美國食品和藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)於2010年9月19日到21日針對是否核准基因工程鮭魚(genetically-engineered salmon,GE salmon)上市舉行了公聽會。經過各界討論,目前仍未做出決定,但各界均同意於決定是否核准該鮭魚上市前,仍需做進一步的研究測試。
該基因工程鮭魚又名 AquAdvantage,其成長賀爾蒙不但只於較高溫度的水域環境時才分泌,而亦可全年都分泌該種賀爾蒙。因此特性,此種鮭魚成長速度比一般同類型的鮭魚快兩倍,而其所能被食用的時間也相對較早。
根據美國FDA的報告結論,基因工程鮭魚的安全性和其他類型的鮭魚一樣,所以如果為人類食用的話,並不會造成危險。此外,該鮭魚的養殖地點與海岸仍有一段距離,因此其可能對野生鮭魚造成威脅的問題可被忽視。然而,於本次公聽會中也提出,由於現階段的研究數據結果不足,因此仍須進行進一步的相關測試後才能做出結論。
另外,對於基因工程鮭魚上市後該如何標示該產品,也是另一個討論重點;針對此議題,美國FDA會另外舉行公聽會。目前,美國FDA對於上市核准的食物標示僅要求需標示其身分、營養成分、和潛在的過敏反應即可。由於美國FDA認定該基因工程鮭魚與一般鮭魚並沒有“生物學上的相關差異性”(no biologically relevant different)存在,對此,美國FDA表示,相同的作法有可能也會適用於基因工程鮭魚上。就社會大眾知的權利和現行法制的適用兩者間該如何取捨,即變成了當前該議題的討論重點所在。故,美國FDA未來是否會准許該種基因工程鮭魚上市,且上市後其食品標示又該如何加以標示,都是未來需要再做進一步觀察的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國衛報( The Guardian )指出,英國對種植基因改造作物之管制規範存在著漏洞。 1998 年歐盟曾經允許一批基因該造玉米在歐盟境內種植,將之列入歐盟的一般性種子目錄( the EU common catalogue of seeds ),該玉米由孟山都生技公司所研發,被稱為 MON 810 ;當時基因改造作物尚未受到大眾的注意,更未引起各國政府對基因改造作物的反省。對此,英國的環境食品農業事務部( Department for Environment, Food and Rural Affairs, Defra )指出對於這批歐盟所允許的基因改造作物,目前並沒有任何的規範可阻止其進口到英國境內,贊成或熱衷種植基因改造作物的人士,也可在不需通知主管機關或鄰近土地之所有人的情況下,合法種植自己希望的基因改造作物。農民只需在銷售或生產此種玉米時,遵守歐盟所頒佈之基因改造溯源與標示相關規則即可。對此,目前英國的環保團體與農民關心的焦點在於,英國目前並沒有區隔基因改造作物與非基因改造作物,及非基因改造作物受到污染時,計算賠償金範圍及數額等之規定,並呼籲英國政府重視此問題。
InterDigital對聯想在英國高等法院提起4G標準專利之侵權訴訟InterDigital成立於1972年,主要從事無線通訊與視頻技術開發,其擁有超過32,000項專利,涵蓋3G、4G標準技術,但不實際生產相關硬體設備。許多國際知名無線通訊產品製造商皆為其專利授權對象,包含三星、蘋果、LG、Sony等。 2019年8月28日,InterDigital在英格蘭與威爾士高等法院(the High Court of Justice of England and Wales)起訴中國大陸電腦製造商聯想(Lenovo)侵害其4項有關4G技術之英國專利(UK2363008、UK2557714、UK2485558、UK2421318)。InterDigital聲稱聯想在其手機、筆記型電腦、平板電腦中使用其4G專利技術,且雙方已進行近10年談判,但仍未達成協議。InterDigital曾明確表示,其同意請第三方公正仲裁員小組確認其標準必要專利(SEP)授權條款是否符合公平、合理與非歧視性(FRAND)要件後,才提起訴訟。 InterDigital的起訴聲明包含,請法院確認InterDigital向聯想提供的全球授權條款與InterDigital的FRAND承諾一致,或定義InterDigital 3G、4G之SEP組合授權FRAND條款。InterDigital目前亦尋求類似先前Unwired Planet起訴華為(Huawei)一案之模式,期望透過英國高等法院裁定“FRAND禁售令”,以避免法院確認FRAND授權條款後,聯想若未按照該條款簽訂時,即可防止聯想在英國繼續侵犯其專利。聯想目前則未對於前述評論做出回應。 我國資通訊廠商容易涉及標準技術,需留意在進行SEP授權談判時,對於專利權人提出之條件應即時回應,若不同意對方提出條款,亦應提出更能符合FRAND宗旨之條款,避免後續訴訟產生。 「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).
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。