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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Thomson Reuters於11月14日當週，宣佈全球前100家最具創新機構，美國持續領先，而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而，中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素，未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案，透過專屬方法分析專利資料及相關指標，來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示：「創新使企業和國家成長繁榮，主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料，與2009年比較顯示，2010年百大企業增加了超過400,000工作機會，較前年提高3%，增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示：「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外，2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%，而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈，其中40%來自為美國，31%為亞洲，29%為歐洲，亞洲主要為日本和南韓，前者占27%，後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%)，德國(4%)，荷蘭(4%)，列支敦斯登侯國(1%)，瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先，但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素，故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法，主要是以四大衡量基準：專利獲證比率(patent approval success rate)，專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio)，對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume)，選出前百大名單，如：Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola，全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
與時俱進的新興科技法制－美國無人飛行器（UAS）管理法制初探與時俱進的新興科技法制－美國無人飛行器（UAS）管理法制初探 科技法律研究所 法律研究員 陳世傑 2015年07月30日 壹、事件摘要 因電子與無線傳輸科技的進步，俗稱Drone的無人飛行器（Unmanned Aerial Vehicles，UAV），自美國亞瑪遜公司（Amazon）擬採為運送網路購物商品的工具後，無人飛行器的運用，已逐步從單純娛樂用途跨向商業用途的應用。無人飛行器的廣泛運用，是否可能影響安全、隱私、甚至政府監視的警察國家爭議，已經引起美國各級政府的重視，也紛紛立法加以因應。聯邦議會與各州議會亟思如何在法規上妥善調適，以因應越來越多商用無人飛行器的用途需求與其他公益保護之考量，例如飛航安全、隱私安全、甚至國土安全等，美國已經採取相關法制規劃，以完善UAV之管理。 貳、重點說明 一、美國聯邦管理法規 無人飛行器在美國由其聯邦航空總署（Federal Aviation Administration，FAA）主管，2012年2月14日生效的FAA現代化及改革法（The FAA Modernization and Reform Act of 2012，FMRA），為美國聯邦法律主要的管理法源。 FMRA對無人飛行器所採正式名稱為無人飛行機（Unmanned Aircraft），依其第331節定義，UAS指，而小型UAS（Small unmanned aircraft）則指55磅以下之UAS。 FAA指出，無人飛行系統（Unmanned Aircraft Systems，UAS）依其用途區分為公務用（Public Operations）、民用（Civil Operations）、娛樂用（Model Aircraft）三種，並有不同的管理規定。 公務用無人飛行器使用管理相關聯邦法律，有49 U.S.C. § 40102(a)(41)及49 U.S. Code § 40125就「公務用飛行器」（Public Aircraft）使用範疇之相關規定。 法律規定之公務用無人飛行器，FAA得發給飛航許可（Certificate of Waiver or Authorization，COA），而在其許可之特定空間範圍、操作方式或使用目的下操作公務用無人飛行器。