為解決日益嚴重的騷擾郵件問題,日本總務省於今(2008)年2月29日向國會提出「特定電子郵件送信適當化法修正案(特定電子メール送信適正化法改正案)」,將全面禁止未經收件人事前同意而擅自寄發宣傳廣告郵件,並將海外寄送之騷擾郵件列入適用範圍。
依據現行法之規定,未取得收件人同意寄送廣告或宣傳之郵件時,必須在主旨上標明「未經同意廣告」,並負有標示寄件人名稱、電話號碼之義務。如收件人發出拒絕收件之通知時,即禁止再傳送相關郵件;違反者將處以一年以下拘役或100萬日圓以下罰金。然而,一旦收件人回覆拒絕收件,將使業者察知該郵件帳號為有效帳號;故收件人對騷擾郵件大多不予理會,但如收件人未回覆拒絕收件之訊息時,該騷擾郵件仍得合法寄送。此外,依據調查,目前騷擾郵件中,有九成的電腦郵件及半數的行動電話簡訊,均是從海外所發出,而迴避了現行法之規範。
因此,本次修正草案明定全面禁止未經同意擅自傳送商業電子郵件至他人電腦或行動電話;即使取得收信同意,如中途拒絕時,其後即禁止再傳送郵件。此外,草案並課以郵件中應明示寄件者姓名、名稱及電子郵件地址,並要求須保存如何取得收件者同意之相關記錄。現行法不適用之海外寄送之騷擾電子郵件,也將與日本國內電子郵件受到相同規範。如偽裝電子郵件地址而傳送郵件時,或經總務省要求改善而未加以改善時,將處以最高3000萬日圓罰金。本修正法案預定於2008年中施行。
中國大陸工業和信息化部於2016年3月25日草擬「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」,並對外徵求相關意見至本年4月25日止。 該部曾於2004年11月5日公布互聯網絡域名管理辦法,然因隨著網際網路的發展,先前相關規範已不符時宜。新修訂之「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」計有六章,共56條條文。其中包含總則、域名管理、域名服務、監督檢查、罰則、及附則等規範內容。 本次修訂的重點在於中國大陸希冀建立其境內之域名暨相關服務管理體系,在第3條即開宗明義規定,中國大陸工業和信息化部對全國的域名服務實施監督管理;第5條亦規定,互聯網域名體系由工業和信息化部公告。且該管理辦法明定「.CN」、「.中國」屬於頂級域名,相關服務必須由設於中國大陸境內,且具備一定法定要件者始可提出申請。 此外,本次修法也強化其政府對域名管理的力度,如該管理辦法第4條規定,各省、自治區、直轄市通信管理局負責對本行政區域內的域名服務進行監督管理。又依第9條規定,在中國大陸境內設立域名伺服器及伺服器運行機構、域名註冊管理機構和域名註冊服務機構等,都要取得工業和信息化部,或是各省、自治區、直轄市通信管理局的許可。 因此,不論何業者如欲使用中國大陸相關域名服務或進行伺服器營運等業務,都在必須在其境內註冊、接受其主管機關之管理,且違反者依第48條以下之相關規定,將可能被處以罰款、公告違法情事,或限期改正等。
什麼是「商標的反向混淆誤認」?2008年,連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權,台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益,判賠新台幣47萬元。-這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景,也是所謂的「正向混淆」(Direct Confusion)。試想,現在主客易位,85.1度C 是間小店,耕耘許久仍沒沒無聞;而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者,他是否可以商標混淆為由,主張85.1度C影響了其商譽和正常收益?這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」(Reverse Confusion)。 所謂「商標的反向混淆誤認」,按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉,係指:「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉,消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標,或誤認為前商標與後商標係來自同一來源,或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」 美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而,由於美國採「使用主義」(First to use),商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義,商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義,排除反向混淆理論之適用。
越南科技部發布的新通知開始生效,將對當地智財實務有重大影響越南科技部(Ministry of Science and Technology)於2016年7月30日發布No. 16/2016/TT-BKHCN通知(以下稱第16號通知),此為越南針對《智慧財產法》第四次修正的通知。今(2018)年1月15日已正式生效。在越南,通知(Circular)主要是作為各主管機關執行法律的指南,而本次發布的第16號通知,便是針對越南《智慧財產法》所做的細部解釋,是了解當地智財實務的重要文件。 整體而言,第16號通知針對智財的申請程序做了相當多修正。例如,申請人回覆越南智慧財產局官方審查意見(office action)的期限由一個月延長為兩個月。又例如,過去越南智慧財產局針對實體審查的申請案一旦做了核駁處分後,申請人僅能透過訴願予以救濟。根據第16號通知,若申請人能夠針對申請案提出在審查過程中未被考量但可以影響審查結果的新事證,越南智慧財產局則得考量撤回核駁處分。 此外,第16號通知亦釐清了過去越南在智慧財產各權利別,有關實體認定上的疑慮。一、在「商標方面」,第16號通知修正了越南過去對於著名商標(Well-known mark)的認定方式。在過去,著名商標的狀態可藉由法院判決,或是藉由智慧財產局的認定取得。在本次新修正的第16號通知中,著名商標狀態仍可藉由法院判決取得,但智慧財產局只能在「商標被駁回」的情形下對著名商標進行認定。二、在「專利方面」,第16號通知則是再次強調「用途」不得作為專利的申請標的,釐清了越南一直以來拒絕「用途發明專利」的立場。根據第16號通知,用途並非一項申請標的可主張的必要技術特徵(essential feature),只是單純申請標的之目的或結果而已。三、在「工業設計方面」,第16號通知釐清了越南對於「產品」的定義,指出產品必須要能夠「獨立流通」(circulated independently),始能成為工業設計保護的標的。例如圖形使用者介面(GUI)因其必須依賴手機等載體才能流通,故根據第16號通知無法被認為是能夠申請工業設計保護的「產品」。 從本次第16號修正可以看出,越南近年來因應智慧財產權的國際趨勢,在法規上做出的回應及釐清。對於在越南從事商業活動的我國廠商而言,建議除了瞭解越南《智慧財產法》外,更應關注越南的通知等下位階法規的狀況及發展。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).