日本於2023年12月1日舉辦G7數位技術委員會(G7デジタル・技術大臣会合),由日本數位廳、總務省、經濟產業省共同會晤G7會員國代表,基於人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)可能帶給全球創造性、革命性的轉變,同時也可能伴隨侵害著作權與擴散假訊息的風險,尤其是生成式AI可能對經濟、社會影響甚鉅,因此針對如何妥善使用AI技術,G7全體會員國共同訂定《廣島AI進程》(広島AIプロセス)文件,其聲明內容簡述如下:
1.訂定涵蓋《廣島AI進程》之政策框架(Framework)
2.訂定涵蓋AI設計、系統開發、規劃、提供與使用等所有與AI有關人員,(All AI actors, when and as applicable, and appropriate, to cover the design, development, deployment, provision and use of advanced AI systems)適用之《廣島AI進程》國際標準(Principle)
3.針對開發高階AI系統之組織,訂定可適用之國際行為準則(Code of Conduct)
為此,日本內閣府於2024年2月14日公布,於經濟產業省政策執行機關—獨立行政法人資訊處理推動機構(独立行政法人情報処理推進機構,下稱IPA)轄下設立日本AI安全研究所(Japan AI Safety Institute,下稱AISI),作為今後研擬AI安全性評鑑標準(據以特定或減少AI整體風險)與推動方式之專責機構,以實現安心、安全以及可信賴之AI為目標。AISI所職掌的業務範圍如下:
1.進行AI安全性評鑑之相關調查
2.研擬AI相關標準
3.研擬安全性評鑑標準與實施方式
4.研擬與各國AI專責機關進行國際合作,例如:美國AI安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute, USAISI)
另一方面,IPA將以內部人才招聘作為AISI成員之任用方式,預計組成約數十人規模的團隊。日本以與G7會員國共識為基礎,採專責機關—AISI進行研究與規劃,並推動日後擬定AI相關使用規範與安全性評鑑標準,據以實現AI應用安全之目標。我國對於AI技術之應用領域,未來應如何訂定使用安全規範,將涉及專業性與技術性事項之整體性規劃,日本因應AI課題而採行的做法值得我國未來持續關注。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年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)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,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,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。
澳洲通過2024年網路安全法,期望強化社會整體網路安全保障.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} 2024年11月底,澳洲政府通過了2024年網路安全法(Cyber Security Bill 2024),期許藉由制定專法,保護澳洲現在與未來的網路環境。 2024年網路安全法主要包含以下內容: 1. 制定並落實全境智慧型裝置之最低網路安全標準。過往澳洲智慧型裝置不受任何強制性網路安全標準或法規約束,該法通過後,將能有效提升消費者網路安全。 2. 研搜對抗網路勒索軟體活動之資訊。澳洲政府不鼓勵企業在遭遇勒索軟體攻擊時支付贖金,因為支付贖金不僅鼓勵網路犯罪,更不能保證資料的恢復或機密性。然目前澳洲政府並未立法禁止支付贖金之行為,僅於2024年網路安全法要求關鍵基礎設施或營業額達定一定門檻之企業,假若不幸遭受勒索軟體攻擊,並決定支付贖金,須於72小時內向主管機關通報。 該通報義務是為幫助主管機關即時掌握勒索活動資訊,快速制定應對策略,並開發有利業界執行網路防禦的工具和資源,破壞勒索軟體獲利模式。依目前規定,報告內容將包含勒索金額、支付對象、支付方法等資訊。 3. 鼓勵企業分享網路安全資訊。2024年網路安全法為鼓勵企業與政府共享網路安全事件資訊,限制國家網路安全人員存取前揭資訊之目的,如不得利用企業自願提供之網路安全事件資訊調查企業違規行為,除非符合2024網路安全法規定之例外情況。 4. 建立網路事件審查委員會(Cyber Incident Review Board)。該委員會作為獨立機構,負責對重大網路安全事件進行有無過失之事後審查,並為政府和產業提供建議,以確保各方利害關係人能夠從網路安全事件中吸取教訓。 2024年網路安全法的制訂,顯示澳洲政府為強化網路安全付出諸多努力,該國政府期許透過該法保護澳洲人免受網路安全威脅。
美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)提出自駕車試點計畫,允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車,此次計畫包含兩個試點項目,將於5月被五人委員會審核,並決定是否批准。 第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試,並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內,以應付隨時的突發狀況;第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試,惟在無人類駕駛隨車之情況,必須符合加州機動車輛管理局(Department of Motor Vehicles, DMV)之規定,如遠端監控車輛狀態及操作,以保障乘客安全。 參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告,包含測試期間車輛碰撞(collision)及解除自動駕駛(disengagement)次數。 此次試點計畫已開放廠商申請,科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過,CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法,使自駕車測試之法制更臻完善。
“.cn”網域名稱爭議處理規則修正中國網路資訊中心( Chinese Internet Information Network, CINIC )日前修改其網域名稱爭議處理規則,嘗試在商標持有人與網域名稱註冊人權益間取得一平衡。新修正的規則已於今( 2006 )年 3 月 17 日正式生效,將使商標持有人更難取得相同或近似的網域名稱。 新修正規則將不再適用已註冊網域名稱超過 2 年的域名,對於此類案件爭端解決的途徑將僅能循法院管道處理。此將導致商標持有人將定期注意搶註網域者(俗稱網路蟑螂)之行為,並對註冊不到 2 年之域名提起申訴。 先前的網域名稱爭議處理規則將註冊人「註冊域名乃為求移轉並取得不當利益」的行為視為惡意,在是該案件中 CINIC 會將該域名移轉與申訴人。而新修正的規則即要求申訴人必須證明註冊人已移轉該域名與申訴人或申訴人之競爭者。 新修正規則亦要求註冊人若能證明以下事項,則得主張其註冊有正當權利: •註冊人已基於善意使用該域名提供商品或服務; •該域名已透過使用而使社會大眾對其產生一定信賴;或 •在無企圖混淆消費者以獲取商業利益的前提下,基於商業或非商業理由合法使用。