菲律賓推動基改稻米 窒礙難行

  根據國際間重要農糧組織ISAAAInternational Service for the Acquisition of Agri-Biotech Applications)所公布的2004年統計報告,全球基改作物栽種面積已達八千一百萬公頃,在2003年僅有六千七百萬公頃,成長幅度高達20%,尤其是在開發中國家。菲律賓是亞洲第一個支持商業化生產基因改造食物的國家,從2000年起即開始商業交易基因改造作物。由於其所研發之轉殖”IR-72”稻米品種栽培並不普遍,也未被消費者、農夫及麵粉業者廣泛地接受,因此不合適商業化生產,雖然菲律賓嘗試其他較受歡迎的品種來進行基改轉殖,但迄今尚未成功。


  基於基因稻米對於環境安全和人體健康所帶來的影響是無法預知的,綠色和平組織抗議菲律賓政府加速推動生技農作物的計畫。菲律賓所面臨的挑戰不單僅是綠色和平的抗議,另一個因素因為氣候的不穩定而影響了稻米的產量,今年生產量僅
148萬噸,距離目標?151萬噸,因此仍需仰賴進口稻米來彌補這不足的差距。


  菲律賓稻米研究中心執行長
Leo Sebastian認為,基改稻米並不是解決稻米供應不足的唯一方式,引介栽種高生產量的稻米品種或者改善灌溉系統等都是可行的方式。

相關連結
※ 菲律賓推動基改稻米 窒礙難行, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=430&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2025/11/21)
引註此篇文章
你可能還會想看
為降低奈米材料風險以保障健康安全,美國環保署(EPA)擬公佈一系列相關新規範

  為了致力於確保及避免因特定奈米材料的曝露而不經意對環境、健康與安全(Environmental, Health and Safety,簡稱EHS)帶來潛在危害,美國環保署(Environmental Protection Agency,簡稱EPA)預計將於今(2011)年1月針對奈米材料的管理規範公佈三項新規定,此舉將使得EPA更能對於目前既有與未來新興奈米材料上有更充分的管理空間,同時這三項新規定也將接受來自公眾與各界人士的意見評論。   這三項新規定分別與顯著新用途規則(Significant New Use Rule)、試驗規則(Testing Rule)和資料收集規則(Data Collection Rule)有關。首先,就顯著新用途規則而言,多年來相關倡議團體(advocacy group)請求EPA將既有的奈米材料視為是「毒性物質管理法」(Toxic Substances Control Act,簡稱TSCA)下的顯著新用途,依此EPA將可管理奈米銀、奈米級二氧化鈦、奈米級氧化鋅等材料,亦可因此對要求廠商限制產量、採取勞工安全措施、進行毒性測試,並要求廠商不得故意將奈米材料釋出或排放至環境中。雖然現在尚無法確知詳細法令規定,但已知EPA有意透過TSCA第5條處理上述種種問題,其可能作法為奈米材料將不再受既有化學物質並非顯著新用途的限制,而任何以既有化學物質製成的新型奈米材料將被視為是顯著新用途。   其次,則是試驗規則,目前EPA對於特定奈米材料要求進行90日呼吸毒性試驗,而新規定將在TSCA第4條之下,要求對奈米粘土、奈米氧化鋁、奈米管等也進行相同的試驗。此係由於目前在經濟合作開發組織(Organization of Economic Cooperation and Development,簡稱OECD)主導的毒性試驗計畫之下,仍未有其他國家願意主導奈米黏土、奈米氧化鋁的試驗,以及通常90日呼吸毒性測試所費不貲,故未來美國預計率先投入,各界亦期盼EPA所提出的新規定將准予廠商以合作提出申請,以利於降低成本並落實相關試驗。   此外,資料收集規則將要求廠商必須正式遞交相關奈米材料的EHS資料,以供EPA進行評估審查,故新規定將在TSCA第8條之下,將原先EPA「奈米材料管理計畫」(Nanoscale Materials Stewardship Program,簡稱NMSP)的自願性參與改為強制性的資料收集,然而由於TSCA中規定對於僅使用少量奈米材料或作為研究目的者,可申請免除資料收集,故廠商仍可依此排除此一義務。   綜合以上,使用相關奈米材料的廠商應密切觀察未來三項新規定的發展動向,以確定日後如何遵守EPA的相關法令規定,落實風險管控,保障自身權益。

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).

