FCC提出推動10年國家寬頻計畫
2009年2月美國總統歐巴馬簽署美國振興經濟方案，釋出72億美元擴展寬頻網路連結應用，以網路開放為前提，要求聯邦通訊委員會提出國家寬頻計劃。美國聯邦通訊委員會（ＦＣＣ )在2010年3月12日公布將推動一項歷時十年的遠大計畫，希望透過建立高速網際網路，重塑美國媒體與科技優先順序的概念。該計畫預定2010年3月16日送交國會。
這項計畫反映美國正視寬頻網路正逐漸成為取代電話與廣播電視業的普通媒介，工作重點在於強化網際網路存取方便性。該項計畫的重點包括補助網際網路提供者佈建偏遠地區的網路服務、拍賣頻譜以供無線寬頻設備使用，以及發展新型態的有線電視與上網功能之全面式機上盒。
此一計畫牽涉數百億美元的聯邦經費，但ＦＣＣ認為，應可透過拍賣頻譜自給自足。此外，該計畫中的部分建議，尚須國會採取行動與業者支持才能落實，至於使用者恐怕要在數年後才能看到效果。
目前美國在使用寬頻與高速上網等方面落後包括亞洲國家在內的許多國家，約超過30％的美國人無法上網，原因是負擔不起或是沒有意願使用。而ＦＣＣ的計畫希望能將美國打造成一個完全網路連結的環境，透過還有待矽谷研發的無線裝置讓民眾能快速上網取得健保資訊、進行網路學習，以及進行警民連線。
不過，ＦＣＣ必須審慎處理既有業者上網費率與品質的問題，此外，不少電視業者以供公眾利益為由反對，並抗拒交回頻譜，以及認為這樣計畫將會導致訊號覆蓋及干擾的問題。
近年來許多先進國家的藥廠或是生技公司紛紛到生物資源豐富的國家從事生物探勘活動，希望可以尋找合適的生技產品候選者 (candidate) ，也因此產生許多不當佔有的生物盜竊 (biopiracy) 事件。 由於印度本身在 2002 年專利法修正時，特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ，應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ，未揭露其來源地或提供錯誤資訊者，則構成專利撤銷之理由； 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」，意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者，或者申請專利之權利內容含有傳統知識者，可提出異議之事由。 目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知，由於該談判採取 「單一承諾（ Single Undertaking ）」模式且可從不同議題間相互掛勾，加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場，在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎，認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外，還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ，以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。 因此，印度提出修正 TRIPs 協定的建議，強制會員國必須改變內國法律，規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源，並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。
英國公平貿易署公布有三分之一之網路商店未遵守消費者權利保護規範英國公平貿易署(Office of Fair Trading，簡稱OFT)公布於2007年底針對網路商店是否遵守消費者保護相關規範進行調查之結果，該項調查選定超過500家購物網站，就其是否遵守消費者保護法令，例如是否於網站上告知其公司所在地址、是否善盡告知消費者相關權利之義務、以及是否踐行標價透明化之規定等實際運行狀況進行調查統計。結果顯示，近乎有31%的網站並未確實遵守歐洲法律對於遠距交易的全額退費規範；有15%並未告知消費者其享有7天鑑賞期之權利；有14%的網站未告知確切之地址；另有40%的網站並未完全將價錢透明化，尤其並未告知商品於標示價格外必要之附加費用，而係於結帳時方告知，故OFT統計，每年消費者因此繳付的非預期費用總計約達一億英鎊。 於英國，消費者進行網路購物，受到遠距販售與電子商務相關規範之保護，例如2000年通過的消費者保護(遠距販售)規則(The Consumer Protection (Distance Selling)Regulations 2000)即就遠距交易中最重要的消費權利保障事項加以規範，此一法規主要適用於企業對消費者的組織性遠距交易活動，惟並不適用於與不動產買賣、金融服務提供、自動販賣設施、利用公共電話進行之行銷以及拍賣行為。主要規範重點，包括交易完成前必要資訊之提供、猶豫期內隨時解除契約之權限、契約解除權之例外、解約後獲得費用返還之權利、消費者返還貨品之義務、卡片付款受詐欺之解約權利等。
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).
RFID應用與相關法制問題研析－個人資料在商業應用上的界限