了稅務資訊自動交換,使其稅務機關可以獲得其居民在海外所持有的8,400萬個金融帳戶的數據,涵蓋的總資產達10兆歐元。相較於2018年(交換了4,700萬個金融帳戶資訊,約5兆歐元)有了顯著增長。」且「共同申報準則(亦稱共同申報及盡職審查準則、Common Reporting Standard, 下稱CRS)要求各國和各司法管轄區每年自動交換其金融機構提供的非居民的金融帳戶資訊,以減少境外逃漏稅的可能性。許多發展中國家已加盟其中,預計未來幾年會有更多國家加入。」
OECD秘書長Angel Gurría亦表示「由OECD創建並由全球論壇管理的這種多邊交換制度,此刻正為世界各國(含發展中國家)提供大量的新資訊,使各國稅務管理部門能夠確保境外帳戶被正確申報。尤在目前COVID-19危機中,各國正籌集急需的收入,一個無處藏富的世界,此點遂至關重要。
事實上,我國財政部於2017年11月16日所發布(民國109年4月28日修正)之「金融機構執行共同申報及盡職審查作業辦法」(簡稱CRS作業辦法),正是為了使我國接軌OECD發布及主導的CRS,藉由提高金融帳戶資訊透明度,據此與其他國家/地區進行金融帳戶資訊自動交換,以利我國與各國稅捐機關能正確且完整地掌握其境外納稅義務人的金融帳戶資訊。值得注意的是,我國第一波稅務資訊自動交換將於本年度9月份與我國32個稅捐協定國進行。
為了增進無線頻譜的使用效率,各國紛紛針對閒置頻譜(White Space)的應用進行討論與發展,除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則,並展開全國性的測試外,英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後,準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段,但因各種因素(如地理地形、人口分布),而在部分地區閒置未使用(即獲得頻譜使用權之業者,在當地並未提供訊號覆蓋);或者因避免頻譜間訊號干擾,而特意保留的空白區塊(以電視頻道為例,為了避免訊號互相干擾,故於頻道1與頻道3播送電視節目,而頻道2則保留空白。)由於無線通訊技術的提升,可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式,將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段,故存在著眾多的既有使用者,閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展,故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定,但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃,故仍暫時不開放商業使用,為了進一步確定White Space在英國的可用性,也為了測試對既有服務的干擾程度,Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三: 1. 針對節目製作與特殊事件(program making and special events,PMSE):PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者,可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置,因此White Space的開放,必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視(digital terrestrial television,DTT):DTT是無線數位電視,也是最重要的既有使用者,White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外,也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出,各地閒置頻譜的情況不同,如在倫敦地區,對DTT的干擾較低,但格拉斯哥(Glasgow)則相反;而在PMSE的部分,倫敦市中心(如溫布敦球場)則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試,瞭解英國各地White Space的使用潛力,屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段,以確保不會發生有害的干擾,整體試驗將持續至2014年夏季。
以法制工具支援文化創意產業之發展與推動-文化創意產業發展法及相關配套子法 美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。