2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍

  日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件,但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上,約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。   日本網路資安協會(JNSA)與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。   新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外,但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍,因此從今年的調查對象裡排除。   在2011年發生的資料外洩事件有1551件,比起前年的1679件減少128件,大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆,與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。   將事故原因以件數為基礎來分析,可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8%為第一位,其次是「管理過失」佔32%,再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7%。但以筆數來看,值得注意的是「管理過失」佔37.7%最多,但「操作錯誤」就僅有佔2.3%的少數。   再以佔全體事件件數5%的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9%;在佔全體件數僅有1.2%的「違法存取」卻在筆數佔了20.9%,可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。   再者從發生外洩原因的儲存媒體來看,紙本佔了以件數計算的68.7%的大多數,以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1%;但以筆數計算的話,外接式記憶體佔了59.1%、網路佔了25.5%的不同的發生傾向。   從大規模意外來看,金融機關與保險業界是最值得注意,前10件裡佔了7件。從發生原因來看,「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件,其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。   依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣,每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。

英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道

英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道 科技法律研究所 2013年06月28日 壹、背景說明   英國智慧局於今年(2013)3月底時宣布投入15萬英鎊(約683萬元台幣)啟動一項名為數位著作授權平台(Copyright Hub)的建置計畫[1]。所謂的數位著作授權平台的概念,係來自於2012年英國卡迪夫大學(Cardiff University)經濟系教授Hargreaves在2011年5月發表的一篇研究報告[2],報告內容指出英國目前在多樣化的數位著作授權市場中,已經跟不上數位時代腳步。包括授權費用過高(授權過程繁複)、利用人不易取得作品之著作權、數位著作權交易不夠透明等,導致數位著作授權市場過小,並阻礙創意產業新的數位商業模式發展等,該文並指出若解決上開問題,在2020年後英國每年將可增加220萬英鎊的收入(約1億新台幣)。   Hargreaves教授認為要解決當前的困境,可以成立一個具有自動的電子商務媒合網站(automated e-commerce website),或是網絡系統(network of websites)的單一平台,來解決權利人、利用人、以及市場等關於著作權的授權事宜,此平台稱為數位著作權交易中心(Digital Copyright Exchange),此概念隨後再經英國智慧局委託Richard Hooper教授進行評估研究,正式將該平台命名為「數位著作授權平台」(Copyright Hub),並於今年3月底正式啟動建置計畫。 貳、數位著作授權平台(Copyright Hub)初步構想 Hooper教授受託針對數位著作權交易中心(Digital Copyright Exchange)的可行性進行研究[3],原則上贊同此種平台的概念,但其另外強調該平台的性質應是一個由產業界主導的非營利組織(industry-led and non-profit),並應搭配以下措施: 一、數位內容作品識別認證   建立數位內容物件識別認證機制,釐清數位內容之權利人與利用人(被授權者)之關係,以加速數位著作之流通以及侵權之防止。