紐西蘭內政部發布新版VASP指引，因應虛擬資產轉帳納入監管
紐西蘭內政部於2024年7月25日發布新版洗錢防制與打擊資助恐怖主義（Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism, 以下均簡稱AML/ CFT）指引（下稱指引），指導虛擬資產服務提供者（virtual asset service providers, 下稱VASPs）遵循虛擬資產交易行為準則與注意事項。該國有關AML/ CFT之規定係以多項規則與行為指引構成，且應技術、產業與國際標準之變革持續調整既有框架。本次指引更新係為配合AML/ CFT法（AML/ CFT Act 2009）及其規則之修正與生效，重新規範VASPs對於虛擬資產轉帳再定義後義務。以下針對法規變革脈絡簡要說明：
AML/ CFT規則（AML/ CFT (Definitions) Regulations 2011）將虛擬資產定義為具有價值的數位貨幣，可用於交易、達成支付或投資目的；雖其不等同於債券、股票與衍生性金融產品或數位法定貨幣，VASPs仍為AML/ CFT法定義之報告實體，負有對客戶進行盡職調查、報告特定業務活動與交易的義務。
自2024年6月起，AML/ CFT規則全面納管虛擬資產轉帳，範圍由法定貨幣與虛擬資產間的流動，擴及虛擬資產間的交易，包含以VASPs作為中介機構之交易情形。此外，基於虛擬資產跨境的特性，所有轉帳皆被推定為國際轉帳，除非VASPs確定該筆交易發生紐西蘭境內。AML/ CFT規則對虛擬資產平臺交易之監管密度係以1,000紐幣為閾值，VASPs須對超過此金額的國際轉帳，向金融情報中心（Financial Intelligence Unit, FIU）提送交易報告；而對於臨時性交易則應盡職調查客戶。
為降低虛擬資產被用於非法活動之風險，防制洗錢金融行動工作組織（FATF）倡議於國際施行一致之監管標準，避免因各國法規監管差異造成防堵漏洞。紐西蘭政府藉改造現行金融法規將相關產業逐步納入監管，並提供指引說明及闡釋法規內容，調適金融科技發展與現有制度規範落差。此次AML/ CFT規則與VASPs指引之修正，將有助於紐西蘭更符合國際組織建議之洗錢防制與反資助恐怖活動監管標準。
- Department of Internal Affairs. (2024). Guidance: New AML/CFT regulations for virtual asset service providers. Department of Internal Affairs
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism Act 2009 (Act No. 35 of 2009, Version as at 1 July 2023), New Zealand Government
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Requirements and Compliance) Amendment Regulations 2023 (Regulations No.2023/0161), New Zealand Government
- Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Definitions) Amendment Regulations (No 2) 2023 (Regulations No.2023/0158), New Zealand Government
蔡芷茵
副法律研究員 編譯整理
Department of Internal Affairs. (2024). Guidance: New AML/CFT regulations for virtual asset service providers. Department of Internal Affairs. https://www.dia.govt.nz/diawebsite.nsf/Files/AML-CFT-2024/$file/VASP-Guidance.pdf (last visited Aug 9, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism Act 2009 (Act No. 35 of 2009, Version as at 1 July 2023), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/act/public/2009/0035/latest/DLM2140720.html (last visited Aug 9, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Requirements and Compliance) Amendment Regulations 2023 (Regulations No.2023/0161), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/regulation/public/2023/0161/latest/LMS861813.html (last visited Aug 10, 2024).
Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism (Definitions) Amendment Regulations (No 2) 2023 (Regulations No.2023/0158), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/regulation/public/2023/0158/latest/LMS859347.html (last visited Aug 10, 2024).
Financial Markets Conduct Act 2013 (Act No.2013/0069), New Zealand Government, https://www.legislation.govt.nz/act/public/2013/0069/latest/whole.html#DLM4090909 (last visited Aug 12, 2024).
Department of Internal Affairs. (2020). Virtual Asset Service Providers Guideline. Department of Internal Affairs. https://www.dia.govt.nz/diawebsite.nsf/Files/AML-CFT-2020/$file/AML-CFT-VASP-Guideline.pdf (last visited Aug 9, 2024).
