歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法(European Climate Law)中所設定減碳目標達成,於2030年減少相當於1990年55%的排碳量,故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標,具體提案內容如下: (1)能源效率:修正《能源效率指令》(Energy Efficiency Directive),設定2030年能源消耗減少36~39%目標,並要求每年更新公部門建物至少3%,以提升能源效率; (2)再生能源:修正《再生能源指令》(Renewable Energy Directive),目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%; (3)交通運輸:於陸路運輸,透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》(Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans),針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標,並配合《替代燃料基礎設施規則》(Alternative Fuels Infrastructure Regulation)之修正,明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站,以提供低碳運具之需求;於空運,歐盟航空永續燃料倡議(ReFuelEU Aviation Initiative),要求航空能源供應商增加永續燃料比例;針對海運,則透過歐盟海事燃料倡議(FuelEU Maritime Initiative),針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬,並設定最高排碳量。 (4)財稅政策:制定《碳邊境調整機制》(Carbon Border Adjustment Mechanism),針對被選定的目標產品(包含:水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁)訂定碳價格,於其自境外輸入時課徵稅費,以解決碳洩露問題;修正《能源稅指令》(Energy Taxation Directive),調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定,透過稅收調整能源使用之誘因,以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制:修正《溫室氣體排放交易指令》(EU Emission Trading System Directive)擴大碳交易機制適用對象,納入海運、燃料供應中心,同時要求會員國應將碳交易所得,全數用於氣候能源相關計畫,以補足當前財務上的缺口。 總結而言,歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標,透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段,希望多方面對減碳做出貢獻,以加速減碳的進程。
德國因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)之通過,即將進行該國資料保護法(BDSG)修正德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會(bitkom)於2016年9月2日釋出將以歐盟新制定之一般資料保護規則(GDPR)內容為基礎,調整德國聯邦資料保護法(BDSG)之修法動向。 德國政府正在緊鑼密鼓地調整德國的資料保護立法,使之與歐盟GDPR趨於一致。已知未來將由“一般聯邦資料保護法”取代現行的聯邦法律。草案內容雖尚未定稿,但修正方向略有以下幾點: 首先,德國未來新法不僅參考GDPR、也試圖將該法與GDPR及歐盟2016年5月4日公告之歐盟資訊保護指令Directive(EU)2016/680相互連結。該指令係規範對主管機關就自然人為預防,調查,偵查等訴追刑事犯罪或執行刑事處罰目的,處理個人資料時的保護以及對資訊自由流通指令。 其次,新法將遵循GDPR的結構,並利用一些除外規定,如:在資料處理時企業應指派九人以上資料保護官(DPO)的義務。某些如通知當事人的義務規定,亦有可能在存有更高的利益前提下,限縮其履行範圍。此意味某些通知義務有可能得不適用,例如履行該義務需要過於龐大人力、資金支出、耗費過多等因素。 第三,聯邦法律將保留一些規定,如上傳給信用調查機構的條款、雇傭契約中雇用方面處理個人資料的條款,以及在公眾開放地區使用電子光學裝置監視的條款等。 最後,立法修正動向值得注意的重點尚有,(1)未來德國立法者將如何應對新的歐洲資料保護委員會(EDPB)中德國代表的地位(represe。由於EDPB將發布具有約束力的決定,針對爭議內容的決定意見,德國內部顯然應該統一意見。蓋因迄今為止的德國聯邦資料保護監察官(17個)經常提出不同的見解。此外,(2)還應該觀察聯邦資料保護監察官是否應該賦予權限,向法院提出對歐盟爭議決定或法律救濟,使案件進入德國法院,以爭執歐盟執委會所為之決定是否具備充足理由。前此,德國聯邦參議院(代表十六邦)2016年5月已要求聯邦政府引進新規定,使資訊監察保護官有請求法院救濟之權。這項源於安全港協議判決的討論,將來有可能提供德國資料保護監察官,挑戰隱私盾協議的可能性。但新法案是否會解決這一問題,這還有待觀察。 可預見在2017年9月下一屆德國聯邦議會選舉前,將通過法案。
美國提出加速營業秘密盜竊調查的相關立法2021年6月,美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議,目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業,可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。 參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法(Tariff Act),在美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)中設立新的委員會,並由美國司法部長(Attorney General)領導,負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控,或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品,但據了解,目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。 雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟,但在現行制度下需要的時間過長,最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度,將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時,可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。 「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).