動區有幸邀請到四位在科技領域浪尖上的專家與法律人,共同探討人工智慧和區塊鏈這兩大前沿技術如何在現行法律框架中發揮作用及其相互影響。
(前情提要:法拍2.6萬USDT「溢價買主」找到了!律師陳靜芳專訪:參與台灣司法處理加密貨幣)
(背景補充:金管會證期局:台灣虛擬資產監管參照英國模式!若學美國,很多業者會「移送法辦」)
技術創新總是引領時代的前沿,特別是在初期階段,這些技術首先以其開放和無限的探索迎來「奇異點」,然而隨著這些技術的逐步成熟,法律和規範的細繩將介入並試圖牽引著它們,為這股創新的洪流注入必要的導向和平衡。
以人工智慧為例,自從 GPT 去年問世以來,它不僅在科技界掀起波瀾,也讓全球監管機構重新審視並深切關注人工智能的未來軌跡。這種對新興科技的關注並非孤立事件,同樣的情形也發生在區塊鏈、電動車等領域…
在這個月剛結束的亞洲區塊鏈盛會《NFT Taipei》中,動區很開心專訪了論壇的重磅嘉賓,The Sandbox 的共同創辦人兼營運長 Sébastien Borget。緊接著,動區也特別邀請到四位科技領域的尖端專家和法律人士獨家專訪。在這次對談中,與讀者一同深入探討了人工智慧和區塊鏈這兩項前沿技術在現行法律框架下的作用及其相互之間的影響。
- 蔡昆洲律師:尚澄法律事務所的主持律師
- 朱宸佐律師:人工智慧法律國際研究基金會的秘書長
- 陳靜芳律師:明富國際法律事務所的合夥律師
- 熊全迪律師:理律法律事務所的合夥人
從業界角度對產業監管的看法與影響
政府及立法者應訂定明確法令讓業者遵循
-熊全迪律師
在近期的熱門新聞中,我們可以看到一個在前沿科技著的奇怪趨勢,不論是 AI 領頭的 OpenAI 創辦人 Sam Altman,還是加密貨幣交易所幣安創辦人趙長鵬,儘管是不同領域,兩者皆在事件前後大聲疾呼希望「自身產業受到監管」,為什麼科技產業發產到一個程度後,會自發性地有這樣出現這樣的聲音?
陳靜芳與蔡昆洲律師表示,這可能來自於業者對於自己業務成長速度的恐懼,當企業不知道自己的產業是否茁壯到在法律道德邊界,他們已經預期未來會遇到各種不同的挑戰,而稅法可能就是其中一塊:
延伸閱讀:Coinbase喊冤「一年與SEC開會30次」,沒聽到建議還被告!
陳靜芳:明確訂定速限讓業者能夠不超速
有一個笑話就是說,好比你被允許開車上路,卻不知道速限是多少。當你從 90 公里一路加速到 120、140 時,似乎感覺沒問題,但哪一天開到 200,你突然發現自己已經直接進了監獄了。
沒有速限規定讓業者無法確定自己的界限,因此,業者渴望明確的監管規則,以避免意外觸法。正如熊律師所言,「訂定明確法律是政府及立法者的責任」沒有人想在不知情的情況下違法,特別是對業者來說,這是極為重要的。
蔡昆洲:稅率問題也是業者重大誘因
在多數國家,金融商品的交易通常不被課以傳統所得稅,而是只徵收特別稅或交易稅。以台灣為例,沒有對證券交易所得徵稅,只有交易稅;日本和其他某些國家也是如此。
因此,對於某些業者來說,例如假使加密貨幣被視為金融商品,這樣的分類可能會帶來稅收上的優勢。如果其收入可以被歸類為金融商品,可能會享受較低的稅率或免稅待遇。這對業者和投資者而言是一個非常重要的誘因。
台灣個人投資者加密貨幣稅收問題
談到企業端的加密稅收問題,這可能是許多讀者特別好奇的點,對台灣現階段來說,個人投資者與散戶在加密貨幣交易方面的稅收政策與執行,未來會遇到怎樣的狀態?
