印度廣告標準委員會公布「虛擬數位資產和連結服務廣告指引」
印度廣告標準委員會（Advertising Standards Council of India, ASCI）於2022年2月23日發布「虛擬數位資產及連結服務廣告指引」（Guidelines for Advertising of Virtual Digital Assets and Linked Services），旨在防止使用加密資產和相關服務用戶所面臨的風險。
本指引使用「虛擬數位資產」（Virtual Digital Assets, VDA）此專有名詞，而非「加密資產」，並將虛擬數位資產定義為透過加密或其他方法所產生的任何訊息、編碼或代幣，得以充當計價或記帳單位的憑證或儲存，包括加密貨幣和其他相關產品，例如非同質化代幣（NFTs）均屬之。
該指引目的在將虛擬數位資產廣告與印度廣告標準委員會所發布的準則保持一致，該準則要求廣告必須真實，不得因「模糊、誇大或遺漏」而誤導消費者，並且不得利用消費者之信任或欠缺了解。
最重要的是，廣告商必須在所有虛擬數位資產的廣告中，於明顯位置附上免責聲明，且免責聲明必須至少佔總印刷或靜態廣告空間的20%，而動態廣告至少要有5秒，並且必須出現在聲音和社群媒體廣告中。免責聲明中應載明：「加密資產和非同質化代幣並不受監管，風險高。此類交易造成的任何損失可能因為沒有監理，而難以取得賠償。」
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 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026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，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。
國際能源總署發布「2026年能源政策現況」報告，說明全球能源安全、政府支出與減碳政策趨勢國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2026年4月發布「2026年能源政策現況」（State of Energy Policy 2026）報告，盤點2025年全球能源政策發展。報告涵蓋84個國家，約占全球能源需求與排放量逾90%，並以IEA全球能源政策資料庫逾6,500項政策措施為基礎，分析能源安全、政府能源支出、能源效率規範、氣候承諾及各部門政策變化。 報告指出，近年全球供應鏈中斷、俄烏戰爭、關鍵礦物出口管制、極端高溫及中東衝突等因素，使能源再次成為國家安全與經濟安全核心議題。各國除持續強化石油及天然氣儲備制度外，也開始重視關鍵礦物、太陽能板、電池、變壓器及其他潔淨能源設備之供應鏈韌性。2025年已有19國採行35項關鍵礦物相關政策，主要聚焦於生產、精煉及回收之財務支持。 在政府支出方面，IEA估計2025年全球能源相關政府支出達4,050億美元，約占政府總支出1.4%，仍高於疫情前水準。惟部分國家已調整能源補助與稅額抵減制度，包括美國削減部分潔淨能源稅額抵減、歐盟復甦與韌性基金逐步屆期、中國降低再生能源補貼等，使2025年至2030年預估能源支出較先前預期下降約四分之一。 在能源效率與氣候政策方面，2025年部分國家放寬、延後或撤回能源效率標準，使全球約30%受管制能源消費受到影響；相較之下，僅約17%能源消費適用更嚴格標準。IEA並指出，2025年提交之氣候承諾整體上未顯示能源部門減排速度將明顯加快。 能源政策現狀報告顯示，各國能源政策正同時面對能源安全、物價負擔、產業競爭力、財政限制及淨零轉型等多重壓力，後續政策設計將更重視供應鏈韌性、財政可持續性及市場化支持機制。
德國內閣公布「數位行政機關2020」 與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫為執行「數位議程2014-2017」(行動領域3「創意政府」)，德國內閣於9月17日分別公布出「數位行政機關 2020」與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫。德國聯邦內政部部長de Maizère指出，此計畫的執行是為了讓公民享有行政機關更佳簡便、人性化、不受時間地點限制的服務，並且顧及到個人資安保障。 「數位行政機關 2020」旨於將德國數位政府(e-Government)法律在聯邦機關體制裏統一執行。在執行的做為中其中特別值得注意的是，以後聯邦形政體系使用的紙本檔案將全面轉換為數位版本。行政業務處理過程也將數位化、聯網化及電子化。此外、政府採購案流程也將數位化。這可幫助行政機關及企業節省行政資源。 為讓此計畫順利的執行，政府資料透明化的提升也變的格外重要。也因此，內政部長de Maizère公布針對「八大工業國(G8)簽署開放資料宣言」推出行動計畫。該計畫將政府機關的行政資料提供出來讓公民參考。依照該計畫，再明2015年4月底前，各聯邦政府機關將需提供兩個數據集(Datensatz)，透過德國政府公開資料網路平台Govdata (https://govdata.de/) 公布出來。可公布出來之數據含括警察局統計之犯罪紀錄、政府建設合作案件、社會福利預算到德國國家數位圖書館資料及所有德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung)的公開資料。
澳洲新南威爾斯政府將推動創新採購與擴大監理沙盒適用範圍澳洲經濟核心所在之新南威爾斯州(首府雪梨)於2016年11月30日提出新南威爾斯創新戰略(The NSW Innovation Strategy)，嘗試整合政府公部門、營利組織、非營利組織、教育及研究機構、社群或個人共同面對新的經濟、社會、環保議題之挑戰，藉由投入新型態的公共投資(the new forms of public investment)，協助發明與創新者得以將他們好的創意轉換為成功的商品與服務。此外，不僅要發展未來產業創造工作機會，更要為此預先儲備能夠發揮高科技發展所需技能之人力資源。 基此，新南威爾斯政府的創新戰略將著重於下列四項目標的達成： (1)政府成為創新領導者(Government as an innovation leader) (2)促進和運用研究發展(Fostering and leveraging research and development) (3)未來技能養成(Skills for the future) (4)創業者的家園(A home for entrepreneurs) 同時，具體執行方法，在機制面上首先將啟動新南威爾斯創新窗口服務(NSW Innovation Concierge Service)，與澳洲跨部會創新委員會協調運作，以確保重要意見並未遺漏，並且讓專家及決策者可考量到各種可能。 而其他執行方法中，在法制面上影響較大者是在澳洲政府推動金融科技之監理沙盒制度的基礎上，嘗試擴大適用範圍不限於金融業之監理法令，可及於創新產業之法令試作。另外，也將針對採購規範進行修正，使政府與民間可以更便於運用政府採購促進產業發展與扶助中小企業，同時滿足政府提供公共服務之需求。更甚者，將推動對創新商品及服務的政府採購，藉由提供一定市場需求，穩定新創科技及業者之發展。