美國通過基礎建設法案,加密貨幣之交易資訊應向國家稅務局申報

  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。

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※ 美國通過基礎建設法案,加密貨幣之交易資訊應向國家稅務局申報, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8763&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/07)
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美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件

美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。

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