美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。
本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。
本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低,根據世界銀行之調查,日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時,是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率,日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行,目標是在今年6月前提出具體草案,納入2018年度的稅制改正大綱。 日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅,各地稅務署可透過國稅綜合管理(SKS)系統讀取申報書類並取得其內容,且由於相關申報書類依法應保存9年,利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。 以2015年為例,法人稅全年總申報件數約196萬件,其中已有75%是經由網路申報。但另一方面,資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%,理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統,以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外,佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因,就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。 我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段,為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景,應可參考前述日本政府之各項作法。
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。
歐盟法院取消adidas(阿迪達斯)三條紋商標2019年6 月19日歐盟普通法院(THE GENERAL COURT)於以商標並不具備獨特性裁定,長年深植人心之Adidas「三條紋」商標(下稱系爭商標)無效。 Adidas於2013年底,將系爭商標向歐盟智慧財產局提交「圖形商標」(figurative mark)之註冊申請,並登記商標用途為服裝、鞋類、帽子。而於隔年比利時鞋類公司Shoe Branding Europe BVBA依相關規定(Article 52(1)(a)、Article 7(1)(b) of Regulation No 207/2009)提出系爭商標無效之申請,經審議後系爭商標因無任何獨特性,批准無效。隨後Adidas向歐盟智慧財產局提出上訴(Articles 58 to 64 of Regulation No 207/2009),上訴聲明中並未針對系爭商標缺乏獨特性一事提出異議,而是稱系爭商標已符合「經使用取得其獨特性」之規定(Article 7(3) and Article 52(2) of Regulation No 207/2009)。惟歐盟智慧財產局認為,Adidas無法證明系爭商標在歐盟境內有經使用而取得獨特性駁回上訴,隨後Adidas再向歐盟普通法院提出訴訟。 最終歐盟普通法院之裁決,仍維持2016年歐盟智慧財產局取消此系爭商標註冊之決定。歐盟普通法院認為Adidas未能證明「三條紋」在全歐盟28國內有「獨特性」,系爭商標僅只為「普通的象徵標記」。所謂「獨特性」應為於全歐盟國之消費者清楚知悉系爭商標之「三條紋」等於Adidas,並能與其他公司之產品作出區分。