於美國時間2021年11月15日,基礎建設法案(Infrastructure Investment and Jobs Act,以下稱基建法案)由美國總統拜登(Joe Biden)簽署後正式成為法律。依據白宮聲明,該法案旨在提供工作機會,改善港口與運輸以改善供應鏈,及其他關於美國基礎建設的投資等。此外該法案內容因涉及加密貨幣交易資訊申報議題,受到加密貨幣產業眾多矚目。
基建法案與加密貨幣產業有關者,主要是在美國國內稅收法典(Internal Revenue Code of 1986)第6050I與第6045條之既有規定中,分別將交易標的現金之定義新增數位資產(Digital Asset),及新增經紀商(Broker)之申報義務。所謂數位資產係以數位方式表彰一定價值,並透過加密保全的分散式帳本或其他類似技術所記錄之資產。經紀商認定範圍新增包括「關於任何為獲得報酬,而負責定期提供任何服務,代表他人實現數位資產轉移者」。法規生效後,任何價值超過10,000美元之交易訊息(諸如交易者姓名、社會安全號碼等資訊)應申報至美國國家稅務局(IRS),經紀商亦被要求申報其所經手交易至美國國家稅務局,新規範將適用於2023年12月31日後所應依法申報之文件。
區塊鏈技術去中心化的特性讓加密貨幣交易得以匿名化方式進行,然而新法一概將價值超過10,000美元的交易納入申報範圍。有論者認為,對於未建立身分驗證機制之小型平台業者、礦工以及散戶等經紀商或交易人,如何調整去匿名化之交易模式以遵循申報義務之法令,將是一大挑戰。綜上,新規範揭示政府將深化對於加密貨幣產業之監管,如何兼顧交易自由與交易秩序,將考驗著監管當局及業者之智慧。
印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License (知識公共授權,簡稱 "KPL" )的計畫,這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子,但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境,開發者既可以借助開放原始碼的合作力量,又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。 Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮,印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫,鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
歐盟執委會於2026年第二季提出「雲端與人工智慧發展法案」草案歐盟執委會(European Commission)於2026年6月3日提出「雲端與人工智慧發展法案(Cloud and AI Development Act)」草案(簡稱草案),該草案之立法目的係為建立歐盟數位主權(digital sovereignty),要求涉及政府敏感資訊(如金融、司法、醫療等領域)之資料,未來需儲存於符合歐盟主權要求之雲端基礎設施。 現今亞馬遜網路服務公司(Amazon Web Services, AWS)、微軟(Microsoft Azure)及谷歌(Google Cloud Platform, GCP)三家公有雲雲端服務供應商,持有全球約63%雲端市場之市佔率,且因美國「釐清境外合法利用資料法(Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act)」之規定,受美國管轄之雲端服務供應商,無論其資料數據儲存於全球任何地區,皆有配合美國政府調取資料之義務,歐盟為降低其成員國對於外國大型科技公司之依賴性並取得數位主權,爰提出此項草案。 草案擬將雲端運算及人工智慧主權定義為4個等級,引導歐盟成員國政府機關依風險評估結果採購不同主權等級之雲端服務。主權保障級別從低至高依序為:第1級要求資料處理及儲存須於歐盟境內;第2級要求雲端服務供應商需證明不受第三國影響,確保軟體供應鏈具備透明度;第3級要求雲端服務供應商由歐盟擁有及控制,並符合其他額外資格要求(例如雲端服務供應商之人員國籍要求);第4級要求雲端服務供應商可完全掌控其軟體供應鏈及具備足夠透明度,且不受第三國干預。從上述對於雲端服務及人工智慧主權之四級保障程度可知,評估要素除了過往關注的資料儲存地點,擴大至軟體供應鏈透明度及是否可不受第三國干預,藉以逐步達成強化數位主權之目標。 歐盟係透過法制及採購政策推動,逐步建構其數位主權體系,並強化對於政府敏感資料之控管。於我國而言,確保數位主權亦為重要政策議題,政府機關持續推動運算設備、資料中心及雲端服務平台之建置及研發,以強化數位基礎建設。本草案雖目前仍處於歐盟執委會倡議階段,惟其所建立之數位主權分級評估制度,將攸關未來歐盟雲端服務市場之發展方向,並可能成為各國推動數位主權政策之重要參考,本草案後續發展趨勢及操作方式值得持續追蹤觀察。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。