例如,以數位圖像而言,其互通的內容識別碼、以及作為數位圖像內容識別碼的後設資料(metadata)[4]容易被移除或變更,以至於無法辨識該圖像的權利人與被授權者為何,同時真正權利人無法收取著作利用的權利金,進而阻礙圖像授權產業的發展。又如以數位音樂為例,目前採行的國際標準碼(ISAN或EIDR),可由業者自行決定,而不同的國際標準碼也應該能夠互相轉換或辨識。 二、降低孤兒著作之利用成本   有關孤兒著作之運用,利用人通常要證明已盡一切努力之辛勤搜尋(diligent search),方能進行該孤兒著作的加值利用。Hooper教授於該研究報告中建議,當利用人透過此數位著作交易平台蒐尋著作權人未果時,便符合已盡一切努力之辛勤搜尋[5],以符合數位時代的搜尋態樣,降低利用人搜尋的成本。 三、減低數位作品合法取得之落差   目前在數位世界中,權利人與利用人間,就合法取得著作之可能性存在高度落差(Repertoire Imbalance )[6]。舉例而言,在現實世界中如欲購得知名畫作,對於消費者來說,通常可預期相關交易資訊,包括購得管道、價格等。但在網路世界中,目前不但未發展出明確之交易管道,同時亦有為數不少的非法著作在網路上流竄。因而對於消費者來說,其自然而然以非法著作為其消費標的。從而對著作權利人而言,自然對於數位化的環境保有保障不夠充分之印象。進而降低著作權利人投入資源將著作予以數位化的意願;或縱使數位化後,對於投入數位交易市場,進行授權或銷售亦有所顧忌。因此Richard Hooper認為「數位著作交易平台(Digital Copyright Exchange, DCE)」的概念,除提供線上交易管道外,也須搭配其他技術、措施,以降低非法著作物的複製、流通。 參、由官方成立團隊協助建置數位著作授權平台(Copyright Hub)   英國智慧局聽從Hooper報告之建議,於當年(2012)11月成立「授權推進團隊」(Copyright Licensing Steering Group),由前英國國家廣播公司(British Broadcast Company, BBC)商務授權部主任James Lancaster擔任計畫主持人,下設六個工作小組,以針對Hooper報告所提出的各項主題進行研議,並找出可行之解決方案[7]。六個工作小組分別為:   1.數位著作授權平台籌設小組(Copyright Hub Launch Group)   2.數據轉換小組(Data Building Blocks)   3.數位授權解決方案小組(Digital Licensing Solutions)   4.圖像與後設資料小組(Images and Metadata)   5.教育推廣小組(Education Licensing)   6.音樂聯合授權小組(Joint Music Licensing)    從以上各工作小組定位觀察,不難發現「數位著作授權平台籌設小組」係整個授權推薦團隊的主要核心,其他小組的角色為配合研擬該平台的授權業務相關措施。 圖1:授權推進團隊組織圖 資料來源:http://www.clsg.info/uploads/CLSG_Organisation_Chart.pptx 肆、數位著作授權平台(Copyright Hub)之基本定位與功能   至於數位著作授權平台的定位為何,,根據該平台籌設小組所提出的營運方針[8],初步觀察該平台的定位與功能可歸納出三項特點: 一、平台定位為連結利用端與權利端之入口門戶(Portal)[9]   該匯轉平台的定位為連結(connect)利用端與權利端的入口門戶,屬於一種著作權資訊匯集中心;另外該平台之建置應由產業界所主導的非營利的組織並採自願加入的性質。只要涉及著作權以及著作臨接權相關的內容作品,都可以加入此平台,不限於數位形式的內容作品。平台並非要取代現有的市場機制,而係在促進現有的集體管理團體、作品登記單位(Registry)以及跨領域之間有關著作權之交流。 二、平台的主要功能在於媒合權利端與利用端[10]   平台主要提供的服務內容為協助利用端找尋合適的內容以及權利資訊,降低其在海量的數位世界裡搜尋的成本。此外,該平台也具備媒合功能,即利用人也可以透過該平台向權利人提出授權申請,或是由權利人向不特定或潛在的利用者提出授權的邀約,平台僅作為第三方的媒合者,協助兩端進行相關授權事務。另外,透過平台的資訊彙整機制,也可降低授權的爭議,例如專屬授權的重疊,以及授權範圍的疑義等等。 三、平台須借重數位權利資訊管理工具以達成目的[11]   目前數位作品透過數位權利管理資訊系統(Copyright Management System)已蔚為趨勢,因此該平台希望藉由多媒體識別網絡(Multimedia Identifier Network),在每一個數位作品加入一個管理碼,用以管理作品的權利資訊(包括授權內容等訊息)。