德國完成800MHz頻譜重分配
德國電信監理機關Bundesnetzagentur (BNetzA)於2010年5月宣告完成包括800MHz、1.8GHz、2GHz和2.6GHz等多頻帶中共計41塊頻段的頻譜拍賣，成為歐洲第一個完成數位紅利頻譜重分配的國家。
本次拍賣主要由四個行動營運商（E-Plus、T-Mobile、Vodafone、O2）參與投標，歷經224回合競標，挹注政府約43.8億歐元收入，遠低於之前預估的80億歐元，也遠低於10年前的3G頻譜500億歐元。
只有三家業者（T-Mobile、Vodafone、O2）取得數位紅利800MHz頻譜使用權；未得標的E-Plus公司則早已表達意願，將租用其中一個得標者的新網路頻寬，以使用數位紅利。
本次拍賣並沒有產生新的市場參進者，此狀況讓那些希望開放新頻譜即可刺激新的市場競爭的人頗為失望。惟BNetzA以為，目前市場上已經有約100家的MVNO業者和為數眾多的次品牌服務經營者在競爭，監管機關看不出應執行拍賣條款中「應有利新的市場參進者」的理由。
市場主導者T-Mobile已經宣稱，將率先於今年開始利用800MHz測試發展LTE服務。但由於在800MHz段部署LTE網路將與歐洲其他國家（主要指TeliaSonera公司在瑞典和挪威）早先同意於2.6GHz佈建的網路技術有異，而在密集的城市環境中，在800MHz與2.6GHz頻段同時部署LTE被視為是相當理想的網路佈建策略，歐盟現階段正在想辦法調和兩個頻段的和諧使用策略中。
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).
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
歐洲化學品管理署（ECHA）下的社會經濟分析委員會已開始針對限制性措施展開風險管理及成本利益分析等相關工作今年(2008)4月2-3號，歐洲化學品管理署(ECHA)下，為社會經濟分析(Socio-economic)目的所設置之委員會，於赫爾辛基(Helsinki)舉行了首次的會議。歐洲化學品管理署執行長Geert Dancet在其公開聲明中提到：「對社會經濟分析委員會(SEAC)之挑戰，是因其被REACH法規範所引用而產生；而此種模式，亦將成為歐盟化學物質立法制度下的一項新工具。其還強調，應同時平等地考量並兼顧到產業、環境及健康等三方面因素，並以前三項因素皆已臻衡平之方式來進行交易」。 此外，於REACH法規範下，該委員會於限制與管理流程上，亦扮演著重要角色。其將掮負起為該署準備關於：申請管理、限制措施建議案提出、以及其他在REACH法規範下與化學物質管理有關之立法措施所將可能導致歐洲社會經濟方面之影響與衝擊等問題，提出相關意見。而目前，就於化學品範圍內，對可能之立法措施未來所將產生的衝擊進行社會經濟面之評估而言，此舉，實為一新且未知的一塊領域。 此外，透過此次會議，除決定了該委員會日後運作之模式外，也達成共識ㄧ致認為：透過此種模式，將能夠保障委員會運作之透明性；同時，還一併能兼顧到它的獨立性，及相關資料的隱密性。目前，該運作模式將待歐洲化學品管理署董事會議正式審核通過後，即開始生效。最後，社會經濟分析委員會於2008年間規畫，擬將舉行兩次會議，而下一次的會議則已預定將於10月份召開。
英國猶疑應否開放人獸混合細胞之胚胎幹細胞研究英國之胚胎幹細胞研究活動，係根據「1990年人類受精與胚胎學法」（Human Fertilisation and Embryology Act 1990，HF&E Act）和「2001年人類受精與胚胎學規則」（Human Fertilisation and Embryology (Research Purposes) Regulations 2001，Research Purposes Regulations）之規定，授權由「人類受精與胚胎學管理局」（Human Fertilisation and Embryology Authority，HFEA）依法管理。 新堡大學東北英格蘭幹細胞中心（North East England Stem Cell Institute）Lyle Armstrong博士，在去年底向HFEA申請一項涉及混合人類與動物細胞製造胚胎幹細胞之研究許可；其計劃利用細胞核轉置技術，將牛的卵子細胞核取出，植入人類體細胞核，並刺激其分裂形成胚囊或早期複製胚胎，用以研究培養病患所需身體組織之技術。過去HFEA從未曾核准過此類研究，僅核准過2件利用細胞核轉置技術和單性活化卵母細胞製造胚胎幹細胞株作為醫學研究之申請。此研究申請訊息一流出，即引起保守團體嘩然及指責，要求英國政府應盡速立法，禁止製造人獸混合細胞之實驗活動。面對各界抗議聲浪，HFEA表示，會暫緩此申請案。 事實上，去年12月英國健康部提出了一篇報告－「人工生殖及胚胎學法之檢討」（Review of the Human Fertilisation and Embryology Act），建議國會應儘速立法規範人類動物細胞混合研究。而英國政府與人民究竟能否接受混合人類動物遺傳細胞研究之合法性、合道德性，則為未來立法動向之重要指標。