隨著新型態支付服務應用不斷推陳出新,利用數位支付型代幣(digital payment token)進行洗錢與犯罪愈加猖獗,新加坡國會(Parliament of Singapore)於2021年1月4日通過「支付服務法修正案」(Payment Services (Amendment) Bill),擴大監管範圍,以降低與數位支付型代幣有關的洗錢、資助恐怖主義(money laundering and terrorism financing, ML/TF)及隱匿非法資產風險。
本次修正重點包含(1)賦予新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)更大權責,可要求支付服務供應商落實相關客戶保護措施,例如要求數位支付型代幣服務供應商所保管之資產與自有資產分開存放,以確保客戶資產不受損失;(2)將虛擬資產服務供應商(virtual assets service providers)納入法規監管,擴大數位支付型代幣服務定義,使其包括代幣轉讓、代幣保管服務與代幣兌換服務;(3)擴大跨境匯兌服務(cross‑border money transfer service)定義,凡是與新加坡支付服務供應商進行資金轉移,不論資金是否流經新加坡,皆受新加坡金融管理局監管;(4)擴大國內匯款服務(domestic money transfer service)範圍,以涵蓋收付雙方均為金融機構之情形。
新加坡金融管理局表示,本次修法目的是為了因應支付服務產業的廣泛應用,降低潛在犯罪風險與維護金融安全,有效保護消費者權益,並維持金融穩定性與維護貨幣政策有效性。
2019年10月29日,德國聯邦經濟與能源部提出GAIA-X計畫(Project GAIA-X),蒐集德國聯邦政府、產業和科學界代表意見,與歐洲夥伴合作共創高性能、具競爭力、安全可信賴的歐洲聯合雲端資料基礎建設平台。GAIA-X計畫被視為歐洲開放、透明的雲端數位生態系統搖籃,用戶得以在可信任的環境中,提供整合安全的共享資料;透過雲端資料的跨國合作,為歐洲國家、企業和公民創造聯邦資訊共享環境、促進數位創新、建構全新商業模式。GAIA-X計畫將嚴格遵循資料保護、公開透明、真實性與可信賴性、數位主權(Digital Sovereignty)、自由市場與歐洲價值創造、系統模組化及互操作性(Modularity and Interoperability)、資料可用性等歐洲價值觀及原則。 GAIA-X計畫設定的目標包括:1.維護歐洲數位主權;2.減少對外國雲端供應鏈依賴;3.拓展歐洲雲端服務的國際市場;4.塑造創新數位生態系統。透過建立資料技術與數位經濟相關的基礎設施,將統一安全規格的雲端技術,落實在公共管理、衛生部門、企業和科研機構用戶與供應商間,形成開放數位資料共享的大平台。另外,GAIA-X計畫能進一步強化歐洲雲端服務供應商及歐洲商業模式的全球競爭力與規模,透過聯合雲端資料基礎建設,連接歐洲大小型企業、公部門、醫療及金融機構的伺服器,將全歐洲對於數位技術的多項投資串連在一起,積極發展AI人工智慧、智慧醫療、數位金融監管等新興產業,得以確保歐洲數位安全並提高雲端資料處理能力。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
聯合國人權高級專員辦公室發布《數位時代隱私權》調查報告聯合國人權高級專員辦公室(Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR)於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》(The Right to Privacy in The Digital Age)調查報告,分析各種人工智慧技術,例如側寫(profiling)、自動化決策及機器學習,將如何影響人民之隱私或其他權利,包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等,並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。 一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議:在整個人工智慧系統生命週期中,包括設計、開發、部署、銷售、取得(obtain)或運營,應定期進行全面的人權影響評估(comprehensive human rights impact assessments),提高系統使用透明度與可解釋性,並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。 二、針對國家使用人工智慧之建議:應確保所有人工智慧的使用符合人權,明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準,且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前,應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架,以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響,以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。 三、針對企業使用人工智慧之建議:應盡力履行維護人權之責任,建議實施商業與人權指導原則(Guiding Principles on Business and Human Rights),並打擊(combat)人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視,進行系統評估與監測,以及設計有效的申訴機制。
何謂瑞典「VINNOVA」?VINNOVA的組織地位與功能為何?瑞典近年來積極制定科技創新政策,為了提升政策協調度,瑞典於2001年繼續進行組織改造,創立瑞典創新系統署(Swedish Governmental Agency for Innovation Systems, VINNOVA)與瑞典研究委員會(Swedish Research Council),成為創新發展最主要的兩大支柱。 VINNOVA是瑞典推動科研創新重要的一個部署,瑞典政府相當重視此單位,每年投入約20億瑞典克朗的經費於此,且除了在斯德哥爾摩(Stockholm)設有總部外,更在比利時的布魯塞爾(Brussels)及美國矽谷(Silicon Valley)設有辦公室,以掌握世界最新的產業創新動態,其組織單位約有兩百多名員工,負責VINNOVA計畫推動等工作 。由於VINNOVA的特別地位及其執行許多協助瑞典產業創新之計畫。 VINNOVA在科技創新扮演重要的推手,政府也希望藉VINNOVA的成立促進產業社會的發展,尤其重視產業創新領域。為能順利推動科研創新的過程,且加強學術、產業及公共行政單位的研究合作,VINNOVA建立三螺旋(Triple Helix)模式,希望藉由合作而相互學習。