國際間科學專家利益衝突管理規範趨向－以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡智慧財產局（IPOS）為了降低新創業者面臨智慧財產權爭議的風險與訴訟成本，於2019年6月13日與民間保險業者Lloyd’s Asia、Antares Underwriting Asia公司共同宣布「創新者智慧財產權保險計畫」（Intellectual Property Insurance Initiative for Innovators，以下簡稱IPIII），IPIII針對擁有新加坡專利、商標或是設計等智慧財產權的企業或創作者，以優惠（額外20%折扣）的保險費率提供其在一年或約定期間內，就被保險人之智財權及相關授權權利，負擔其所發生主張或被訴侵權糾紛之高額費用（不限於訴訟，亦包含仲裁與調解），將大幅降低新創業者進入國際市場所經常面臨的法律成本。 隨著無形資產在全球經濟價值中的比重與日俱增，新興的商業模式所可能面臨的智財相關風險也益發不容忽視，企業透過智財保險以維護其商業利益可說是當務之急。為有形資產如廠房、土地或設備投保可說是當代基本的商業常識，相比之下企業對存在更高風險的無形資產保險卻顯然不足，因此IPOS與民間保險業者合作推出IPIII，IPOS表示智慧財產權要被行使才有意義，希望藉由IPIII大幅降低業者行使智慧財產權的法律成本，及時提供新創業者進軍國際市場面臨智慧財產糾紛時能獲得更全面的保障，並藉由對智慧財產權更全面的保障制度以鞏固新加坡作為國際金融與法律中心的地位。
英國寬頻競爭概況為了提高市場競爭，Ofcom於2006年時允許BT集團將旗下網路接取部門獨立為Openreach公司。當時，英國政府希望透過市話迴路細分化(local loop unbundling)，並讓所有寬頻網路提供者得以於無差別待遇取得銅絞線網路(copper phone network)批發價，減少不公平競爭產生。在BT分拆多年後，根據Ofcom今(2013)年的統計，原細分化出租之線路從過去的12萬3千條，提升至900萬條，較過去成長70倍。銅絞線批發價公開、合理，亦促使民眾享有比過往更低的資費與更多元的服務，使社會福利成長。 除此之外，市話迴路細分化不僅促進既有固網市場競爭，使消費者僅用一半的價格取得相同服務，亦間接加速業者投資意願，提高英國「高速寬頻」(superfast broadband，30M)的發展。目前，BT光纖建置速度每星期達10萬用戶可接取，輔以Ofcom2010年要求BT光纖基礎設施開放與虛擬細分化(virtual unbundling)，使英國已有80家以上業者透過光纖提供網路，增加民眾選擇的權力。是故，在高速網路接取率逐步提高下，致使英國在2012年年底時，已有13%的家戶採用高速寬頻，其成長幅度亦是過往兩倍。 雖然，英國高速網路發展逐步進入軌道，但亦仍有發展之隱憂。首先，有別於銅絞傳輸寬頻網路市場競爭，民眾在選擇高速寬頻網路商時，多數僅願意採用BT與Virgin，造成市場競爭失衡。此外，BT取得政府非商業區光纖建設之多數補助，這是否會造成不競爭，仍後續觀察。最後，BT雖允諾開放其於業者租用光纖線路，但已有多家ISP業者申訴BT利用「價格擠壓」的方式，增加市場優勢。 英國為了在2015年能成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家，近期已宣布將重新檢視現有固網接取市場的管制架構，藉由兼顧市場競爭與基礎建設加速投資，促使網路能普及於英國。
替代能源再添一項 筆記型電腦燃料電池後年問世燃料電池是種藉由氫氣及氧氣產生電化學反應，而將化學能轉換電能之裝置，運用在交通運輸及可攜式產品（如手機或筆記型電腦等）方面，目前以質子交換膜燃料電池為主，其中的關鍵組件是電池內部兩片基板中的薄塑膠質子交換膜，目前仍是杜邦公司（Nafion膜）的專利權。 在世界石油能源有限的情況下，替代能源是各國急於開發的產品。杜邦全球科技長Thomas Connelly表示，杜邦將與台灣電腦廠商合作開發筆記型電腦燃料電池，備機時間可長達10小時，預計二至三年後推出。 燃料電池成為明星電源，乃基於三大特色︰第一是效率，它的能量轉換效率非常高；其次是乾淨，發電過程幾乎沒有造成任何污染；第三是安靜。在國外，燃料電池的發展已趨成熟並邁入商業化階段。在國內，國人對於燃料電池的應用較為熟悉應屬「電動車」，只不過成本居高不下，在政府補助不足及週邊規劃未盡完善下，造成推廣不佳，商業化困難。
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).