金管會自2015 年起推動金融科技,並於2020 年8月發布「金融科技發展路徑圖」,以 3 年為期分階段推動金融科技發展; 2022 年6 月間金融科技共創平台進行委託研究,檢視我國金融科技發展所面臨之優劣勢與重要議題,廣泛蒐集生態系中各利害關係人對我國發展金融科技之建言,並就我國下階段推動金融科技之作法提供具體建議。基此,金管會於2023年8月發布「金融科技發展路徑圖 2 .0 」,透過優化金融科技法制與政策、深化輔導資源及人才培育、推廣金融科技技術與應用、提升金融包容性及數位金融普及4 大推動面向、15 項推動措施,共計65 項具體推動事項,期能引領我國金融科技邁入嶄新篇章,實現更具包容性、公平性及永續性之金融科技生態環境,創造與國際接軌之金融科技發展生態系。其中所提出之推動措施如研擬沙盒條例之修法、新監理科技的導入、金融業運用AI指引的擬定、金融FIDO 之應用深化、法人金融數位化以及綠色(永續)金融科技之推動等,皆為亮點。本研究沙龍探討該規劃下之未來展望與關鍵挑戰,盼能為台灣金融科技生態之永續發展開啟正向對話。
·2023-10-17
·
理律文教基金會(實體與線上同步講座)
資料的快速積累與利用加速數位經濟的發展,也帶動人工智慧等技術應用,進而對人類的生活與福祉產生深遠而未知的影響。各國在數位經濟發展下相繼提出資料戰略(Data Strategy),如英國、美國、歐盟及澳洲等地,均在資料賦權及回應科技巨擘的興起等基礎上,進行未來市場及法制的策略規劃。以歐盟為例,其數位市場法、數位服務法以及資料治理規則均已正式生效。這一系列的法制發展體現該市場對於資料戰略的安排,對於各國都將有所啟發與影響。全球資料戰略法制的發展與佈局對於我國將產生重要影響,乃是刻不容緩、必須回應的課題。本研究沙龍希冀形成各方觀點匯集的學術平台,更期望藉此開啟與各界人士跨領域的持續對話。
·2023-03-28
·
理律文教基金會(實體與線上同步講座)
近年密碼貨幣(cryptocurrency)飛躍性的成長,足以為金融科技(Fintech)的蔚然發展提供最好的例證。運用新穎的科技手段,密碼貨幣試圖解決傳統貨幣與支付體系為人詬病的問題。例如:交易程序繁瑣、冗長,且過多的中介機構參與導致成本增加;客戶的基本資料在單一機構的監管下,潛藏巨大的資安風險以及隱私安全的問題。然而,密碼貨幣本身暴露的缺陷,如幣值不穩定、缺乏有效金融監管,也為當代以國家為主體的金融體系,帶來更多的不穩定的因子與潛在的系統性風險。央行數位貨幣(central bank digital currency, CBDC)為上述困難與挑戰提供另一種發展的可行性。藉由央行發行具法幣地位的數位貨幣,並結合現有金融基礎建設,國家能夠發展更便利、安全、可靠的數位支付系統。此外,國家藉由發行央行數位貨幣拓展金融服務的範圍,更能落實普惠金融的目標,甚而藉此機會在與私部門所主導之密碼貨幣的競逐態勢下,重新取得貨幣發行的主導權。申言之,央行數位貨幣的發展,不僅試圖解決傳統貨幣體系長久存在的問題,同時也嘗試回應當代新興密碼貨幣所帶來的挑戰與衝擊。在大國競爭白熱化,全球疫情以及區域衝突陡增之下,也不能排除國家藉由發行央行數位貨幣,提升自身全球政治與經濟地位,擺脫美元支付體系的可能性。凡此總總議題,都值得吾人認識與探討。
奠基於各國相繼進行央行數位貨幣的實驗與推展,本研究沙龍藉此契機,探索央行數位貨幣為經濟、社會層面帶來的挑戰與機會。以政策面的角度觀察,央行數位貨幣是一項浩大、且具突破性的工程,挑戰國家調適貨幣政策與金融穩定的手段,影響國家長遠的政治與經濟發展。以法制面進行剖析,央行數位貨幣發行的前提,是國家充分研擬資訊安全、隱私保護、法償效力,以及防範新興網路犯罪等議題後,建構一項健全的法律架構,作為運行與監管的基礎。另外,從金融中介機構的角度,銀行以金融科技為基礎,搶攻以加密技術為基礎的各式交易市場與新興金融商品,其業務的拓展需要安全可靠的數位交易媒介,也需要國家在政策面與法制面的支持,才能面對密碼貨幣或資產所帶來的挑戰。最後,以微觀層次探索,央行數位貨幣足以為個人的消費習慣、儲蓄行為,甚至是小額跨境匯款帶來金融創新與改變。央行數位貨幣的未來充滿著想像性與多變性;發展央行數位貨幣的過程,也需仰賴政府、金融機構、使用者,以及學術界積極的參與,以進行廣泛的討論與溝通。