此外,平台未來也會建立識別不同國際標準碼的機制,讓使用不同國際標準碼之作品在此平台上都能夠互相轉換或辨識。 伍、事件評析   從英國智慧局啟動成立數位著作授權平台的計畫,可以看出英國政府有意希望透過一個入口的網站來提供作品權利資訊,亦即由一個「節點」(Hub)[12]連結到各個相關著作權資訊的資料庫或管理團體,目前主要先進國家對於數位著作權彙集管理似乎有此種趨勢,例如日本的著作權資訊集中處理機構(著作権情報集中処理機構)[13]也是採用此種著作權彙集管理方式,不過其定位僅在於資訊提供。成立這些機構的國家,實際上都有良善且歷史悠久的著作權集體管理團體,同時也建立了相當數量的著作權相關數據,因此當要建置此類平台或入口網站時,馬上可擁有相當規模的平台資料庫。 我們也不難觀察到,該平台不斷強調其性質應該是非營利的組織,同時不會涉及相關的授權與交易(但提供協助),也不干預市場既有的商業機制,亦即政府只要擔任輔導或是初期研究建置的角色即可,所有的授權、交易都應該由民間自行運作,也不應該強迫其他產業加入,應由產業自行決定。儘管該平台的理想模式是如此,但該平台實際上尚未運作,是否可能達成每年增加一億台幣的產值也有待觀察。   不過從英國智慧局投入資金啟動數位著作授權平台此一動作,不難發現英國政府的企圖心,欲透過此一平台媒介進一步將英國的音樂、圖像、影音透網絡推廣到世界。從文化層面來說,係希冀透過該媒介再傳遞或散布英倫三島的文化,進而透過間接或直接產生經濟上的價值反饋。至於英國的作法於我國是否有可參考之處?實際上本文認為,由於我國的民主自由開放,所孕育出來文化能量,足以堪稱華語世界之翹首,富有蓬勃發展的音樂產業、出版產業、以及近來興起的影音產業,在華語世界或是亞洲等,競爭力不亞於其他國家,甚至近來流行文化已經深入擴散到鄰近國家當中[14],我們如何透過科技媒介整合文創產業,進而增加經濟上的產值,英國的此種思維脈絡足堪借鏡。 [1] Government gives £150,000 funding to kick-start Copyright Hub(2013.03.25), http://www.ipo.gov.uk/about/press/press-release/press-release-2013/press-release-20130325.htm [2] Digital Opportunity - A review of Intellectual Property and Growth, http://www.ipo.gov.uk/ipreview-finalreport.pdf [3] Copyright Works: streamlining copyright licensing for the digital age, http://www.ipo.gov.uk/dce-report-phase2.pdf. [4] 後設數據(Metadata),又稱元數據、中介資料,為描述數據的數據(data about data),主要是描述數據屬性(property)的資訊,用來支援如指示儲存位置、歷史資料、資源尋找、檔案紀錄等功能。元數據算是一種電子式目錄,為了達到編製目錄的目的,必須在描述並收藏數據的內容或特色,進而達成協助數據檢索的目的。See Kai M. Hüner, Boris Otto, Hubert Österle, Collaborative management of business metadata, International Journal of Information Management, 31(4), 305, 305-308 (2011). [5] Hooper & Lynch, supra note 115, at 31. [6] 參考Hooper & Lynch, supra note 115, at 34. [7] Creative Industries Drive Momentum to Streamline Copyright Licensing in the Digital Age, http://www.clsg.info/uploads/Copyright_Hub__Press_Release.pdf [8] The Copyright Hub: Operating Policies, Version 1.0, November 21 2012, available at http://www.copyrighthub.co.uk/uploads/Copyright_Hub_Operating_Policies_-_Version_1.0_Nov_2012.doc [9] Ibid, P.2 [10] Ibid , P.3-4 [11] Ibid , P.5-6 [12] 此處的hub根據上下語義翻為節點為宜。 [13] 著作権情報集中処理機構,http://www.cdc.or.jp/ [14] 邱莉玲,〈台味指數 8成日本人哈台〉,工商時報,2013-03-08,http://money.chinatimes.com/express/express-content.aspx?id=14435&cid=7

TOP