英國通過《電子貿易文件法》，將透過「可信賴系統」的要求強化電子貿易文件的證明效力
英國國會於2023年7月上旬通過《電子貿易文件法》（Electronic Trade Documents Act 2023, ETDA），經國王於7月20日正式批准，該法於2023年9月20日正式生效，未來英國的電子貿易文件將與紙本貿易文件具有相同效力。
一直以來，英國僅承認紙本貿易文件的法律上效力，因此英國企業在進行國際貿易的各環節上，必須處理上百頁的紙本文件，造成英國企業及其交易對象必須花費相當高的時間和金錢成本，不僅效率低且造成環境破壞，同時紙本文件也較難驗證其真實性。在數位轉型趨勢下，此類陳舊的法律早已不合時宜，因此美國、新加坡、德國等國家也正在進行類似立法，而英國是七大工業國組織（Group of Seven, G7）中第一個完成立法的國家。
該法正式施行後，可大幅降低英國企業的成本，提升國貿及融資的效率；根據英國政府估計，未來十年，該法將可為英國經濟創造11.4億英鎊的淨效益（net benefit），同時每年可減少10%以上的碳排放量，有助於落實ESG。更重要的是，相對於紙本，貿易文件的數位化，可提升安全性和透明性。
根據該法第2條第2項規定，電子貿易文件必須是由「可信賴系統」（reliable system）所產生，所謂「可信賴系統」必須具備以下特徵：
1.能清楚識別文件，與其他副本加以區分；
2.能防止文件遭到未經授權的修改；
3.確保任何時點僅有一人能對該文件行使控制權；
4.允許能夠對該文件行使控制之人，能向他人「證明」其控制權；
5.確保電子貿易文件移轉後，使前手立即喪失控制權。
此外，第2條第5項列出在判斷一個系統是否可信賴時，可考量的7點因素，其中第5點指出可考量該系統是否經獨立機構定期稽核（包含稽核頻率和範圍），以及第6點為該系統是否經監管機關進行任何可信賴性的評估。
雖然該法基於技術中立（technological neutrality），並未明定何種技術符合「可信賴系統」的要求。然而，起草該法的法律委員會（Law Commission of England and Wales, LCEW）於2022年3月的草案報告中花了相當大的篇幅說明「分散式帳本」（Distributed Ledger Technology, DLT）的技術，並認為DLT在透明性、安全性、不可竄改等面向有較好的表現，因此指出這是「目前」產生可信賴電子貿易文件的重要技術之一。英國政府表示，承認電子貿易文件的法律效力後，國際貿易各環節的參與者可以透過如DLT等技術，更有效地追踪相關紀錄，進而提高國際貿易的安全性和合規性。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
- Department for Digital, Culture, Media & Sport [DCMS], Paperless trade for UK businesses to boost growth (Oct. 12, 2022)
- Department for Science, Innovation and Technology [DSIT], UK economy to receive £1 billion boost through innovative trade digitalisation act (July 20,2023)
- Electronic Trade Documents Act 2023, legislation.gov.uk
- Law Commission of England and Wales[LCEW], Electronic trade documents: Report and Bill (Mar, 2022)
- Camomile Shumba, U.K. Move to Digitize Trade Documents Could Rely on Blockchain,Government Says, CoinDesk(July 27, 2023)
謝明均
副法律研究員 編譯整理
Department for Digital, Culture, Media & Sport [DCMS], Paperless trade for UK businesses to boost growth (Oct. 12, 2022), https://www.gov.uk/government/news/paperless-trade-for-uk-businesses-to-boost-growth (last visited Aug. 15, 2023).
Department for Science, Innovation and Technology [DSIT], UK economy to receive £1 billion boost through innovative trade digitalisation act (July 20,2023), https://www.gov.uk/government/news/uk-economy-to-receive-1-billion-boost-through-innovative-trade-digitalisation-act (last visited Aug. 15, 2023).
Electronic Trade Documents Act 2023, legislation.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2023/38/enacted (last visited Aug. 15, 2023).
Law Commission of England and Wales[LCEW], Electronic trade documents: Report and Bill (Mar, 2022), https://www.lawcom.gov.uk/project/electronic-trade-documents/ (last visited Aug. 15, 2023).
Camomile Shumba, U.K. Move to Digitize Trade Documents Could Rely on Blockchain,Government Says, CoinDesk(July 27, 2023), https://www.coindesk.com/policy/2023/07/27/uk-move-to-digitize-trade-documents-could-rely-on-blockchain-government-says/ (last visited Aug. 15, 2023).
英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
桃莉羊誕生十年 複製技術之醫療運用距收成階段仍遙遠十年前的 7 月 5 日 ，全世界第一隻複製的哺乳類動物桃莉羊在英國誕生。 複製羊成功的案例，吸引了如潮水般的錢潮，流入探索利用這項新技術的領域，諸如有關治療癌症、心臟病、阿茲海默症和其他嚴重疾病的研究。科學家應用在姚莉身上的技術是屬於「細胞核轉置技術」（ SCNT ），簡言之，是把卵子的細胞核取出，然後把身體細胞的細胞核放入這個卵子中。在這個新建構的卵子中，只有來自身體細胞的染色體，而沒有原卵子的染色體，新卵子中僅含有提供身體細胞者的基因組，所以稱之為「複製」。科學複製有很大的潛在風險，代價又高，但它對醫學研究仍有很大的貢獻，其中最引人注意的，就是可取得胚胎幹細胞。 幹細胞是一群尚未完全分化的細胞，同時具有分裂增殖成另一個與本身完全相同的細胞，以及分化成為多種特定功能的體細胞兩種特性，在生命體由胚胎發育到成熟個體的過程中，扮演最關鍵性的角色。研究人員相信未來可以利用幹細胞，修復或是更換受傷或是病變的器官中的細胞或組織，特別是利用有患者自己基因的幹細胞組織移植，可以避免免疫系統的排斥現象。 當年科學家複製桃莉羊時所抱持之野心不小，然而這十年來，科學家們並沒有能夠達成以幹細胞治療人類疾病的目標，雖然因複製 技術本身具有高度爭議性，許多國家已立法予以規制，然卻依舊無法避免如 前首爾大學教授黃禹錫偽造幹細胞研究成果的醜聞發生，這項醜聞使原本即因幹細胞研究和倫理會產生衝突而不易獲得公私部門經費支持的研究工作，更為雪上加霜。 英國胚胎學者指出，回顧過去醫學研究史上的新發現，不論是試管嬰兒或是其他的技術，從第一次到最後技術完全成熟階段，都需要花很長的時間一步步完成，未來可能還需要五十年的時間，複製技術對醫學的貢獻才可能到達豐收階段。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。
南韓個資保護委員會發布人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。