英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者,其相關政府部門-英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒(Financial Regulatory Sandbox)制度,同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分,使目前英國金融科技佔全球市場總額10%,並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務;2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資,遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。
為使英國金融科技持續成長,英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究,該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出,英國金融科技正面臨下述三大問題:
為了解決上述三大問題,研究報告提出了五項建議計畫:
為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待,全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過,且將在2018年5月25日生效,該規則異於資料保護指令(Data Protection Directive,95/46/EC)之處,在於規則無待各會員內國法化,得以直接適用,然而生效前的過渡期間,歐盟各國為因應新修正規則預作準備;近期,法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中,欲修改現行關於資料保護之法律,如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978),以達歐盟資料保護水準。 法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過,參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A),要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心,同時為符合與歐盟的國際承諾會員國,並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國,而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準,並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。 然而,資料在地化條款目前仍不明確,但此規定恐對資料傳輸設下更多限制;雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍,資料傳輸至第三國並不在此列,故為加速修法程序,聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整,國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識,後續修法值得關注。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
國際能源總署發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊,協助能源部門及利害關係人了解地質封存效益、風險及社會經濟相關考量國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年12月發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊(CO2 storage resources and their development: An IEA CCUS Handbook),概述地質封存之效益、風險與社會經濟相關考量,並補充2022年度7月份的碳捕捉、利用及封存(Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS)法律和監管框架。該手冊架構可分為九個章節,重要章節包含:碳封存資源概述、碳封存開發生命週期、評估階段開發、風險管理、商業化、以及提供具體建議予決策者或私營部門。 由於CCUS涉及複雜管理及營運模式,IEA為決策者確立五個總體行動,簡述如下:(1)識別封存資源並提供必要資料:現有的地質資料是寶貴的起點,政府可以將現有資料數位化並建置資料庫,便於私部門獲取資訊。(2)確保法律與管制框架符合CCUS需求:政府應全面盤點既有法制體系是否到位,並應解決下列幾個關鍵問題:碳封存特定責任與風險、建立明確與適當的許可流程、地下孔隙空間的所有權、案場管理要求(如監控、關閉等)。(3)制定支持碳封存的政策:如將CCUS納入國家能源及氣候計畫、制定CCUS路線圖以協調發展策略、進行全面資源評估、制定獎勵措施(如獎勵資金、稅收抵免、可交易的憑證、鼓勵降低成本的創新計畫、風險緩解措施、碳定價等)。(4)支持先驅者並促進投資:產業先驅者時常面臨發展尚未成熟的開發環境或法制體系,因此建議政府得給予先驅者特定的獎勵措施。(5)支持發展CCUS的技術、專業能力:鼓勵石化與天然氣產業朝向CCUS轉型,如提供相關知識並培養相關技術,支持持續就業並避免人才流失等。
歐盟提出人工智慧法律框架草案歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)後,持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence),透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利,藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國,而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅,故將被禁止使用,例如:政府進行大規模的公民評分系統;「高風險」則是透過正面例舉方式提出,包括:可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向,而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務,並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務,例如當用戶在與該人工智慧系統交流時,需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」,大部分人工智慧應屬此類型,因對公民造成很小或零風險,各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面,歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行,且將成立歐洲人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board),推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展,也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。