美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明，提醒關於加密資產流動性風險
有鑑於加密資產（crypto-asset）投資交易潛在風險與市場波動性，美國聯邦準備理事會（Federal Reserve Board）、聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC）與通貨監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2023年2月23日發布聯合聲明，提出加密資產增加銀行流動性風險情境，例如穩定幣因市場狀況之變動，導致銀行擠兌使大量存款流出，由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性，加密資產相關資金恐造成流動性風險提高，提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。
依據聲明內容，有效風險管理作法包括：（1）了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素，以及這些存款易受不可預測波動影響的程度；（2）銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險，並建立有效的風險管理控制措施；（3）應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃（contingency funding planning），例如流動性壓力測試；（4）評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度，以因應加密資產高流動性風險，確保經濟金融穩健發展。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
Agencies issue joint statement on liquidity risks resulting from crypto-asset market vulnerabilities, Board of Governors of the Federal Reserve System, https://www.federalreserve.gov/newsevents/pressreleases/bcreg20230223a.htm (last visited Mar. 31, 2023).
Matthew Bisanz, Joseph Castelluccio, Crypto Liquidity Guidance Released by US Federal Banking Regulators, Mayer Brown, Mar. 06, 2023, https://www.mayerbrown.com/zh-hans/perspectives-events/publications/2023/03/crypto-liquidity-guidance-released-by-us-federal-banking-regulators (last visited Mar. 31, 2023).
李姿瑩，（歐盟MiCA擬於2024年生效並適用於規範NFT），資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8910&no=64（最後瀏覽日：2023/03/31）。
阮韻蒨，（美國總統簽署有關監管數位資產的行政命令），資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8815&no=64（最後瀏覽日：2023/03/31）。
科法觀點
英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】日本文部科學省於２００２年提出產學合作契約範本，實行以來發現內容缺乏彈性，對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此，２０１７年３月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Ｌａｍｂｅｒｔ ｔｏｏｌｋｉｔ等文件，提出１１項合約範本，稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化，提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式，並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本，盡可能在產學合作契約簽訂前，事先考量研究成果的商業化策略，從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議，在進行模型選擇時需考慮以下因素： 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬（大學擁有、企業擁有、雙方共有）。 雙方是否同意智財權共有。 此外，為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用，在參考適用範本時，皆應考量研發成果商業化的靈活性，無論智財權歸屬於大學或企業方，都必須滿足以下的條件： 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展，提供了更細緻化的指引，或許可為我國推行相關政策之參考，值得持續關注其內涵與成效。
英國身份證立法－我國之借鏡？ 加州法院判決刪除公司電腦之個人資訊非屬犯罪行為美國加州北區聯邦地方法院，於去年（2017年）12月5日做出關於雇員刪除其由公司提供電腦中與公務無關資料是否屬電腦犯罪之判決（United States v. Zeng, 4:16-cr-00172（District Court, N.D. California. 2017）.）。 該案情為曾（Zeng）氏為避免其竊取自家公司商業機密行為被揭發，而逕自刪除其在公司提供筆記型電腦內之相關資料。而嗣後仍然被公司發現並報案，於此偵查單位FBI則以曾氏違反電腦詐欺及濫用法案（Computer Fraud and Abuse Act，下稱CFAA）中「未經授權而毀損他人電腦（18 U.S.C. § 1030（1984）.）.」以美國政府名義（下稱控方）起訴曾氏刪除其犯罪證據之行為。 對於該控訴，被告曾氏以被刪除之電子紀錄與其業務無關，非為公司所有財產為由作為抗辯。此外曾氏同時以其他判決主張毀損電腦之定義應係指由外部傳輸行為所致（如駭客行為），電腦使用者自己刪除行為應不包含之，以及控方未舉證其刪除行為將導致公司有不可回復或無法替代之損害作為抗辯。於此，控方則以刪除行為不應以內容而有所區分作為回應。 在審理期間，承審法官多納托（Donato）氏除參酌控辯雙方證詞外，並特別詢問控方律師指控內容是否會對一般大眾造成其在公用電腦中刪除同類資訊上之顧慮。而控方則以曾氏行為屬特殊情況作為答辯。最後，多納托氏則以控方主張將造成社會恐慌以及控方未提出被告刪除資料行為究竟對公司有何實際損害，判決被告無罪。