因應韓美自由貿易協定，韓國實施新修正之專利及商標制度
韓國特許廳於2011年11月22日送交韓國國會批准之韓美自由貿易協定(Free Trade Agreement，簡稱FTA)，於2012年3月15日正式生效。為因應韓美FTA的簽定，韓國專利及商標制度均須進行一定幅度的修正，例如專利權存續期間延長、聲音及氣味得註冊為商標等新制度。
首先，專利法修正重點如下：
- 專利權存續期間延長：指針對因審查過程緩慢，導致專利登記遲延者，遲延期間得視為專利權之存續期間。
- 專利申請優惠期延長：專利申請人將其發明公開發表在學術期刊時，將申請之優惠期從公開後6個月延長至12個月，亦即12個月內提出申請仍可取得專利。
- 廢止專利權撤銷制度：將發明專利在韓國國內一定期間(最少5年)不實施之撤銷專利權事由，予以廢止。
其次，商標法修正重點如下：
- 增訂新型態商標及證明標章制度：聲音、氣味得註冊為商標；新增證明標章之保護態樣，以證明「品質」、「原產地」、「生產方法」等特性。
- 廢止商標之專用使用權登記制度：修法前之韓國商標法第56條第1項第2款規定，商標專用使用權之設定、移轉(一般繼承之情形除外)、變更、消滅(權利混同之情形除外)或處分之限制等事項，非經登記，不生效力。
- 新增法定損害賠償制度：商標權人除可依照實際侵害情況請求損害賠償，商標法亦新增權利人得請求法定5千萬韓圜範圍內的損害賠償金額，且須經法院判決同意該損害賠償額度。
此外，針對專利法、新型專利法、設計保護法、商標法、不正競爭防止及營業秘密保護法等法規，也一併新增「保密命令制度」，亦即透過訴訟程序，對於營業秘密有被公開之虞之情形時，法院可對雙方當事人作出不得公開之保密命令。韓國期透過此次專利法及商標法等相關法規之修正，讓專利權人於權利行使期間得以獲得實質保障，同時亦擴大企業商標選擇之範圍。
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).
淺談我國能源關鍵基礎設施資通訊安全法制建構之重要性--以歐盟及德國智慧電表布建發展為例 日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部)，為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策，於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会)，邀請政府相關部門及民間專家等關係人士，檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享，以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向，預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標，以釐清哪些資料是應收集之實驗資料，建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中，針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論，並將在未來投資會議中報告檢討結果，其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。
歐盟執委會發布可負擔能源行動計畫歐盟執委會於2025年2月26日發布《可負擔能源行動計畫》（Affordable Energy Action Plan），此為歐盟《潔淨產業新政》（Clean Industrial Deal）之一部分。其旨在減少溫室氣體排放的同時進行能源轉型，於經濟發展與環境永續之間取得平衡。 綜合觀察歐盟《潔淨產業新政》及其子計畫《可負擔能源行動計畫》，目的應為藉著高速發展的綠色能源技術，使歐盟未來有機會僅利用潔淨能源同時維持工業競爭力。能源價格將是這其中的關鍵因素，只有合理可負擔的綠色能源價格，才能維持整個計畫運作於不墜。在此背景下，本計畫提出了以下內容： 一、改革電網費用與電力稅以及能源供應商選擇自由度 歐盟將提出指引來幫助成員國透過使用公共資金來降低電網費用，且修正能源稅指令使一般家戶與能源密集產業稅率降為零。同時，藉由提出公民能源包裹計畫（Citizens’ Energy Package）確保消費者可轉換至較便宜的能源供應商，包含提供指引給成員國以移除現有障礙使消費者能轉換供應商重新簽約。 二、加速潔淨能源發電的建照核發並協助加速能源轉型 歐盟將會協助成員國簡化與加速潔淨能源發電的建照核發，且提出法案以評估小型模組化反應爐（Small Modular Reactors, SMRs）等新興核能發電技術在內的潔淨能源發電之可能性，而加速能源轉型。 三、電網包裹計畫提高歐盟的電力供給韌性 此外歐盟也將推出歐洲電網包裹計畫（European Grid Package）來使成員國電網現代化轉型成智慧電網，降低電力傳輸時的損耗；並且歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）將透過電網興建包裹計畫（Grids Manufacturing Package）提供資金給予智慧電網興建商。歐盟也將提出法案，以提供更彈性的配置電力系統，使需求端與供給端更為靠近，將採行分散式的發電方式，而非集中式的大型發電廠。 四、應對地緣政治衍生的能源風險 歐盟將持續運作天然氣工作小組（Gas Market Task Force）以研議重新調整歐洲國家液化天然氣（Liquefied Natural Gas, LNG）來源，避免包括因烏俄戰爭等地緣政治風險導致的歐洲能源危機。 五、引入資金帶動技術革新與提供優惠措施 歐盟將推動透過歐洲投資銀行將資金引導至更具節能的商品投資上，且將修改歐盟能源標章與環保設計相關規範（EU Energy Labelling and Ecodesign Rules），使消費者購買到的商品更節能。 此外，歐盟將制定政策與提供稅務上的優惠，建立國家、工業製造商與潔淨能源提供商三方互惠的機制。 六、公私合作確保歐洲能源安全且調配電力需求 最後，歐盟也將提出法律案確保能源安全，使各國在面臨能源危機使仍維持電價穩定，且向成員國提供指引，透過引入消費者報酬激勵機制，來幫助成員國製定降低尖峰需求的方案。並且，輸電系統營運商（Transmission system operators, TSO）亦應和國家監管機構合作來啟動相關措施，以使尖峰時段的能源需求降低，並將需求轉移至離峰時段。