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
歐盟執委會發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」，強調前瞻技術的產業研發協作與成果運用歐盟執委會（European Commission）於2021年2月22日發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」（Action Plan on Synergies between Civil, Defence And Space Industries），作為進一步加強歐盟前瞻科技與和相關基礎產業的行動方針。這也是歐盟首次以歐盟防禦基金（European Defence Fund）策畫補助民用、國防與航太產業領域中具有泛用性及破壞式潛力的前瞻科技（例如雲端、處理器、網路、量子和人工智慧等），以強化歐盟創新能力。 該行動計畫之目標為：（1）the synergies（協作）：強化歐盟相關計畫與研究工具的互補性，使其得以涵蓋研究（research）、開發（development）和部署（deployment）三個區塊，並增加投資效益和成果有效性；（2）the spin-offs（衍生企業）：本行動計畫鼓勵國防投資以促進國防研究衍生企業，使國防和太空的創新研究成果得以作為民用，持續發展相關技術；（3）the spin-ins（內部創新）：前瞻領域的創新往往來自新創事業、中小企業和民間科研機構，因此本行動計畫促進歐洲各國國防合作計畫執行時運用民用產業創新研發成果，避免重複研究耗費資源。 為達到前述目標，該行動計畫臚列11個民用、國防與航太產業共同協作行動，並可綜整為四大方向：（1）創建框架以加強歐盟在相關計畫和研究工具間的協同作用和互惠（cross-fertilisation），例如在數位、雲端和處理器等產業領域建立共通框架；（2）關鍵技術（critical technologies）開發應確保系統一致，包含初步確認關鍵技術與未來相容性要求、進一步共同確認技術發展藍圖、最後確定旗艦計畫（flagship projects）間應減少依賴性並增加標準化和互操作性（interoperability），同時促進跨境與跨域合作；（3）建立創新孵化器（innovation incubator）網路支持新創事業、中小企業和科研機構（Research & Technology Organisation, RTO）的創新；（4）發展三大旗艦計畫，分別為無人機技術（drone technologies）、以航太為架構的安全連結技術（space-based secure connectivity）、以及太空交通管理技術（space traffic management），並藉由計畫發展相關產業使歐盟成為改變世界規則之領導者。 此外，該行動計畫雖然目前僅限於使用在歐盟級計畫和研究工具，但也可能積極影響並觸發歐盟各國仿效類似行動，進一步影響歐盟境外合作夥伴共同支持該行動。
德國網路服務提供者（ISP）之第三人侵權行為責任德國聯邦法院（簡稱：BGH）民事庭於2015/11/26分別在兩件案例中(I ZR 3/14 和 I ZR 174/14)針對網路服務提供者（ISP）責任作出具重大影響力之終審決定。BGH認為即使此侵權網站之內容可在別處被找到，原則上德國ISP仍可阻斷侵權網站之連接。兩案分別由德國音樂集管團體GEMA對德國電信(I ZR 3/14)，以及華納、新力、聯合音樂共同對一德國私人電信公司Telefonica O2所提起 (I ZR 174/14)，聲明請求法院命令網路連接業者切斷對侵權網站之連接。兩案原告等之聲明分別在一審與上訴審皆被駁回，於是分別上告(Revision)至BGH。 BGH於判決中指出，雖不排除ISP可阻斷對侵權網站之連接可能性，然先決條件在於著作權人需先盡合理的努力（Zumutbaren Anstrenungen），去阻止被保護內容之擴散。而兩案中原告等未盡此義務，故以此為理由駁回上告。BGH課予著作權人盡合理的努力後，才能訴諸此切斷侵權網站連接之最終手段，此可為我國處理網路服務提供者（ISP）之第三人侵權行為責任之參考。
美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」（2024 Artificial Intelligence Roadmap）（下稱AI路線圖），設立三大目標，將偕同旗下機關與產官學研各界合作，確保AI的安全開發與部署，保護國家關鍵基礎設施安全，以強化國家安全。 美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）（下稱AI總統行命令），要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才，以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項，DHS制定AI路線圖，其三大目標如下： （1） 負責任的使用AI以推進國安任務（Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission）：透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估（Testing and Evaluation, T&E）、推動AI人才培育計畫等行動措施，帶領主管機關負責任的使用AI，以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險，確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。 （2） 促進AI安全與資安（Promote Nationwide AI Safety and Security）：利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會（AI Safety and Security Board, AISSB），彙集產官學研各界專家意見。 （3） 透過擴大AI國際合作來引領AI發展（Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships）：將透過與產官學研各界合作，擴大AI的國際合作，並持續與公眾進行意見交流與分享，推廣AI政策或相關行動措施；DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃，以提升部門AI的透明度，並建立公眾對AI的信任。