當個人在國外交易所或者鏈上交易加密貨幣後,想透過台灣的交易所將資金轉換為法幣時,這種交易是否會被課稅,在法律的理解於執行的實物,專業的律師又有何見解,蔡昆洲與熊全迪律師就為我們解答:
蔡昆洲:國稅局沒有排除任何人不在課稅範圍
國稅局會關注交易所的出金情況,尤其是一些大戶。目前台灣對於加密貨幣的稅收沒有非常明確的規範,但這並不意味著加密貨幣交易不會被課稅,因為沒有直接排除說,他不在課稅的範圍裡面。對於那些交易量大的人,若沒有主動處理稅務問題,財政部可能將這些交易視為年度個人所得,並可能被課以最高45%的稅率。
所以就我們幫客戶處理的案例來看,對於年度出金或交易量較大的情況,最好主動向國稅局申報,可以透過律師和會計師的協助,考慮到成本等因素向國稅局解釋實際所得並不那麼高。
此外,加密貨幣的獲利來源(是在台灣還是海外)、以及持有者(個人還是公司)也會影響稅務處理。因此,對於有這方面困擾的讀者,如你有這方面的困擾的話,其實可以盡早妥當處理,而不是被裁罰之後才急著要向國稅局去說明。
熊全迪:定義成本相當困難
台灣有許多人在過去五到十年間,透過海外的加密貨幣交易所有獲利。這些人有需要想要將加密貨幣兌換為法幣來消費,這就涉及到出金的問題。如果在台灣的交易所出金,很有可能被認為是在台灣進行的財產交易,這就涉及到資本利得 Capital gain 的課稅問題。
資本利得不外乎是「賣價減去成本」,但是,證明成本可能相當困難,尤其是當你沒有清晰的交易紀錄來證明你在哪裡、何時以多少價格購買的加密貨幣。而且這種加密貨幣跟我們的錢其實有點像,我們法律叫代替物,就是基本上你錢擺到一個銀行裡面就混在一起,比方說你今天把100元存到銀行裡面,但假如銀行本來有10000元,這兩筆錢就已經混起來了,很難區分每一筆特定的成本。
實務上,如果無法證明成本,不排除國稅局可能會採用估算的方式來計算稅。例如,他們可能會根據過往經驗估算出一個交易的平均成本比例(一個價格),如 70%,然後對餘下的 30%徵稅。這樣的方法對於無法提供具體成本證明的人來說是一種解決方案,但對那些實際成本較高的人可能就覺得比較不划算。
金管會《加密貨幣指導原則》草案看法
法律需要考慮市場需求,
否則你定得再完整,但是人才和資金不買單,大家該去哪裡去哪裡,
那麼,法律本身就喪失意義。
-陳靜芳律師
金管會目前發布草案已敲定監管虛擬資產平台及交易業務事業(VASP)十大指導原則方向,目前公會已成立,再觀察半年後,金管會將再研議是否要深化監管,包括可能制定專法或其他法規以授權,有對於此進展,在產業最前沿的律師又對於草案有什麼獨到的法律見解?陳靜芳與熊全迪律師對此有許多想法表示:
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陳靜芳:有三大痛點需要解決
我覺得現在台灣推出這部法令的時間點非常合適。這個法令已經討論了很長一段時間,從立法技術和角度來看,我認為它是相對完整的,已經考慮到給業者一定的彈性,讓他們可以逐步適應和完善。
回到台灣的法規問題,雖然我們的法規制定得很好,但重要的是要明確我們的需求。我們是需要一部完整且嚴密的法規,還是希望促進產業發展?這涉及到台灣能提供什麼條件來吸引外國企業來這裡落地。這意味著我們的法規需要如何設計,才能吸引像Coinbase 或是Kraken等境外交易所到台灣落地?是因為法規的優勢,市場潛力,還是亞洲的戰略布局?如果法規完整卻只是將資金和人才推出台灣,那再完整的法律只是rule on the wall.
