美國能源效率標準的制定,是依據「能源政策管理法」(The Energy Policy and Conservation Act, EPCA)之規定,授權美國能源部針對設備產品制訂能源效率標準;後因「2007年能源獨立與安全法」(The Energy Independence and Security Act (EI SA) of 2007)修正EPCA之部分內容,要求能源部秘書長(Secretary of Energy)檢視是否需修正相關設備產品之能源效率標準後,再進行修正,同時並應將待機(standby mode)及關機(off mode)之能源耗用標準納入測試程序中。
基於此,能源部於2012年5月,針對住宅洗衣機及洗碗機,公布新的能源效率標準,訂立洗衣機及洗碗機產品的最低能源標準,並分別自2015年及2013年開始施行。此亦為美國總統歐巴馬「all-of-the-above」能源政策的重要部分,透過能源效率標準的制訂,以合理的方式逐步減少家庭的支出並同時減少能源消費。
目前美國家庭洗衣機及洗碗機的用電量約占住宅用電量的3%,用水量則占室內用水的20%。根據新的標準,前置式洗衣機(front-loading clothes washers)將可節省15%的電力消費以及35%的水費,上置式(top-loading washers)洗衣機更可節省33%的電力使用及19%的用水量。洗碗機則可節省約15%的電力及20%的用水。
自2009年起至今,已有約40種產品訂有能源效率標準,預計至2030年,總共可節省約3500億美元的帳單花費。這些標準的制訂,是透過能源部的「能源效率與再生能源」(Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE) Program)計畫提供技術面的相關建議,並與製造商、消費者團體及環保團體等的共同協商,達成一致的共識,希望提供消費者更多的選擇並減少對製造者的衝擊。
日本貿易振興機構(Jetro)於2月21日公開表示將在3月設立「東南亞智財網絡」以作為協助在東南亞活躍的日本企業智財活動的平台。該網絡之辦事處將設在Jetro的曼谷事務所內,以支援前進東南亞的日本企業智財活動。 在目標朝向2015年區域經濟整合的東南亞國家聯盟(ASEAN)中,對日本企業來說,期待能夠在智慧財產的領域中也制定ASEAN共通的規劃,提升專利與商標等智慧財產權利取得的速度,及強化仿冒與盜版的取締效果,而各國政府也正著手擬定「ASEAN智財行動計劃2011-2015」與改善智財相關的各個議題。雖然已經可以看見各國進行協調的動作,不過迄今為止還看不到域內共通的智財制度建置,其它像是迅速取得權利、有效取締仿冒等的問題對日本企業來講也還有很多需要改善的地方。 在前述背景下,Jetro表示,將以Jetro曼谷事務所作為辦事處,在3月啟動「東南亞智財網絡」。這個網絡將作為在東南亞各主要國家日本企業智財擔任人員所結集而成的IPG(Intellectual Property Group)辦事處,協助智財保護的各種活動、流通資訊、舉辦研討會與讀書會、向當地主管機關提出建言等等,將以促進ASEAN域內設立智財共通制度及建立各國協調的智財制度作為最終目標。 「東南亞智財網絡」主要預定的活動包括,(1) 東南亞各國域內日本政府、IPG與成員間在智財領域的相互合作及資訊共享;(2)透過各國IPG等團體向東南亞及ASEAN當局交換意見與提出建言;(3)與國際智慧財產保護論壇(IIPPF)的合作。在2012年則預定將舉行以下等活動,包括3月12日在新加坡召開的啟動會議與智財研討會、7月向ASEAN智財互助事務部(AWGIPC)提出建議書、參與日本人商工會議所連合會(FJCCIA)與ASEAN祕書長的對話等等。
瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則,規範企業非財務資訊揭露義務標準瑞士聯邦委員會(The Swiss Federal Council)於2022年11月23日發布氣候揭露規則(L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques),旨在補充《瑞士債法典》(Code des Obligations)企業非財務資訊揭露義務之標準,要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊,並於2024年1月1日起生效。 依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度(Transparency on Non-Financial Matters)」規定,擁有500位以上員工,且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司(下稱大型企業)每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容,要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊,要點如下: (1)明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊,皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。 (2)將氣候相關財務揭露工作小組(Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD)公布之「TCFD建議書(Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures)」與附件「TCFD建議書之實施(Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures)」納為瑞士大型企業氣候揭露標準,包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題,並應留意建議書「適用所有部門(all-sectors)」與「個別部門(certain sectors)」之指引。 (3)如未依規定揭露者,則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式,或說明無須遵循的正當理由。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
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).