FinCEN發布「防制洗錢與打擊資助恐怖主義優先事項」，以因應各種新興威脅
隨著犯罪集團洗錢管道與手法日新月異，嚴重威脅金融秩序與經濟發展，美國財政部金融犯罪執法網（Financial Crimes Enforcement Network, FinCEN）於2021年6月30日發布防制洗錢與打擊資助恐怖主義（anti-money laundering and countering the financing of terrorism, AML/CFT）政策的優先事項（Priorities），目的係為了應對日益猖獗之洗錢犯罪行為，幫助金融機構評估其風險，並調整其防制洗錢計畫和資源運用優先順序，以提升國家AML/CFT政策效率與有效性。
依據發布內容，優先事項包括：（1）貪汙；（2）網路安全與虛擬貨幣相關之網路犯罪；（3）國內外資助恐怖分子；（4）詐欺；（5）跨國犯罪組織活動；（6）毒品販運組織活動；（7）人口販運與人口走私（human trafficking and human smuggling）；（8）資助大規模毀滅性武器擴散（proliferation financing），反映了美國國家安全與全球金融體系長期以來存在之威脅，並將虛擬貨幣用於洗錢、資助恐怖主義，及支付勒索軟體攻擊贖金等納入防制洗錢範疇，防止虛擬貨幣成為洗錢管道。
FinCEN預計於2021年底前提出實施辦法，並根據美國防制洗錢法（Anti-Money Laundering Act）之要求，至少每4年更新一次優先事項，以因應美國金融體系與國家安全面臨的各種新興威脅。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
FinCEN Issues First National AML/CFT Priorities and Accompanying Statements, Financial Crimes Enforcement Network, https://www.fincen.gov/news/news-releases/fincen-issues-first-national-amlcft-priorities-and-accompanying-statements (last visited July 31, 2021).
Jamie L. Boucher Eytan J. Fisch Jessie K. Liu Greg Seidner Javier A. Urbina, FinCEN Sets Out Anti-Money Laundering Priorities, With Implementing Regulations To Follow, Skadden, https://www.skadden.com/insights/publications/2021/07/fincen-sets-out-anti-money-laundering-priorities (last visited July 31, 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：2021/07/31）。
莊貫勤，（歐盟「第五洗錢防制指令」將新科技於金融體系的應用納入管制），資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=82&d=8183&no=64（最後瀏覽日：2021/07/31）。
IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時，宣布提倡開放原始碼創新的新措施，包括成立求職應徵者資料庫，以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出，屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格，包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上，並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初，此資料庫只涵蓋北美洲地區，但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。 該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫，提供各校所需的中介軟體及硬體，而Hubs計畫本身不打算收費，或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。 IBM另外在PartnerWorld宣布，計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心，讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備，以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市，並降低產品開發費用。自2004年推出以來，IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
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。
法國通過新的加密貨幣監管法律2017年5月，馬克宏政府上任後，積極推動新興創新技術，以期將法國建設為新創國度。在此施政方針下，政府於2018年間提出「企業成長與轉型法案」（The PACTE draft Bill），並於2019年4月11日經法國國民議會通過，係為《企業成長與轉型法》（La loi PACTE）。 本法主要針對六大議題做改革，包含：企業成長及交接程序、擴增企業社會責任及員工參與率、資金、數位轉型及創新、行政流程簡化、提高國際競爭力。在「數位轉型及創新」部分，該法為「首次代幣發行（Initial Coin Offering, ICO）」和「數位資產服務提供者（Digital Assets Services Providers, DASP）」建立一法律框架，其主要制度內容，大抵有四： （一） ICO之選擇性憑證（Optional visa）： ICO發起人在符合一定要件時，「得」向法國金融市場管理局（Autoritédesmarchésfinanciers, AMF）繳交相關資訊文件，以獲憑證；如未為之，募資仍屬合法，惟不得公開徵求資金、發起資助，僅可進行廣告活動。 再者，獲得選擇性憑證必須符合以下要件，包含： 代幣發行人在法國成立或註冊合法之法人組織； 提供的資料文件上，須載明代幣發行、籌資計畫、公司等所有相關資訊； 必須有一個系統機制，來監控和保護在銷售過程中收集的資產； 遵守反洗錢（Anti money Laundering）和恐怖份子籌資活動（terrorist financing）相關規定。 （二） 數位資產服務提供者之選擇性特許（Optional license）： 數位資產服務提供者，「得」主動向AMF申請特許並受其監督；如未為之，仍屬合法，惟不得公開徵求資金、發起資助，僅可進行廣告活動。 然而，須注意的是，無論服務提供者是否申請特許，凡「向第三方提供數位資產保管服務」或「買受數位資產以換取法定貨幣」者，皆須至AMF辦理註冊事宜。 （三） 允許二種資金可投資於數位資產： 該法指出，「符合市場流通性和估價規則之專業投資基金」和「專業私募股權投資基金」可投資於數位資產。 （四） 強化AMF之監管權力： 該法賦予主管機關AMF一定之監管權力，包含： 得監督「已獲選擇性憑證之ICO」及「經選擇性特許之服務提供者」，於其未遵守法規時，施以制裁。 得公布違法ICO及服務提供者之「黑名單」。 得封鎖數位資產服務之詐欺網站。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).