新加坡國會通過支付服務法修正案，以降低洗錢及犯罪風險
隨著新型態支付服務應用不斷推陳出新，利用數位支付型代幣（digital payment token）進行洗錢與犯罪愈加猖獗，新加坡國會（Parliament of Singapore）於2021年1月4日通過「支付服務法修正案」（Payment Services (Amendment) Bill），擴大監管範圍，以降低與數位支付型代幣有關的洗錢、資助恐怖主義（money laundering and terrorism financing, ML/TF）及隱匿非法資產風險。
本次修正重點包含（1）賦予新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）更大權責，可要求支付服務供應商落實相關客戶保護措施，例如要求數位支付型代幣服務供應商所保管之資產與自有資產分開存放，以確保客戶資產不受損失；（2）將虛擬資產服務供應商（virtual assets service providers）納入法規監管，擴大數位支付型代幣服務定義，使其包括代幣轉讓、代幣保管服務與代幣兌換服務；（3）擴大跨境匯兌服務（cross‑border money transfer service）定義，凡是與新加坡支付服務供應商進行資金轉移，不論資金是否流經新加坡，皆受新加坡金融管理局監管；（4）擴大國內匯款服務（domestic money transfer service）範圍，以涵蓋收付雙方均為金融機構之情形。
新加坡金融管理局表示，本次修法目的是為了因應支付服務產業的廣泛應用，降低潛在犯罪風險與維護金融安全，有效保護消費者權益，並維持金融穩定性與維護貨幣政策有效性。
- "Payment Services (Amendment) Bill" - Second Reading Speech by Mr Ong Ye Kung, Minister for Transport, on behalf of Mr Tharman Shanmugaratnam, Senior Minister and Minister-in-charge of the Monetary Authority of Singapore, on 4 January 2021
- Parliament passes Bill to tighten regulations on virtual payment service providers dealing with cryptocurrency
- 防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引
- 英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
"Payment Services (Amendment) Bill" - Second Reading Speech by Mr Ong Ye Kung, Minister for Transport, on behalf of Mr Tharman Shanmugaratnam, Senior Minister and Minister-in-charge of the Monetary Authority of Singapore, on 4 January 2021, Monetary Authority of Singapore, https://www.mas.gov.sg/news/speeches/2021/payment-services-amendment-bill (last visited Jan. 28, 2021).
Zhaki Abdullah, Parliament passes Bill to tighten regulations on virtual payment service providers dealing with cryptocurrency, CNA, https://www.channelnewsasia.com/news/singapore/parliament-bill-regulations-virtual-payment-cryptocurrency-13891730 (last visited Jan. 28, 2021).
阮韻蒨，（防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=0&d=8312&no=64（最後瀏覽日：2021/01/28）。
杜冠穎，（英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=0&d=8217&no=64（最後瀏覽日：2021/01/28）。
美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告為釐清自駕車事故發生時，該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定，國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」，檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念？(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任？(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理？(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故，是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題，並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點，研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任，由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任，故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者，不負運行供用者責任。此外，研究報告亦指出，從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者，以及迅速使被害者得到救濟觀之，自動駕駛系統下之自損事故，應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。