本研究沙龍針集結相關領域的學研專家,對持續發展的央行數位貨幣議題提供各方觀點、想法匯集的學術平台,更期望藉此開啟與政府官員、產業人士跨領域的專業對話,分享政策、治理與法制面上的建議,以及創造未來多方領域合作的契機點。
·2022-08-11
·
理律文教基金會(實體與線上同步講座)
《人工智慧演算法透明性與營業秘密保護之兩難》
一、【引言人】宋皇志教授:人工智慧偏見與演算法透明義務
人工智慧技術應用層面增多,偏見問題陸續顯露,例如美國法院用以協助評估刑事罪犯再犯率的COMPAS系統預測非裔美國人未來暴力犯罪之機率較實際高出77%、非裔美國人在社群軟體的言論有更高可能性被標註為仇恨性言論。人工智慧偏見的可能來源有四:研究母體無法代表全部民眾、研究母體族群分佈不均、機器學習時對資料標註的偏誤、錯誤解讀因果關係。產官學界提出人工智慧開發者倫理原則、法律規範、研究報告等制度框架以降低偏見的產生,不過根柢上人工智慧的偏見其實映射人類自身的偏見,也因此「開放演算法」的支持者主張,演算法透明化除可以使公眾檢視是否公平無歧視外,更可能是人類反思過往認知與行為模式的契機。
二、【與談人】蕭乃沂教授
透明性是AI倫理中重要一環。在可解釋人工智慧(Explainable AI, XAI)概念逐漸發展後,演算法公開的議題廣受討論。演算法應用於司法單位量刑或假釋之審酌、求職者應徵履歷的篩選、銀行貸款的審核等等,透明性問題更顯重要。本課程從人工智慧治理框架出發,並提出應將「可解釋性」細化,亦即並非解釋與否,而是解釋什麼、如何解釋;探究所謂「公開」是公開演算法基本原理、公開參數調校規則,抑或納入更多層面的角色參與稽核,亦可採用多元利害關係人 BRiCS框架進行分析,釐清各種考量因素與公/私部門使用人工智慧演算法所應擔負的問責差異。
三、【與談人】施立成律師
AI技術應用於多種產業並導致生態巨變,在獲得便利、廣大商機與收益的同時,也產生了沉重的責任,例如人工智慧的偏見以及隨之衍生無法使民眾信任的危機。因此科技巨擘陸續提出AI倫理(AI ethics)或負責任的 AI 技術(Responsible AI, RAI)」觀念。施立成法務長以微軟為例,說明微軟主張的六大原則:公平、可靠性和安全性、隱私權和安全性、包容、透明度、問責;同時闡述如何透過提供負責任AI的工具,協助系統研發人員與資料科學家進一步瞭解、保護和控制 AI系統,期盼建構出普惠且能適用所有人的AI 系統並對其負責。
四、【Q&A】杜文苓院長、宋皇志教授、蕭乃沂教授、施立成律師
AI技術日新月異,大幅改變產業生態與大眾生活。分析處理大量數據時,人工智慧可提供快速且一致的結果;然而機器學習(Machine Learning)的模型取決於人為的建構,人工智慧所仰賴的演算法,強化了已存在的偏見,並伴隨著非預期後果之風險。本講座邀集學界、實務界專家進行對談,探究人工智慧發展下如何定規其演算法透明性。
·2021-12-17
·
國立政治大學
·2021-12-10
·
國立政治大學
受著作權法保護的著作須具備「原創性」,係指著作須出於作者的獨立創作。隨著人工智慧的應用日益成熟,經由AI技術而產生的詩文、繪畫、音樂,乃至電腦程式等作品愈來愈完善;而此等作品的形成過程複雜,AI技術在各層面、各階段可能由不同主體參與創作、投入構想或資源,應如何認定協力與貢獻、如何認定「作者」,成為複雜的問題。美國與歐盟著重在著作須係具有原創性之人類精神上創作,目前採取對AI作品不予著作權法保護的立場,中、英等國就此亦各有重要的判決,值得關注。回顧歷史,19世紀當攝影作品被視為出自機器技術時,美國最高聯邦法院曾廣泛探討其是否具原創性,後終採取肯定立場;目前各國對AI作品的討論與當時的過程若合符節。人類對技術的運用與掌握不斷改變,法制政策往往因而發生質變。惟AI具備大幅優於人工的處理能力,能以快速大量吞吐數據的方式完成作品,因而現有以保護人類辛勤工作而完成自己發明的智慧財產保護制度,若逕適用於AI成果,是否合宜可行,乃重要問題之一。
