回歸修理/再製造判準?談日本最高裁事件判決

刊登期別
第20卷,第1期,2008年01月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 回歸修理/再製造判準?談日本最高裁事件判決, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2815&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/07)
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VIZIO將為該公司為未獲消費者允可即蒐集收視行為等個人資料支付和解金。

  美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, 以下稱FTC)在2017年2月6號於其網站中公布, VIZIO, Inc.(以下稱VIZIO),世界最大的智慧電視製造商之一,在未取得購買該公司產品之千萬餘名消費者同意下,即於所生產之智慧型電視中,安裝蒐集消費者收視行為數據之軟體,然此舉業涉及違反美國聯邦貿易委員會法第45條(15 U.S.C. § 45 (n))以及紐澤西州消費者欺詐法(New Jersey Consumer Fraud Act)。為此VIZIO將支付和解金與美國聯邦貿易委員會及紐澤西州檢察總長辦公室。   本案起訴狀內容指出,VIZIO及其相關企業於2014年2月起便開始於其製造之智慧電視中獲取消費者在收視有線電視、寬頻、機上盒、DVD播放機、無線廣播以及串流裝置等相關影像資料時之資訊。這些資訊包含了性別、年齡、收入、婚姻狀況、教育程度、住屋資訊等交付與VIZIO、第三方及其相關企業做為行銷、發送特定廣告使用。   起訴狀中並稱該公司所謂之智能互動機制,雖可做為協助節目製作和建議,卻也同時於未對消費者詳細說明之下,逕行蒐集相關收視資訊,而此類追蹤消費者資訊屬不公平且欺騙的行為,已違反了FTC與紐澤西州對於消費者保護之法律。   為達成本案之和解,該公司願支付兩百二十萬美元作為和解金,包含向FTC繳納的一百五十萬美元及一百萬美元罰款與紐澤西州消費者事務所。聯邦法院命令並要求VIZIO必須清楚揭露其蒐集資料及分享給他方單位之行為,並取得消費者明示同意;另一方面,該命令亦禁止VIZIO對他們所蒐集消費者之隱私、安全及機密性資訊做誤導性的不實陳述以及刪除於2016年3月1日前所有以不當方式取得之消費者個人資料。該公司尚須接受兩年一次的隱私權安全保障計畫(名詞),包括全面性隱私風險評估、識別消費者個資之潛在不當使用情形,並制訂相關措施來修復這些風險。另新增一項銷售管理計畫,以確保該公司產品經銷商及售後服務均能就消費者個人資料得到保障。   此次事件而言,和解金雖非屬可觀之金額,然重點在於作為世界最大的智慧電視製造商之一的VIZIO,經揭露此一訊息後對其商譽之影響,或許才是最大的打擊。為了在大數據時代中能有效的管控法律風險,任何蒐集消費者行為等個人資料時,均應符合相關法令的規範,如建立個人資料保護機制並事前告知取得消費者蒐集之同意為宜。

美國有限合夥發展於我國之借鏡

美國強制電子通訊服務提供者保存用戶紀錄之立法提案引起強烈抨擊

  由美國共和黨所倡議的法案「Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2009」(S. 436,H.R. 1076),於今年2月13日交由參、眾兩院進行審議;鑒於網路色情危害青少年之問題相當嚴重,該法案訂定了加重色情犯罪刑度及其他數項保護措施,旨在減少網路色情對於兒童的危害。但其中一項措施要求電子通訊服務者、遠端電腦服務提供者,對於隨機配置之暫時性網路位置等相關可識別用戶身份的紀錄及資料,應保存至少兩年,引發業者及隱私權保護團體極大的反彈聲浪。   業者反彈的原因在於依據18 U.S.C §2510對於「電子通訊服務」(electronic communication service)之定義,係指「提供使用者接收、傳送有線或電子通訊的服務」,幾乎囊括所有類型的資通訊服務提供者;倘若法案通過,則如AT&T、Verizon電信業者、Comcast有線電視營運商、網路電話業者、提供Wi-Fi接取點服務者、及動態主機隨機配置IP位置之服務提供者等,未來皆須依規定負有保存記錄至少兩年的義務,將導致其儲存設備之成本大增。   此外,保衛隱私權團體大力抨擊此種無差別強制保存用戶特定紀錄的作法,形成潛在傷害隱私權的危機,若是保管不當而造成資料外洩、或資料遭不當使用,其受害規模將難以估算。由於業者及民間反彈聲浪相當大,參、眾兩院是否通過此法案,或做出若干調整,仍待後續觀察。

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).

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