歐盟理事會(Council of the European Union)於2022年5月16日正式通過了資料治理法(Data Governance Act, 簡稱DGA),本法是歐盟執委會(European Commission)於2020年11月提案,經過一年多的意見徵詢與協商,歐盟議會(European Parliament)於今(2022)年4月6日以501票贊成通過,隨後由歐盟理事會通過公布,本法預計將於2023年8月正式生效。
DGA包含幾大面向,除了針對資料中介服務(data intermediation)、資料利他主義(data altruism)、歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)等機制建立的規定外,在第二章特別針對公部門所持有之特定類別資料的再利用(reuse)進行規定。當公部門持有的資料涉及第三方受特定法律保護的權利時(如涉及第三方之商業機密、智慧財產、個資等),本法規定公部門只要符合特定條件下可將此類資料提供外界申請利用;若為提供符合歐盟整體利益的服務且具有正當理由和必要性的例外情況下,得授予申請對象專有權(exclusive rights),但授權期間不得超過12個月;歐盟應以相關技術確保所提供資料之隱私和機密性。
再者,各會員國應指定現有機構或創建一個新機構擔任提供上述資料類型的單一資訊點(Single Information Point, SIP),以電子方式公開透明地提供資料清單,包含可申請利用之資料的來源及相關描述(至少包含資料格式、檔案大小、再利用的條件等),以提供中小企業、新創企業便利、可信的資料查詢管道。此外,歐盟執委會應建立一個單一近用點(Single Access Point, SAP),提供一個可搜尋公部門資料的電子登記機制(a searchable electronic register of public-sector data),讓使用者得直接搜尋各會員國單一資訊點(SIP)中所提供的資料及相關資訊。
DGA是歐盟2020年2月發布歐盟資料戰略(European Data Strategy)後的第一個立法,歐盟希望透過本法建立一套能提升資料可利用性和促進公私部門間資料共享的機制,以創造歐盟數位經濟的更高價值。
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為因應2016年正式上路實施之社會保障與納稅人識別號碼制度(社会保障・税番号制度)對於個人資料保護所產生之影響,日本政府內閣於2015年3月10日於國會提出個人情報保護法之修正案。 此次修正案主要分有六大重點,包含個資定義擴充與明確化、確保個資文件內容之正確性、強化個資保護規範內容、設立個人情報保護委員會、個資情報處理全球化,以及其他修正事項如未得當事人同意之第三人使用個資條件嚴格化等。 其中主要有兩項係與社會保障與納稅人識別號碼制度相關。首先是強化個資保護規範內容部分,由於社會保障與納稅人識別號碼制度將遇有個資資料庫使用情況,故新增個資資料庫之相關規範與罰則,行為人於未經授權或不當使用個資資料庫時,將可處1年以下拘役併科日幣50萬元以下之罰金,亦即當行為人違反個資法有關個資資料庫規定時,不但須支付罰金也須負刑事責任。 其次,擬設立直屬內閣總理大臣所轄之個人情報保護委員會,其委員組成人選須經參眾兩議院同意後,由內閣總理大臣任命之。委員會主要任務在於專責監督與監測政府各機關以及民間個資處理事業對於個資的傳遞、處理,並適時提出指導意見或建言。
Sir Tim Berners-Lee呼籲,開放政府資料(Open Government Data)的持續發展需要政府兌現其承諾開放政府資料(Open Government Data)從2009年美國發起開放政府倡議開始,在全球颳起一陣的旋風,主張公民享有政府資料的權利。這開放資料的浪潮,在2013年由G8工業國簽署開放政府資料憲章(Open Data Charter),約定將以開放為預設(open by default)推動開放政府資料,承諾致力於開放公部門資料、以不收取費用,並採用可再利用格式提供。隨後,G20工業經濟體於2014年跟進,以推動開放政府資料做為反貪腐的利器;聯合國也同時認知,現時亟需資料革命(Data Revolution)以做為實現全球發展的目標。 然而,依據網際網路基金會(World Wide Web Foundation)繼2013年所發布的Open Data Barometer(第一版),於2015年1月再度發布Open Data Barometer(第二版),以開放政府資料的整備、落實、與影響程度三大要素,來檢視與評估86個國家於2014年間對於開政府資料推動的狀況,結果發現仍有90%的資料還是閉鎖在政府機關。 從在資料內容方面來看,僅8%的國家採用開放格式與開放授權釋出核心資料,例如政府預算支出、公共服務執行資料集等,大部分國家仍未真正釋出多數核心資料集,不然就是雖已釋出但卻很難使用;更不用提用得以打擊貪腐和促進公平競爭的資料,如公司註冊、政府契約、土地所有權資料等。在法制與政策規範面,僅17%的國家具有公民對於資料主張權利(the right to information)的相關法制,大多數國家尚未以法律或政策做為課與機關主動積極(proactive)釋出資料的義務(mandated)、實現公民對於資料主張權利的依據,而且多數國家在開放政府資料的規範與程序上,對於個資隱私的保護仍然不足,或仍處於非常不確定的狀態。 為確保資料革命達成通透度和政府的性能,Open Data Barometer研究報告提出下列關鍵步驟,提供各國政府參採: ‧由政府高層承諾將主動積極釋出公部門資料,尤其是得促進問責(accountability)的關鍵資料 ‧持續投入支援與提供培訓,使多數公民社會與企業理解與有效率地使用資料 ‧因應各國需求開發開放資料的工具和方法,例如於在識字率較低的國家,採用視覺化方式呈現資料 ‧支持地方層級開放資料的倡議,以補強國家層級開放政府資料的方案 ‧進行法規調適,以確保公民對於資料主張權利,並於開放資料倡議中加強對於個資隱私保護的基礎 網路發明者與網路基金會創始人Sir Tim Berners-Lee依Open Data Barometer的調查結果,批評政府仍持續迴避開放可用於增強問責與信任的資料,並強調開放資料的強大力量,在於資訊的權利還給公民。 備註: Open Data Barometer群組排名如下: 已開發國家 新興市場國家 開發中國家 1)英國 21)巴西 36)印尼 2)美國 22)墨西哥 39)印度 3)瑞典 33)匈牙利 46)迦納 4)紐西蘭 33)秘魯 46)盧安達 4)法國 36)阿根廷 49)肯亞
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。
巴西政府與美國藥商達成專利協定經歷十天的談判,巴西政府與美國製藥廠商 Abbott Laboratories終於達成專利協定。在此之前,巴西政府表示將開始製造一種主要抗HIV/AIDS藥物,Kaletra,的學名藥。此舉也造成製藥商的壓力,使其同意在今後六年降低Kaletra的價格,以維持該藥物在巴西的專利權,巴西也將得到Kaletra的下ㄧ代新配方。 巴西目前每年需給付約1.07億美金(約34億台幣)購買Kaletra,並免費提供給國內病患。 Abbort Laboratories 同意在不提高整體費用的前提下治療更多病患,為巴西節省超過2.5億美金。製藥商表示巴西是非洲之外取得最多價格讓步的國家。另外,若此藥物的專利權被破壞,製藥公司也將不敢投資進一步的研究。 此談判受到許多開發中國家的關注,在這些國家約有 3600 萬人感染 HIV 病毒。巴西政府在最後一刻改變心意,同意不破壞專利權的舉動,必定會激怒許多 HIV 遊說團體。這些團體一再敦促巴西政府破壞 Kaletra 之專利權。他們認為,根據世界貿易組織法則( World Trade Organization rules ),破壞該藥物專利權是合法的,並且有助於降低全世界抗逆轉濾過性病毒藥物的價格。