本課程除對著作權保護議題進行脈絡完整的講解外,最後提出關於用以訓練AI的TDM(Text and Data Mining)的使用與授權、以及鄰接權等議題,更引起在場所有學者的廣泛討論,十分具啟發性。
·2021-11-26
·
報名僅開放線上名額, 確認席位時給予直播連結
一、【引言人】莊弘鈺教授:《人工智慧對專利法制的衝擊與挑戰》
人工智慧以高效率的電腦運算進行資料蒐集、分析。將AI應用於智慧財產權業務而有具體成效者包括:專利現有技術檢索與分析、專利自動分類;商標圖形檢索、商標審查、商標申請商品和服務自動分類推薦,大幅減輕人力負擔並縮短審查處理時間。然而AI無法處理邏輯與常識問題,可能對特定族群產生歧視或對隱私權造成侵害;另系統本身的透明性與可受監督性存有疑問,在應用上亦受法令的限制。WIPO在2019年底提出議題清單,在專利權方面有(1)發明人身份認定,及衍生之專利權歸屬問題;(2)是否為可專利客體,及可專利性指南;(3)進步性之判斷標準;(4)技術公開之要求;(5)是否另創設權利體系(如植物新品種權、晶片設計權);在著作權方面有(1)作者身份認定及權利歸屬問題;(2)著作侵權認定;(3)deepfake之違法問題;(4)一般性制度設計問題,以及資料保護的議題。本課程由四位專家就人工智慧對專利法制的衝擊與挑戰進行深入探討。
二、【與談人】李界昇教授:《Deep Learning for Patents》
資訊科學領域不斷發展以深度學習協助發明人產生新專利的技術,希望實現擴增發明 (Augmented Inventing),進一步激發發明人的創新構想,並協助專利工程師撰寫新的專利。由於實務上美國專利價值較高、英文的自然語言處理研究較多,本課程以美國專利為例,說明深度學習在專利領域之應用上目前研究的進展。
三、【與談人】宋皇志教授:《人工智慧所完成發明的專利法議題》
人工智慧創作與發明的例子中,人工智慧的投入有多少?人工智慧所完成之發明是否為專利法所定義之發明?人工智慧所完成之發明,誰是發明人?邏輯上,人工智慧發明可以分成三類: (1)以人類為發明主體,人工智慧只是工具:所完成之發明當屬可專利之標的,發明人為操作人工智慧的人類。 (2)人類與人工智慧共同完成發明:所完成之發明當屬可專利之標的,操作人工智慧的人類為發明人(之一),問題是人工智慧能否當共同發明人? (3)人工智慧單獨完成發明,人類只給定基本條件與限制:此發明是否為可專利之標的?若是,誰是發明人?決定發明人是誰,在專利法上為何重要?難以決定誰是發明人,在專利法上會面臨什麼困境?本課程介紹DABUS案在歐洲、美國的處分與反思。
四、討論及交流
謝銘洋大法官曾就人工智慧對智慧財產領域造成的衝擊提出一連串的問題:現有的智慧財產制度是為保護人類創作與技術創新而設,人工智慧的創作或發明原非預想的適用對象,是否有必要對人工智慧的創作和發明給予權利保護?是否要開放既有的智慧財產制度來保護非人類的智慧創作?人工智慧涉及許多高端技術的開發以及大量的資料學習,人工智慧的創作和發明是否也需要有經濟上的誘因?人工智慧創作或研發的成果是否可以受到智慧財產權的保護?若可受保護,其權利歸屬於誰?該如何給予保護?是否納入既有的智慧財產制度而賦予排他權?如是,對於既有體系會造成如何的衝擊?是否會壟斷並排擠人類創作?如不將其納入智慧財產保護體系,是否就其權利內容、排他性高低、保護期間長短,甚至權利歸屬,另為適當之考量,賦予一個特別權保護?本課程討論中學者有深入的交流。
·2021-10-21
·
國立政治大學
·
已開課
國立政治大學傳播學院
台北市文山區指南路二段64號
財團法人理律文教基金會著作權所有,非經同意不得翻印轉載或以任何方式重製.
© Lee and Li Foundation., All rights reserved.
Tel: +886- 2-2760-6111 / Fax: +886-2-2756-5111
E-mail: [email protected]
Tel: +886- 2-2760-6111 / Fax:
+886-2-2756-5111
E-mail:
[email protected]