金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。
報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。
在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。
若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。
報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
歐洲理事會修訂「保護個人有關個人資料處理及自由流通規則(一般資料保護規則)」(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation), GDPR),該草案內容包括行政罰鍰三審制(three-tiered system)。凡故意或過失違反歐洲資料保護基本權之企業,情節重大者,可能招致鉅額行政罰鍰,草案之裁罰性措施將讓從業者更加重視資料保護法益。 是否對違反GDPR之侵權行為裁處罰鍰,會員國政府有裁量權限;已受刑事制裁者,政府亦得免除罰鍰以避免重複處罰。資料保護主管機關(data protection authorities, DPAs)依三審制判斷,確保所裁處罰鍰具有效性、比例性及嚇阻性。三審制包括:第一審,是否對資料當事人之資料要求延遲、變更回應;第二審,是否對資料當事人、DPAs盡資訊透明義務;第三審,各種具體侵權行為,包括對於資料取得缺乏法律依據、未能即時告知資料違反情事,或未採取適當安全防衛措施於歐盟以外區域傳遞資料等。 依草案,DPAs審酌罰鍰額度時,應依下列計算罰鍰: (1) 企業故意或過失未能於一定期間內,回應資料當事人之資料查閱請求者,裁處上一會計年度全球總年營業額0.5%罰鍰。 (2) 企業故意或過失未能提供任何或所有符合資料當事人要求之必要資訊;或未能對消費者充分揭露個人資料蒐集、處理的目的者,裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (3) 企業故意或過失未能維護消費者權益,更正或刪除消費者資料,違反GDPR所保障之消費者「被遺忘權」者,裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (4) 企業故意或過失處理個人資料,行為不具適法性、違反法規、沒有對當事人通知資料違反或將個人資料傳遞自歐盟以外區域,該區域沒有適當安全資料保護者,就企業上一會計年度全球總年營業額裁處2%罰鍰。 六月中旬,歐盟各部長將就歐洲議會、歐盟理事會的提案,就罰鍰額度進行最後協商,未來將持續關注草案協商後續發展。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
德國擬提出風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetz)協助創新與科技公司籌資德國聯合內閣最近就研議中的風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetzes, WBG)之規範重點達成共識;聯邦經濟及技術部部長隨即對外表示,本法對於德國年輕的創新型企業意義非凡,蓋風險資本乃是創新與科技公司籌資的重要管道,WBG之制定是希望能創設成一個可以吸引國際風險資本在德國投資的法規環境。 根據協議內容,WBG以資本額在2千萬歐元以下、設立年限十年以下的公司為適用對象,據此,不僅是設立初期的公司可以籌募到風險資本,處在成長期需要大量資金的公司亦將可以獲得風險資本的挹注。此外,WBG也將規定,提供風險資本的創投公司(Wagniskapitalgesellschaften)未來將被視為資產管理者,其對於創投基金(Beteiligungsfond)提供資產管理服務之行為,將不會被課徵營業稅。 根據德國政府規劃,從法制面鼓勵創新與科技公司之設立,應採三軌並行:首先是創設吸引國際風險資金的投資環境,使創新與科技公司更容易取得所需資金,此即WBG之立法目的所在;其次,未來將進一步藉由開放投資管道,確保中小企業籌資之機會,因此有必要修正現行之投資企業法(Gesetz über Unternehmensbeteiligungsgesellschaften);最後將進一步制定投資風險規制法(Gesetzes zur Begrenzung der mit Finanzinvestitionen verbundenen Risiken),管控投資風險。透過上述措施,可望為創新與科技公司之設立奠定良善之基礎,增加此類型公司設立的數目。 德國內閣預計將在今(2007年)夏正式提出WBG之草案,與此同時,也將配套提出投資風險規制法之規範重點,並一併修正投資企業法,若WBG可順利經國會審議通過,最快將可自明(2008)年1月1日起生效適用。
奈米技術之瞻性規劃-以美國推行綠色奈米為中心