FAA發給公務用無人飛行器之COA時多會附加公共安全之要求，例如不得於人口密集區域使用、避免影響其他飛行器路權（right-of-way rules）的使用。 民用無人飛行器之使用，可向FAA申請兩種使用許可，一為FMRA第333節之特許（Section 333 Exemption），其次為FAA第8130.34號行政命令特別適航性許可（Special Airworthiness Certificate，SAC）。 FMRA第333節之特許規定要求，美國聯邦運輸部得經申請，在一定體積、重量、飛行速度、安全性等要求下，特許申請人以無人飛行器進行商業使用（Certificate of Waiver or Authorization，COA），文前所述Amazon所遞交之申請即為此種COA。 SAC特別適航性許可則是要求申請人，於檢具所申請之飛行系統之硬體結構與軟體開發、控制與其管理（configuration management）之設計、規劃、製造上具適航性之說明以進行SAC申請。 娛樂用無人飛行器之使用，依照FMRA第336節規定，毋須經主管機關許可，惟仍須符合以下規定，包括飛行高度須低於400呎且維持飛行區域之淨空，且飛行器應隨時處於使用者目視可及之範圍。 二、美國各州管理法規 在聯邦層級法律以外，除華盛頓特區已為無人機禁用區（No Drone Zone）外，美國各州對於無人飛行器之使用，也各自有不同的立法。至2015年6月為止，美國共有25州對無人飛行器之定義、使用、管理等已有相關法律施行。2015年美國已有45州計151個法案與無人飛行器之使用管理進行規定。阿肯色州等15州完成立法，阿拉斯加等4州通過提案交付審查，喬治亞洲決議交由州議會成立特別委員會進行無人飛行器法案研究、新墨西哥州則由州參眾兩院通過備忘錄就無人飛行器的使用對於野生動物保護之影響進行研究。 參、事件評析 美國自聯邦乃至各州法規對於UAS之管理密度與保護面向各有不同，惟就聯邦FAA受理申請之情形，與各州之立法進度，顯見UAS此一新興科技所帶來的法制調適已經如火如荼的展開。UAS的逐漸普及所帶來的法規相應調整或跟進的需求，已促使美國聯邦與州政府的重視。甚至除了使用的管制外，有關UAS的輸出，美國國務院亦於2015年2月發布有關軍事用途UAS的出口管制政策，其中也同時對商用無人機之出口進行一定程度之管理，可見無人機技術的進步，未來將逐步帶動法制面從使用管理、產品管理甚至朝向技術管理發展。
歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案 科技法律研究所 2013年10月07日 壹、事件摘要 歐盟於1995年所制定之「個人資料保護指令」（Data Protection Directive，95/46/EC，下稱個資保護指令），其基本原則確保了歐盟會員國個人資料基本權利之保障，後續也成為國際相關立法時之參考依據。但由於個資保護指令制定時為框架式立法模式，歐盟各會員國仍須將相關規定內國法化，導致各會員國間對於個人資料保護標準產生差距。 貳、重點說明 一、立法緣起 歐盟現行之「個資保護指令」是第一部解決關於個人資料處理與自由流通保護之指令，主要在於提供歐盟境內關於個人資料及隱私權保護之規定。但由於該指令使各會員國之規範不具統一性，且制定之時科技尚屬發展階段。為解決科技發展與各國形成之保護差距，歐盟執委會(European Commission)在2012年1 月25 日，向歐洲理事會（European Commission）及歐洲議會（European Parliament）正式提出「一般個人資料保護規則」（General Data Protection Regulation）草案共91 條。預計於2015年施行，並取代現行個資保護指令，全面並一致性適用於各會員國。 二、關鍵改變 本次一般個人資料保護規則草案相較於現行個資保護指令，主要有資料當事人權利行使新增與強化、當事人同意要件標準提高、適用主體擴大、申訴權力強化、資料管理人資料保護責任之加重、損害賠償與相關罰則之規定等，並將各項規定更加明確化，以解決長期以來歐盟會員國間因保護水準不一所形成之衝突現象。 參、事件評析 一般個人資料規則草案提出後，歐盟與英國分別針對新規則草案進行評估。歐盟執委會認為，新規則可協助歐盟境內解決長期以來因個資法保護水準不一所形成之衝突，進而為當地企業帶來約23億歐元之效益；但英國當地卻持反面見解，認為新法將使企業提高所需擔負之行政成本，且高規格之法遵要求也使資料管理人陷入難以遵守之情況，進而影響歐盟之競爭力。國際上激烈的討論聲浪與分歧之見解，也使得該規則草案自提出至今已一年多的時間，仍未正式拍板定案。 歐盟於1995年制定之個資保護指令，自1998年生效之後，不僅在各會員國進行個資保護時扮演關鍵性角色，更為國際上個人資料保護或隱私保護之參考依據，其動向更為各國所專注與留意。而隨著時代轉變與科技演進，歐盟期許未來不只是在歐盟境內，更可將個人資料或隱私保護相關資訊與要求，擴及歐盟以外之國家，因而於2012年提出新規則草案，而後續相關發展，更值得我們持續留意跟進。
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).