智慧財產局修法賦予動植物專利權，但將不及繁殖物
根據現行專利法第５６條第１項規定，獲得動植物相關發明的物品專利權人，專有排除他人未經其同意而製造、為販賣的要約、販賣、使用或為上述目的而進口該物品之權。惟專利法第５條規定，專利物品本身經第一次販賣後，專利權效力及不於後續的實施行為。動植物的繁殖特性，如果一經販賣後，專利權效力即不及，則勢必影響動、植物發明人的權益。
基於上述理由，智慧局經參考歐盟生物技術發明指令第八條，於專利法部分條文修正草案中明訂動植物等生物材料之專利權耗盡範圍，另為了保護農民權益，此次專利法修正草案中亦特別明訂農民免責，使農民自專利權人或其授權人處取得受專利保護之植物繁殖材料，可將收穫後之種子在其農地上進行繁殖使用，而為專利權效力所不及。
美國《健康保險可攜性及責任法》（HIPAA）係「保護個人電子醫療資訊隱私」的法規。其「受規範對象」（Covered Entity）為：使用電子方式傳送任何醫療資訊的醫療計畫、健康資訊處理機構（Health Care Clearinghouses）或醫療照護提供者。2018年12月14日，美國衛生及公共服務部（下稱：官方）發表〈公眾意見徵詢書：修改HIPAA規則以促進整合醫療照護〉（Request for Information on Modifying HIPAA Rules to Improve Coordinated Care），擬修正方向如下： （一）促進醫療行為、整合醫療照護、專案管理的資料分享 HIPAA原先僅允許受規範機關在醫療行為、支付、營運中揭露受保護健康資訊（PHI）。然而，這並不包含醫療照護或專案管理。官方傾向修法讓醫療照護或專案管理成為允許揭露PHI的情形。同時，也希望修法讓PHI的取得更具時效性，以利於病歷在受規範對象間的流通。 （二）推動親友參與解決當事人鴉片類藥物成癮和精神疾病問題 HIPAA允許受規範對象在特定條件下，向照護者（Caregiver）揭露PHI，包含緊急狀況，也包含嚴重的精神疾病。然而，許多受規範對象因為擔心違反HIPAA，而不願通知當事人的親友。這種狀況相當不利於整合醫療照護和專案管理的發展。目前官方尚未研擬出具體改善方法，希望外界可以提出方案。 （三）會計資料的揭露以存取報告代替 在當事人申請下，受規範對象或其商業夥伴應提供近六年內與PHI相關的會計資料。然而，許多受規範對象的系統無法分離出應提供給當事人的部分，只好提供整份會計資料，因而造成龐大負擔。官方擬修法，只提供當事人「存取報告」（Access Report），該報告會載明誰曾經存取電子紀錄。 （四）隱私權行為通知（Notice of Privacy Practices） 受規範對象在許多狀況下，需取得當事人隱私權行為通知的書面同意書，這次的修法希望可以減少書面同意，以利於受規範對象發展整合醫療照護。
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).
美國發布了「消費者隱私權法」草案美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」（Consumer Privacy Bill of Rights Act）草案，目的在於擴大消費者資料的保護範圍。 該草案的重點分列如下： 透明性：受規範主體必須提供資訊主體簡潔、明顯、易懂的公告，公告內容必須提供簡潔、明瞭及即時的隱私與安全運作，包含資訊保存、揭露以及個人資料存取機制。 個人控制：受規範主體應該在合理範圍內提供機制，讓資料主體能控制其個人資料之處理，同時也規範應讓消費者撤銷個人資料使用的同意。 注重資料蒐集與合理使用：受規範的公司機構必須依據其清楚、合理的說明規則來進行個人資料的蒐集、保存與利用。同時，在資料蒐集之特定目的完成後的合理時間內，必須針對所蒐集的個人資料進行刪除或是去識別化。 安全性的維護：為了維護個人資料之安全性，以防止其遺失、陷入危險、改變以及未經授權之使用或是揭露，公司機構必須進行安全風險評估，並且採取合理的資訊安全防護措施。 存取與正確性：受規範的公司機構必須提供資訊主體合理的存取權利，同時也應該採取合理的步驟，來維護資料的正確性。 擔負隱私維護的責任：受規範的公司機構必須針對員工實施資安教育訓練、進行隱私評估、隱私設計、遵守隱私保護義務以及採取適當的措施來遵循本草案之規定。 不受本草案規範之公司機構： 25名員工以下的小型公司，且其處理者僅限於員工與求職者之個人資料。 未刻意蒐集、處理、使用、保存或揭露個人病史、原生國籍、性傾向、性別、宗教信仰、資產狀況、精確的位置資訊、獨一無二的生物識別資料或是社會安全號碼，並符合以下要件之一者： 在12個月內蒐集個人資料筆數在10,000筆下； 5名員工以下。 除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則，該草案也要求「聯邦貿易委員會」（Federal Trade Commission, FTC）確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定，包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」，將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。 該草案引起了產業界極大的反彈，隱私團體也批評該草案太過寬鬆，留給產業界太多自由空間，同時目前國會由共和黨所主導，因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。
日本學術會議建議因應疫情強化ICT建設和推動數位轉型日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」（感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進）法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題，日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議，希望能在確保資安及隱私的前提下，達到防止感染擴大與避免醫療崩壞，以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」，未來應建立預防和控制感染症之綜合平台，統一地方政府感染資訊之公開內容、項目，檢討遠距醫療和數位治療法規，進行相關法制環境和基礎設施之整備；針對「社會生活之數位轉型」，日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育，並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備；針對「資安與隱私保護」，除檢討建立利用感染者個人資料，以及可知悉個人資料利用狀況之制度，亦應擴大及強化信用服務（trust service）和感染資訊共享系統等措施。