新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)於2023年8月15日發布穩定幣監管架構,旨在維持金融穩定發展,並將與新加坡幣或十大工業國(G10)貨幣掛勾之單一貨幣穩定幣(single-currency stablecoins, SCS)納入監管,確保穩定幣的安全可靠。符合監管規範之穩定幣發行人,可向MAS申請標註為「MAS監管之穩定幣(MAS-regulated stablecoins)」,有助於區分其他不受政府監管之數位支付代幣(digital payment tokens),以保障穩定幣持有人權益及降低金融穩定之潛在風險。
依據本監管架構,穩定幣發行人需遵循的監管要求包括:(1)價值穩定性,穩定幣儲備資產須遵守其構成、估值、託管與審計方面的要求,以維持價值穩定性;(2)資本,發行人必須維持最低資本與流動資產,以降低破產風險;(3)贖回,持有人可在發行人收到贖回請求後5個工作天內,以穩定幣面值贖回;(4)資訊揭露,發行人必須向持有人揭露相關重要資訊,包括有關穩定幣價值穩定機制、穩定幣持有人權利以及儲備資產審計結果等資訊。MAS表示,穩定幣若受到適當監理,維持價值穩定,將可成為可信賴的數位交易媒介,開創更多創新的金融科技應用,促進金融穩健發展。
人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
日本「u-Japan政策」簡介 日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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://www.tips.org.tw)
韓國科學及資通訊部發布「韓國科學技術主權藍圖」韓國科學及資通訊部(Ministry of Science and ICT, MSIT)於2024年8月26日發布第一次國家戰略技術發展計畫「韓國科學技術主權藍圖」(Blueprint for National S&T Sovereignty)(下稱科技主權藍圖),以促進國家戰略技術(national strategic technology)之發展。 韓國於2022年10月發表〈國家戰略技術培育計畫〉(National Strategic Technology Nurture Plan),選定12個國家戰略技術。本次發布之科技主權藍圖,旨在為國家戰略技術提供中長期之支援政策,主要政策與預期效果如下: 1. 支持國家戰略技術商業化:MSIT將在5年內投資30兆韓元(約7200億台幣)於國家戰略技術之研發,並推出「顛覆性差距特殊上市程序」(super-gap special listing procedure),為具顛覆性之新技術提供融資、租稅優惠等支援,加速其商業化。 2. 增強韌性:韓國將加強與戰略夥伴之合作,觀察國際趨勢,定期更新國家戰略技術清單,以利其對國家戰略技術保持良好的應變能力。另一方面,韓國希望保持半導體記憶體(semiconductor memory)、蓄電池與顯示器技術之領先,並積極發展人工智慧半導體、尖端生物技術與量子技術等三大顛覆性領域,以期在國際上建立韓國主導之戰略技術標準化體系。 3. 建立任務導向的研發體系:MSIT將建立任務和目標績效管理體系,並搭建創新平台,鼓勵戰略技術之研發,目標為創造15家以上的戰略技術獨角獸公司(unicorn start-up),以引領韓國未來戰略技術之發展。