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）
新加坡生物道德諮詢委員會五日發表基因檢驗與研究道德準則草案，草案建議政府禁止基因研究者在未獲得同意之下取得基因進行測試與研究，同時也禁止採用基因檢驗來選擇胎兒的性別。新加坡生物道德諮詢委員公布基因檢驗與研究道德準則草案，共提出二十四項建議，希望能在研究人員從事基因研究時，保障人權。 草案建議政府，任何基因測試除非獲得基因所有人同意，否則不得進行。，產前基因篩檢只能限於確保孩子的健康，不要把先天性疾病遺傳給下一代，但不能用在選擇生男或生女。草案規範，研究員或醫生不能把基因研究結果透露給第三者，包括雇主和保險公司知道，以保障個人隱私。 委員會已經把草案公布在網站上供民眾查閱，並分送給一百一十四個機構，徵詢公眾和機構的看法；委員會將在年底向星國生命科學部長級會議提出報告。
OECD啟動全球首創的《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》2025年2月7日，經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development，OECD）正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》（Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems，簡稱G7AI風險報告框架）。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》（Hiroshima Process International Code of Conduct）的11項行動，促進開發先進人工智慧系統（Advanced AI Systems）的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法，使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動，並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言，該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計，對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動，提出七個核心關注面向，具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施： 1. 組織如何進行AI風險識別與評估； 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全； 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告； 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架； 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制； 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險； 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》，OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台，鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台（https://transparency.oecd.ai/），目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告，以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告，然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性（Accountability）的日益關注，G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化，預做合規準備。
任意丟棄客戶資料 英國銀行因而違法有鑑於英國14家銀行及金融公司被發現有任意丟棄客戶個人資料而違反「資料保護法」（Dada Protection Act）的情形，英國資訊官辦公室（Information Commissioner´s Office，ICO）於2007年3月17日要求其中11家銀行及金融公司簽署一份承諾書，保證其將來在處理客戶資料時必當遵守資料保護法的規定。 資訊官辦公室次長表示，銀行及金融公司應該以嚴肅的態度來處理客戶資料安全性的問題，否則，他們不但要接受資訊官辦公室更進一步的資訊安全審核，而且還會失去客戶對其之信賴。再者，若這些組織仍不遵守其簽署的承諾書，除了可能對遭到行政罰外，甚至還可能需要負擔違反資料保護法的刑事責任。 除了資訊官辦公室，英國的金融服務局（Financial Services Authority，FSA）亦有權針對違反資料保護法規定之金融公司加以執法。今年2月，英國房屋抵押貸款協會（Nationwide Building Society）便在金融服務局的資訊安全審核中，因為其使客戶資料暴露在可能遭竊的風險下而被處以1百萬鎊的罰金。
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).