加拿大決定將網路中立規範適用至行動無線網路
加拿大廣播電視及電信委員會（Canadian Radio-Television and Telecommunications Commission，CRTC）於2009年10月之Telecom Regulatory Policy CRTC 2009-657中，公佈網路流量管理架構（Internet Traffic Management Pratices，ITMPs）之決定，作為管理ISP業者進行差別待遇之依據。該管理架構是加拿大維護網路中立性原則的實踐。
當時CRTC並未決定該架構是否一併適用於行動無線網路，直至2010年7月CRTC發布Telecom Decision CRTC 2010-445，決定將該規則一併適用於行動無線網路，以解決潛在的差別待遇行為發生於行動無線資料服務。
根據2009年之管理架構，CRTC宣示了四項管理原則：
1.透明度(Transparency)
ISP必須透明揭露他們所使用的ITMPs，使消費者能根據這些資訊決定服務的購買與使用。例如經濟條件的透明，使消費者能夠有符合其支付意願之選擇，使市場機制能夠正常運作。
2.創新(Innovation)
解決網路壅塞最基本的方式是透過對網路之投資，也仍是最主要的解決方案。但依靠投資並不能解決所有的問題，CRTC認為，ISP業者之ITMPs在某些時候，仍需要適當的管理措施介入。業者之ITMPs應針對明確的需求而設計，不可過度。
3.明確(Clarity)
ISP業者必須確保他們所使用的ITMPs不會有不合理的歧視，也不會有不合理的優惠。CRTC所建立之ITMP的管理架構，提供一個清晰和結構化的方法，來評估既有與未來的ITMPs是否符合加拿大電信法（Telecommunications Act）第27(2)條規範。
4.競爭中立(Competitive neutrality)
對於零售服務，CRTC將採取事後管制原則，即接受消費者投訴後處理之原則，進行管制評估。而在批發服務部份，則較為嚴格。亦即，當ISP在批發服務使用了比零售服務較多的限制性ITMPs時，必須得到CRTC之批准。當ISP將ITMPs用於批發服務時，必須遵守CRTC之管理架構，不得對次級ISP（Secondary ISP）的流量造成顯著和不相稱的影響。
值CRTC並將採取行動以確保因實施ITMPs而收集之個人資訊，不被洩漏與使用至其他目的。
在本項決定公佈之後，代表加拿大提供接取網際網路的ISP，無論使用何種技術，都將適用同樣的ITMPs管理原則。在Google-Verizon於美國遊說網路中立性應不適用於行動無線網路之時，CRTC之決定可做為不同方向之參考。
中國大陸國家知識產權局於2017年6月27日公布「專利優先審查管理辦法」，將自2017年8月1日起施行，對符合規定之發明、實用新型、外觀設計專利申請提供快速審查管道。同時廢止2012年之「發明專利優先審查管理辦法」，使優先審查制度之適用不再以發明專利為限。 按「專利優先審查管理辦法」第3條所揭，以下6種專利申請得請求優先審查： 涉及節能環保、新一代資訊技術、生物、高端裝備製造、新能源、新材料、新能源汽車、智慧製造等國家重點發展產業。 涉及各省級和設區的市級人民政府重點鼓勵的產業。 涉及互聯網、大數據、雲計算等領域且技術或者產品更新速度快。 專利申請人或者複審請求人已經做好實施準備或者已經開始實施，或者有證據證明他人正在實施其發明創造。 就相同主題首次在中國提出專利申請又向其他國家或者地區提出申請的該中國首次申請。 其他對國家利益或者公共利益具有重大意義需要優先審查。 作為中國大陸十三五時期所提出之智財法規，或可從中得知未來中國大陸重點發展之技術與智財領域。 台灣專利優先審查制度明訂於專利法第40條、第101條，惟智慧局得優先審查者，僅限於已公開之發明申請案有非專利申請人為商業上實施時或舉發案涉及侵權訴訟案件之審理者。適用對象、範圍與中國大陸優先審查制度有別，我國廠商、研發人員於大陸申請專利時，應予注意。 「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).
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
美國食品藥物管理局（FDA）提案更新食品營養標示為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容，美國食品藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）於二月提案更新現行食品營養標示（Nutrition Facts Label）所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整，主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果，就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物，重新就標示內容進行調整，以強化食品安全的資訊透明，落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下，將針對本次主要調整事項分別作簡要說明： 在新的食品營養標示中，首先，要求額外列出添加糖（added sugars）的數量，以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖（obesity）或促發其他疾病的發生；第二，要求更新食品營養物份量（serving size），對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量，而非顯示消費者「可能食用」的份量；第三，要求標示鉀（potassium）與維他命D（vitamin D）的含量，以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象；第四，調整不同營養素（例如：鈉、膳食纖維與維他命D）的每日攝取標示，使消費者瞭解食品所含營養素內容；第五，持續要求標示總體脂肪（Total Fat）、飽和脂肪（Saturated Fat）與反式脂肪（Trans Fat），並去除卡路里來自脂肪的標示，以提供消費者攸關其健康更有用的資訊；最後，針對食品營養標示的型式進行調整，強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示，以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。 考量美國公共健康問題日益浮出檯面，FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整，希望藉由資訊透明化的方式，讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康，以作為挑選食品時的首要考量，進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重，衛生主管機關是否亟需就食品營養標示，參酌美國或國外規範重新另作檢視，來確保消費者買得放心、食得安心，並吃出健康，則是現行衛生主管機關需另考量的重點。