為鼓勵金融產業之創新,同時使其遵循應有之責任,並讓歐盟金融消費者與商業機構享有更多之利益,歐盟執委會於2020年10月24日提出數位金融包裹法案(Digital Finance Package),並提出以下2項數位金融立法提案:
一、加密資產立法提案(Proposal for Markets in Crypto-assets)
為促進金融創新並同時保有金融穩定性與保護投資人,歐盟執委會提出加密資產管制框架立法提案,並將加密資產分為已受監管與未受監管兩類,前者將持續依據既有規範進行管理。而針對尚未管制之加密資產,該提案針對加密資產發行人與加密資產服務供應商建立嚴格限制,要求取得核准後始可提供服務。具體而言之,立法提案包含以下項目:
(一)針對加密資產、加密資產發行人等金融商品名詞進行定義。並建立加密資產服務供應商與發行人營運上、組織架構與資產發行程序之透明度與揭露制度。
(二)針對向公開市場提供加密資產進行管制,例如,依據提案第4條,供應商應為法人,第5條則要求供應商應製作加密資產白皮書,並將其提供給主管機關後始可於公開市場提供相關服務。
(三)針對代幣資產發行人以及其加密資產之審核程序,依據提案第15條,代幣發行者必須為歐盟境內之法律實體。另外,該法要求加密資產發行人應誠實、公平且專業,並完成加密資產白皮書之出版與制定市場溝通規則。
(四)針對加密資產之收購,該法第4章亦設有相關規範,於第37條及38條規定收購之評估機制。
(五)針對加密資產服務供應商之授權與營運條件,該法第5章規定歐盟證券及市場管理局應建立加密資產服務供應商之登記制度。
(六)針對市場秩序維護之部分,該法於第6章規範相關預防市場濫用之禁止事項與要求,並於第7章賦予歐盟成員國各主管機關相關權力,例如第94條之監督與懲處權限。
二、歐盟數位營運韌性管制框架立法提案(Proposal for Digital Operational Resilience)
數位化總伴隨資安風險,歐盟執委會於包裹法案內亦提出歐盟數位營運韌性管制框架立法提案,以確保相關企業可應對所有與通訊技術有關之干擾與威脅,另外,銀行、證券交易所、票據交換所以及金融科技公司將需遵循嚴格之標準以預防並降低ICT資安事件所產生之衝擊,另外亦將針對金融機構雲端運算服務供應商進行監管。具體規範包含:
(一)ICT風險管理要求:該立法提案參照相關國際標準,於第5至第14條制訂相關ICT風險管理要求,惟未要求應遵循具體國際標準。
(二)ICT相關事件報告:該提案於第15至20條規範相關報告義務,將整合歐盟金融機構之ICT相關事件報告與監測程序。
(三)數位運作韌性測試:該提案於第21至第24條要求ICT風險管理框架應定期進行測試,惟具體方法可依據組織之規模、風險側寫與商務模式進行調整。
(四)第三方單位風險:該提案於第25至39條規範組織應對ICT第三方供應商風險進行監測,例如,第25條要求金融機構委外執行業務仍應隨時遵循所有金融服務規範,另外,ICT風險管理框架之內容亦應包含第三方ICT風險之監督策略。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國歐盟貿易和技術委員會(Trade and Technology Council,簡稱TTC)第四次部長級會議於2023年5月31日發布聯合聲明。TTC繼續作為美國和歐盟對俄羅斯在烏克蘭戰爭中協調及有效反應的平台,處理包括與制裁相關的出口限制、打擊外國資訊操縱和干擾,以及破壞人權並威脅到當事國及第三國民主制度的運作和社會福祉等議題。 本次TTC聯合聲明之五大議題重點介紹如下: (1)強化跨大西洋新興技術合作以實現美歐共同領導:包括監控與衡量現有和新出現的人工智慧風險;發展智慧電網下智慧移動標準及互通性(Interoperability);提升半導體供應鏈的合作,包括鼓勵研發、資訊共享;建立工作小組共同處理量子技術問題。 (2)促進貿易及投資的永續性與新機會:乾淨能源補助;避免關鍵礦物供應受地緣政治影響;藉由數位工具提升貿易便捷的合作;相互承認醫藥品製造實務作法等。 (3)貿易、安全和經濟繁榮:出口管制與制裁相關出口限制的合作;交換對於與國安風險有關的特定敏感技術及關鍵設施投資審查的看法;重視對外投資管制,以保護敏感技術不流於對國際和平與安全有疑慮的用途;討論非市場政策與實務、及經濟脅迫(Coercion)的威脅與挑戰。 (4)連結性(Connectivity)和數位基礎設施:加速合作發展6G無線通訊系統;國際連通性與海底電纜計畫。 (5)在不斷變化的地緣政治數位環境中捍衛人權和價值觀:建構具透明性與可問責之線上平台;處理在第三國進行外國資料操縱與干預議題。 TTC將透過各工作小組,持續關注、研究上述議題的發展,並預計於2023年底於美國再次召開會議,檢視合作的成果。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
因應美國華盛頓州《我的健康我的資料法》施行,受監管對象隱私權政策應更新美國華盛頓州《我的健康我的資料法》(My Health, My Data,以下簡稱該法)於2024年3月31日生效,該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料,特別是生殖健康相關資料(data related to reproductive healthcare)。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內,包括穿戴式裝置(wearables)、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務(telehealth services)所蒐集之資料。 該法最繁瑣合規要求之一為,受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策(下統稱隱私權政策)連結,連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業,則設有三個月之緩衝時間,即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。 隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容: 1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的,包括將如何使用這些資料; 2. 所蒐集健康資料來源及類別; 3. 共享之健康資料類別; 4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別;以及 5. 消費者如何行使該法所賦予之權利,包括撤銷同意和要求刪除之權利。 最重要的是,除特殊情形外(即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意),受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的,蒐集、使用或共享消費者健康資料。 若違反該法相關規定,即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》(the Washington Consumer Protection Act),可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律,顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。