VASP有三個關鍵問題需要解決:首先是為何我們只能做現貨交易,而暫時不能涉及期貨和衍生品。第二是如何有效執行KYC,特別是對於來自其他境外國家的交易者。第三則是如何與銀行系統進行有效的串接,特別是當涉及到外國交易者時,如何只能對接本國銀行。這些都是關鍵的痛點,一旦解決,將有利於資金的流入。
另一方面,以銀行端而言,加密貨幣交易所屬於高風險客戶,如果參與的過程中會增加觸犯洗錢防制法的可能,則銀行業者缺少合作誘因。但對於交易所的業務來說,提供法幣通道是非常關鍵的,所以,如何在洗防和產業發展間找到方法突破,是行業是否能往前走的關卡。
熊全迪:及早摸索讓加密貨幣法制化後順利接軌
銀行或是既有金融業者實際上也一直在衡量 Crypto 未來有沒有潛力,如果有潛力的話,當然他們可以早點從銀行開戶等面向,先去與一些 Crypto的客戶,比方說交易所等等接觸,才會比較懂這個產業。如果未來草案過了,Crypto 正式屬於金融監管的部分,那不排除既有金融業者可能會想進來做。
金融機構目前可能對於投資區塊鏈產業感到猶豫。然而,即使這些業務目前可能並不特別 profitable,但如果認為這些業務未來有發展潛力,則對於大型金融機構來說,應有足夠的資源去探索這些新領域。
目前crypto有點像是類金融業,但可能之後會變成真金融業,有些金融機構就算是不願意直接接受虛擬貨幣業客戶,但也都在持續關注,金融業也會有一些類似製造業RD的單位,也都有團隊在研究區塊鏈,從而在crypto所謂的法制化、正式以金融的方式監管後,可以很順利接軌。
AI技術的法律與倫理挑戰
這不只是領導型公司在提倡,世界各國的領袖會議,
都在提倡說 AI 必須要被監管,因為他們在做,
他們知道那個裡面的過程的失控程度有多少…
-朱宸佐律師
不僅僅是區塊鏈,科技本身也開始進入下一個世代,其中 AI 相關應用以及道德風險開始進入各行各業, AI 勢必是各個科技領域不可忽視的議題,但對於普通大眾而言,頂多只是知道 ChatGPT 或 MidJourney 這樣的產品帶來的方便,而不太考慮其背後的問題,而 AI 普及後實際上會帶來什麼社會風險?道德上法律專家最擔心的問題是什麼,並認為應該如何規範這些新興技術?朱宸佐律師最後給了我們一些很好的總結:
朱宸佐律師:
隨著像 ChatGPT 這樣的 AI 技術的進步,它們將影響我們的工作方式。例如,使用這些工具,人們能夠快速完成英文作文、製作 PowerPoint 或演講稿,這些原本費時的任務現在變得迅速而簡單。這種效率的提升意味著許多傳統角色,如接線員、翻譯者或某些教育課程的導師,你應該是可以很有感的發現,有些人被取代了,然後很多的時間被大幅的縮短了。
然而,這種技術進步也帶來了潛在的不確定性和風險。AI 的「黑盒子」特性,即開發者有時也不明白 AI 為何會產生特定的結果,尤其是當這些結果超出預期時,就連開發者也會很害怕。因為他不知道它會變什麼樣子。當 AI 的行為變得難以預測時,就會出現對其監管的呼聲。
所以,不僅作為開發者感受到這種影響,法律制定者也開始意識到這一點。因為它所謂的「AGI」就是要打造出一個比人類還聰明的機器,所以影響是巨大且有些可怕的。
延伸閱讀:通用人工智慧(AGI)之路:ChatGPT的邏輯「壓縮即智慧」
AI 技術也並不是這一兩年突然崛起的技術,也可以看到朱宸佐律師早就對數據來源、公平競爭準則,早已有所研究。那今年隨著 AI 熱度不斷提升,更被喻為是「AI 元年」,這個時間點討論AI與法律的意義與背景、著力點、更細的細節與與過往有何不同?
我記得在 2019 年,Microsoft 邀請了各國的學者到西雅圖總部,討論他們自己的人工智慧倫理。那時候,我覺得很好奇,為什麼他們這麼早就開始討論 AI 倫理。他們解釋說,為了開發下一代的 Microsoft 產品,他們必須先探討倫理問題。從那時起,我就開始意識到倫理、隱私保護、數據壟斷這些議題的重要性,這些都是我在演講中提到的內容,現在都一個一個發生。
比如,在 Microsoft Cloud 中蒐集的數據,或是在影像識別辨識中的數據偏見問題。如果數據本身就有歧視,比如針對某種族群或體型,它的結果就不會精準。這種不精準會導致危險,比如在美國的「Compas 量刑系統」中對某些族群的歧視,或是自動駕駛系統只針對特定路況和體型進行學習,這可能會影響到交通安全
值得學習的是,一些真正的國際大公司,像是擁有百年歷史的企業,他們會從公司產品的精神開始,然後再開發產品,我覺得這是非常令人敬佩的。
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