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。
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。
美國明尼亞波利斯市禁止政府部門使用人臉辨識技術美國明尼蘇達州明尼亞波利斯市的市議會鑑於人臉辨識技術有可靠性的疑慮,以及對有色人種有潛在的傷害,該議會於2021年2月12日通過修正《明尼亞波利斯條例》(Minneapolis Code of Ordinances)關於資訊治理(Information Governance)的部分,新條例規定除有例外情形,禁止政府部門採購人臉辨識技術及使用從該技術獲得之資訊。明尼亞波利斯是繼波士頓、舊金山、奧克蘭等,新加入禁用人臉辨識技術的城市。 新條例是由該市市議會議員Steve Fletcher倡議,其指出市民擔心在未得其同意時使用人臉辨識技術進行監視,是否會侵害市民的隱私權。此外,根據研究亦顯示人臉辨識技術仍存在瑕疵,尤其是辨別婦女、兒童和有色人種的錯誤率相當高,而不正確的識別,恐怕讓弱勢者受到更不利的對待。 明尼亞波利斯市以明尼蘇達州《明尼蘇達政府資料應用法》(Minnesota Government Data Practices Act)中所定資料隱私原則,作為制定新條例的基礎,規定在蒐集有關個人資料時應考慮並重視個人隱私,包含僅在具備理由時始得蒐集資訊,並且就蒐集的內容與原因保持透明。再者,新條例要求在市議會設置專門的委員會,市政府應向該委員會提出書面報告,說明新條例遵守的情形,以及追蹤及報告違反的情形及賠償措施。惟隨著技術和情事的變化,政府部門可能有使用人臉辨識技術的需求,就此,新條例規定政府部門需向市議會解釋使用該技術的必要性、說明如何使用該技術及所獲取之資訊、對技術及所獲取之資訊進行監管的計畫,市議會依規定應召開公聽會。若例外情形符合消除歧視、保護隱私、透明與公眾信任的目標,市議會則可同意政府部門使用人臉辨識技術,或要求政府部門修正前述監管計畫,作為市議會同意的條件。
德國聯邦網絡管理局將於四月拍賣800 MHz等頻譜供4G使用德國聯邦網絡管理局(Bundesnetzagentur,BNetzA其職權類似目前我國之交通部)將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣,以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用;惟競標者僅有既存的四大電信營運商:Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus(該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標) 以及Telefónica O2,並無新進業者投標,明顯欠缺多樣性(diversity)。 局長Matthias Kurth表示,曾收到兩家業者有意參與競標的訊息,但其中一家營運商並未符合相關投標資格,而無法參與拍賣;另一家則已表明退出競標拍賣程序。 前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用,屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段,特別適合於4G通訊技術之用,能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。 歐美地區皆已陸續進行廣電數位化(DSO)及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則,以提升無線網路接取的便利性與普及性,強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似,為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場,與美國700 MHz拍賣結果大異其趣,商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量,後續發展頗值得注意。
桃莉羊誕生十年 複製技術之醫療運用距收成階段仍遙遠十年前的 7 月 5 日 ,全世界第一隻複製的哺乳類動物桃莉羊在英國誕生。 複製羊成功的案例,吸引了如潮水般的錢潮,流入探索利用這項新技術的領域,諸如有關治療癌症、心臟病、阿茲海默症和其他嚴重疾病的研究。科學家應用在姚莉身上的技術是屬於「細胞核轉置技術」( SCNT ),簡言之,是把卵子的細胞核取出,然後把身體細胞的細胞核放入這個卵子中。在這個新建構的卵子中,只有來自身體細胞的染色體,而沒有原卵子的染色體,新卵子中僅含有提供身體細胞者的基因組,所以稱之為「複製」。科學複製有很大的潛在風險,代價又高,但它對醫學研究仍有很大的貢獻,其中最引人注意的,就是可取得胚胎幹細胞。 幹細胞是一群尚未完全分化的細胞,同時具有分裂增殖成另一個與本身完全相同的細胞,以及分化成為多種特定功能的體細胞兩種特性,在生命體由胚胎發育到成熟個體的過程中,扮演最關鍵性的角色。研究人員相信未來可以利用幹細胞,修復或是更換受傷或是病變的器官中的細胞或組織,特別是利用有患者自己基因的幹細胞組織移植,可以避免免疫系統的排斥現象。 當年科學家複製桃莉羊時所抱持之野心不小,然而這十年來,科學家們並沒有能夠達成以幹細胞治療人類疾病的目標,雖然因複製 技術本身具有高度爭議性,許多國家已立法予以規制,然卻依舊無法避免如 前首爾大學教授黃禹錫偽造幹細胞研究成果的醜聞發生,這項醜聞使原本即因幹細胞研究和倫理會產生衝突而不易獲得公私部門經費支持的研究工作,更為雪上加霜。 英國胚胎學者指出,回顧過去醫學研究史上的新發現,不論是試管嬰兒或是其他的技術,從第一次到最後技術完全成熟階段,都需要花很長的時間一步步完成,未來可能還需要五十年的時間,複製技術對醫學的貢獻才可能到達豐收階段。