紐西蘭IT專家組織2012年5月發布雲端運算實務準則
紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織（Institute of IT Professionals NZ）於2012年5月發布雲端運算實務準則（Cloud Computing Code of Practice），藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題；本準則為自願性遵循規範，以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之，並可向公眾宣示其已遵行此準則，然倘若未遵行而為遵行之宣示，則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法（Fair Trading Act 1986）。本準則有四個主要目標：1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準；2. 確立應揭露（disclosure）的標準；3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示；4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。
依據此準則，雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面，業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權；而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時，業者應確認其資料所有權之歸屬。
在資料管理與保障層面，業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務，其已向美國雲端產業聯盟（Cloud Security Alliance）進行STAR登記，或者已通過其他標準的驗證；此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者，業者亦須表明服務關係繼續中或終止後，業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。
在服務提供的適當管理措施上，包含業者的備份（Backup）程序及維護措施，皆應為揭露，使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施；此外包括服務的繼續性要求，如備援措施…等，亦應為揭露；又鑒於雲端服務有地理多樣性（Geographic Diversity）的特質，業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點，以判斷此等服務可能適用的法權（Legal Jurisdiction）。
依據此準則，雲端業者亦可例如透過服務水準協議（Service Level Agreement）對個別用戶承諾特別的服務支援方案，以提供更好的服務品質。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
張乃文
主任 編譯整理
New Zealand Computing Society，New Zealand Cloud Computing Code of Practice May 2012,http://www.nzcloudcode.org.nz/wp-content/uploads/2012/05/NZCloudCode.pdf（last visited June 29, 2012）
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).
美國著作權局發布2022–2026策略計畫美國著作權局於2022年1月20日提出2022–2026五年策略計畫，以培養創造力及豐富文化為主軸，並闡明四個總體目標：著作權服務普及、提升效率、公正專業及增進資料使用。相關內容值得持續關注後續發展，說明如下： 一、著作權服務普及 隨著數位網路技術興起，著作權局已展開如製作溝通素材、回答公眾問題、提供各式主題教育計畫等活動。後續將更專注於讓所有人盡可能了解其服務，如著作權賠償委員會（Copyright Claims Board, CCB）等，創造一個屬於大眾的著作權系統，並豐富公眾可使用創意內容的數量與多樣性。 二、提升效率 著作權局進行包括建立企業著作權系統（Enterprise Copyright System, ECS）使其服務數位化、透過改進公共資訊聯絡中心、倉庫管理和財務系統以提升效率等工程。除持續更新ECS等系統外，未來將以用戶為中心來滿足著作權界的需求。 三、公正專業 著作權局長期以來擔任國會的著作權法律顧問，處理相關立法、政策與實踐問題，並與其他行政機關、法院合作處理各式著作權疑義。除了持續透過立法推動、規則制定及研究來衡平著作權法及政策之外，著作權局將繼續在國際舞台上參與政策討論及提供教育，發揮積極作用，成為全球著作權界的資源。 四、增進資料使用 在提供服務的過程中，著作權局蒐集了各類有價值的著作權相關資訊。此外，其亦網羅與內部運營績效、網路指標有關的其他資料。著作權局將加強資料的開發和使用，並以此作為決策的論證基礎、改進組織績效衡量標準，並使內、外部受眾更容易取得該等資料。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
HP控告其前總裁違約及即將盜用營業秘密一案快速以和解收場電腦製造大廠HP 於得知其競爭對手Oracle 公司聘用其離職總裁Mark V. Hurd後隨即於加洲法院提起違約(breach of contract)及即將發生盜用營業秘密(threatened misappropriation of trade secrets)之訴訟，但又在短短兩周內雙方達成和解。 HP前總裁Mark V. Hurdy 於八月因被HP董事會指控違反該公司之企業行為規範（code of business conduct）而閃電辭職，隨即受邀接受擔任Oracle 公司共同總裁(Co president) 一職。HP於獲知消息後隨即對Mark V. Hurd提起違約及即將發生盜用營業秘密之訴訟。HP表示其前總裁簽署過保密合約對HP之營業秘密及機密資訊負有保密之義務。HP認為若Mark V. Hurdy任職於其競爭對手Oracle 公司，將對HP造成威脅且將會違反其所負擔之保密義務，因為了於Oracle 公司執行其職務，Mark V. Hurdy必然會使用且洩漏HP之營業秘密及機密資訊。 然於在不到兩周的時間，雙方隨即達成和解。Mark V. Hurdy承諾不會洩漏HP的營業秘密給他的新雇主同時必須放棄346,030 units 的限制性股權(restricted stock units)，總價值高達美金4千萬元。 多數觀察家認為HP提起此訴訟案之目的不在阻止其前總裁前往競爭對手工作而主要是在企圖追回Mark V. Hurdy因離職而取得的大量股票權益。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。