基因轉殖複製羊 創造生技產業的新利基
台灣複製動物技術又邁向新的里程碑。行政院長謝長廷於
目前人類第八凝血因子市價每公克價值 290萬美元﹙相當於新台幣8千萬元﹚， 全球每年約需要 300公克，預計將創造8億至9億美元價值的市場，由於「寶鈺」母子成為凝血因子供應源，其產值及身價自然十分驚人。雖然距離商品化階段仍有一段距離，但此項技術於世界已屬領先。
「寶鈺」順利產下後代將創下我國體細胞製動物正常繁殖後代之首例，以及開創基因轉殖羊之下一代傳承母羊外源基因人類第八凝血因子之生物科技的突破，未來運用複製與基因轉殖科技，利用家畜泌乳系統作為生物反應器以生產醫藥蛋白，將可成為台灣生技產業之利基點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省於2022年8月31日公布「伊藤報告3.0版」（伊藤レポート3.0）和「為協力創造價值之綜合揭露、對話指南2.0版」（価値協創のための統合的開示・対話ガイダンス2.0，簡稱價值協創指南），強調企業永續轉型重要性。所謂永續轉型，係指社會永續發展與企業永續發展必須「同步」，及企業為此需要在經營面和產業面進行之改革。 「伊藤報告3.0版」整理企業推動永續轉型應採取之措施，包括必須根據社會永續性擘畫未來方向，並制定可實現長期價值之企業戰略、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、治理目標等。此外，伊藤報告也指出供應鏈全體（包含中堅、中小企業和新創企業等）和投資鏈上之參與者，都需要推動企業永續轉型。 為強化企業經營以實現永續轉型，經濟產業省同步修正「價值協創指南2.0版」，調整企業資訊揭露及對話方式，讓過程可以更有效率及建設性。指南修正重點包括：（1）全部項目都強調為實現永續社會，企業長期且持續提供價值的重要性及因應方向；（2）新設長期戰略項目；（3）確保「氣候相關財務揭露（Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD）」所提出之治理、戰略、風險管理、指標與目標之揭露架構與整合性；（4）於項目「實施戰略（中期經營戰略等）」中，強調人才戰略和人才投資重要性；（5）新設實質對話、約定項目。
世界經濟合作暨發展組織(OECD)修正「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」1980年09月發布的「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」，當中的8大原則對個人資料保護的法制產生深遠的影響，但隨技術發展，資料傳遞所產生的風險遠較於1980年代來得複雜。2013年所發布的內容，風險管理及為全球資料流通的互動性為兩大主軸，因此，在指引中納入新的概念，包含1.國家隱私策略：有效的隱私法制是不可或缺的，但在今日國家應該將隱私保護放在更高的戰略位置、2.隱私管理程序：（以個人資料）為核心服務的機制應系統化的保護隱私、3.資料安全漏洞通知:涵蓋有權者及各別個體的通知。 在指引第一章附件的第三部份-責任的履行，增加資料控制者（data controller），應有管理程序以符合上述的原則，該管理程序需包含資料風險的評估、內部監控、通知主管機關等要求;第五個部份-國家實施則新增加隱私主管機關的設立、考量不同角色(如:資料控制者)所應遵循的行為、考量其它的配套措施，如技術、教育訓練等。 在OECD的成員國，如:日本，已開始向該國國內說明2013年版的指引，但亦有部分會員國，如:加拿大，由於指引涵蓋公部門及私部門，加拿大亦討論如何與該國的資訊近用法(Access to Information Act) 及隱私權法 (Privacy Act)建構一個完善的適用模式。指引對於未來國際資料傳輸及管理程序的建置，必然產生結構性的影響，值得持續關注。
歐盟執委會公布「數位金融包裹」法案為鼓勵金融產業之創新，同時使其遵循應有之責任，並讓歐盟金融消費者與商業機構享有更多之利益，歐盟執委會於2020年10月24日提出數位金融包裹法案（Digital Finance Package），並提出以下2項數位金融立法提案： 一、加密資產立法提案（Proposal for Markets in Crypto-assets） 為促進金融創新並同時保有金融穩定性與保護投資人，歐盟執委會提出加密資產管制框架立法提案，並將加密資產分為已受監管與未受監管兩類，前者將持續依據既有規範進行管理。而針對尚未管制之加密資產，該提案針對加密資產發行人與加密資產服務供應商建立嚴格限制，要求取得核准後始可提供服務。具體而言之，立法提案包含以下項目： （一）針對加密資產、加密資產發行人等金融商品名詞進行定義。並建立加密資產服務供應商與發行人營運上、組織架構與資產發行程序之透明度與揭露制度。 （二）針對向公開市場提供加密資產進行管制，例如，依據提案第4條，供應商應為法人，第5條則要求供應商應製作加密資產白皮書，並將其提供給主管機關後始可於公開市場提供相關服務。 （三）針對代幣資產發行人以及其加密資產之審核程序，依據提案第15條，代幣發行者必須為歐盟境內之法律實體。另外，該法要求加密資產發行人應誠實、公平且專業，並完成加密資產白皮書之出版與制定市場溝通規則。 （四）針對加密資產之收購，該法第4章亦設有相關規範，於第37條及38條規定收購之評估機制。 （五）針對加密資產服務供應商之授權與營運條件，該法第5章規定歐盟證券及市場管理局應建立加密資產服務供應商之登記制度。 （六）針對市場秩序維護之部分，該法於第6章規範相關預防市場濫用之禁止事項與要求，並於第7章賦予歐盟成員國各主管機關相關權力，例如第94條之監督與懲處權限。 二、歐盟數位營運韌性管制框架立法提案（Proposal for Digital Operational Resilience） 數位化總伴隨資安風險，歐盟執委會於包裹法案內亦提出歐盟數位營運韌性管制框架立法提案，以確保相關企業可應對所有與通訊技術有關之干擾與威脅，另外，銀行、證券交易所、票據交換所以及金融科技公司將需遵循嚴格之標準以預防並降低ICT資安事件所產生之衝擊，另外亦將針對金融機構雲端運算服務供應商進行監管。具體規範包含： （一）ICT風險管理要求：該立法提案參照相關國際標準，於第5至第14條制訂相關ICT風險管理要求，惟未要求應遵循具體國際標準。 （二）ICT相關事件報告：該提案於第15至20條規範相關報告義務，將整合歐盟金融機構之ICT相關事件報告與監測程序。 （三）數位運作韌性測試：該提案於第21至第24條要求ICT風險管理框架應定期進行測試，惟具體方法可依據組織之規模、風險側寫與商務模式進行調整。 （四）第三方單位風險：該提案於第25至39條規範組織應對ICT第三方供應商風險進行監測，例如，第25條要求金融機構委外執行業務仍應隨時遵循所有金融服務規範，另外，ICT風險管理框架之內容亦應包含第三方ICT風險之監督策略。
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).