歐盟提出設立歐洲技術研究院（European Institute of Technology, EIT）之規劃草案
就組織面而言， EIT 係整合由上而下及由下而上兩種組織結構： EIT 本身具有獨立之法人格，其內部除設置管理局（ Governing Board , GB ）監督組織運作外，並有約六十位常設之科學及職員人力；另 EIT 將由數個知識及創新社群（ Knowledge and Innovation Communities, KICs ）組成，各 KICs 代表不同區域之大學、研究組織與企業，各 KISs 與 EIT 以契約規範彼此間的權利義務關係；至於各個 KICs 的組織結構，以及其如何達到契約目的，則交由其自治。目前歐盟執委會規劃在 2013 年以前建構約六個 KICs ，預計在此以前， EIT 需要來自公私部門總計約 24 億歐元（ € 2.4 bn ）的經費資助。
由於 EIT 的設立尚須經過歐洲議會及歐盟理事會同意，若執委會目前所提出的設立規劃草案順利取得前述兩機構同意，預計 EIT 將可能從 2008 年起正式運作，並在 2010 年以前完成兩個 KICs 的設立。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年3月8日公布「安全設計（Secure by Design）」報告，此報告目的在於使IoT設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計，以確保用戶之資訊安全。 此報告中包含了一份經英國國家網路安全中心（National Cyber Security Centre, NCSC）、製造商及零售商共同討論後，提出之可供製造商遵循之行為準則（Code of Practice）草案。 此行為準則中指出，除設備製造商之外，其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。 其中提出了13項行為準則：1. 不應設定預設密碼（default password）；2. 應實施漏洞揭露政策；3. 持續更新軟體；4. 確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護；5. 確保通訊之安全；6. 最小化可能受到攻擊的區域；7. 確保軟體的可信性；8. 確保個資受到妥善保障；9. 確保系統對於停電事故具有可回復性；10. 監督自動傳輸之數據；11. 使用戶以簡易的方式刪除個人資訊；12. 使設備可被容易的安裝與維護；13. 應驗證輸入之數據。 此草案將接受公眾意見，並於未來進一步檢視是否應立相關法律。
美國公民權利辦公室就Sentara醫療機構違反個資外洩通知義務予以重罰美國衛生及公共服務部（Department of Health and Human Services, 下稱HHS）轄下的公民權利辦公室（Office for Civil Right, 下稱OCR）在2019年11月27日，正式對Sentara醫療機構處以217萬美元行政罰，主因該機構違反《健康保險可攜與責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act, 下稱HIPAA）的醫療個資外洩通知義務。 HIPAA是美國有關醫療個資管理的主要規範，依據HIPAA第164.400條以下「違反通知規則」（Breach Notification Rule）規定，當超過500位病患的「受保護健康資訊」（Protected Health Information, 下稱PHI）遭受不當使用或被外洩時，除應通知受害人外，還必須立即告知HHS以及在當地知名媒體發布新聞。而OCR主要負責檢查受規範機構，是否確實執行HIPAA隱私、安全和違反通知規則。 而在2017年4月，HHS收到指控Sentara將含有病患姓名、帳號、就診日期等涉及PHI的帳單發送到錯誤地址，造成557名病患個資外洩。Sentara卻認為該帳單內容未含有病患病歷、治療資訊或其他診斷紀錄，且僅有8人被影響，並非HIPAA應進行個資外洩通知義務之範疇，故不依規定程序通報HHS。不過OCR認為依HIPAA第160.103條規定，PHI包含病史、保險資訊、就醫紀錄（含日期）、身心健康狀態等可識別個人之健康資訊。因此認為Sentara確實違反個資外洩通知義務，予以罰款並命檢討改善。 Sentara醫療機構服務範圍橫跨美國維吉尼亞州（Virginia）和北卡羅來納州（North Carolina），共有12家急性照護醫院、10家護理中心和3家照護機構，為美國最具知名的大型非營利醫療機構之一。這次重罰也告誡國內醫療機構當發生敏感性醫療個資外洩時應從嚴判斷，以避免民眾對醫療照護單位失去信任，確保國內醫療機構體系應恪遵HIPAA規範。
美國寬頻進步報告：寬頻部署有顯著改善但數位落差持續存在根據美國聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2016年之寬頻進步報告，美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務，相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務，顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而，目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。 這份報告亦顯示，持續之數位落差（digital divide）導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。此外，E-rate計畫方案之持續推行，雖使許多學校之網路連線已有顯著改善，但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標，亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由，2016年之寬頻進步報告總結：寬頻部署並未被適時並合理的（timely and reasonable）適用於全體美國人。 該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務（fixed and mobile broadband service）之方式提供，彼此的功能不同並能互補。然而，FCC尚未建立行動寬頻服務標準，因此，行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。 依據1996年電信法第706條之規定，FCC必須每年報告先進通訊能力之部署，是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」（advanced telecommunications capability）必須具高品質之能力，可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下： ●全面部署： 目前仍有3400萬美國人（約10%人口）無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而，相較於去年之5500萬美國人（約17%人口）未能接取該寬頻服務，今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善： 仍有39%之鄉村人口（2340萬人）以及41%之部落人口（160萬人）無法接取該寬頻服務（25Mbps/3Mbps）。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務，發展上仍不平等。但相較於去年報告所示，有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務，城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度： 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標，亦即100Mbps可以供1000位學生使用，並有極少數之學校達到長程目標，即1Gbps可供1000位學生使用。 這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估，FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準（25Mbps/3Mbps）。然而，在評估過程中，尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。
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).