必載規定修法動態與爭點
科技法律研究所
2012年4月9日
壹、修法動態
我國無線電視數位化後,頻道大幅增加,必載義務規定將影響有線電視系統的頻道安排與營運規劃,依照最新黨團協商結論,有線廣播電視法修草第33條第1至3項規定:「系統經營者應同時轉播依公共電視法設立之公共電視之節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但經中央主管機關許可者,不在此限。(第一項)系統經營者為前項轉播,不構成侵害著作權,免付費用,亦不得向訂戶收取任何費用。(第二項)系統經營者應同時轉播民營無線電視事業所指定之一個頻道節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但法律另有規定或經中央主管機關許可者,不在此限。(第三項)」同草案第36條第1項則規定:「系統經營者播送之頻道節目及廣告,應依著作權法或其他相關法規取得合法授權。」就上開兩條文做體系觀察,可得出有線電視雖對民營無線電視台所指定之一個頻道負必載義務,但在授權協商未完成前,可予以先行下架、拒絕轉播。但無線電視業者卻反對,主張「數位無線頻道全部必載、且無須付費」。
貳、論點研析與本文建議
一、應注意國際公約之遵守
我國必載規範最早見於1998年著作權法第56條之1第2項:「有線電視之系統經營者得提供基本頻道,同時轉播依法設立無線電視臺播送之著作,不得變更其內容。」使必載不須經著作財產權人同意,屬免費轉播,與伯恩公約第9條第2項及TRIPS第13條有關合理使用之規定不符,引起其他國家關切,而於2003年修正時刪除。惟同樣的規定仍然存續於有廣法中,相背國際公約問題未獲解決。無線電視頻道內所有節目,須向節目原始著作權利人取得授權。若規定有線電視業者須必載所有無線電視頻道,卻不構成著作權之侵害,將連帶使得無線電視業者無須向節目原始著作權利人取得於有線電視系統播送之授權,損及節目原始權利人之利益。
二、有線電視業者之頻道空間與「基本頻道空間」仍具有限性,立法不宜過度限制其權利,仍應以必載一個頻道為宜
從美國的法制經驗觀之,確保資訊多樣性、大眾免費收視之利益與促進市場競爭三項實質政府利益,並未因無線電視數位化而消失,數位必載仍有需要,只是全部必載可能構成多頻道平臺業者逾越必要程度的負擔。故系統業者僅須負擔必載無線電視業者自選群播中一個頻道串流的義務。我國目前有線電視系統未完全數位化,若全部必載民營無線電視共12個數位頻道,且列為頻道空間有限且訂閱戶最多的基本頻道,將導致有線電視業者獲利減損,恐過度限制有線電視業者的廣電與財產自由。我國無線電視已極趨弱勢,必載的確可確保無線電視業者的廣告收入,進而維持經營以保資訊多樣性,仍有必要繼續採行必載規則,惟必載頻道應僅由無線電視業者選擇其一可謂足夠。
三、我國民營無線電視台不屬非商業無線電視台,應輔導其回歸商業競爭,充實數位無線電視臺之動能
非商業無線電視台主要係補充商業電視因追求收視率與廣告收入,所造成特定資訊缺乏而設。商業無線電視台的全部必載恐對多頻道平臺業者投入於商業競爭上之努力,造成搭便車之效果,進而減損無線電視業者自身技術創新與節目開發之誘因。適切輔導無線電視業者競爭閱聽眾之眼球,如英國之共同傳輸的數位無線電視平臺,才能使無線電視業者更有效利用具高度公益性的無線頻譜。
四、無線電視業者間對必載規範與定位時有內部爭議,應仿照美國法制,設計可符合不同業者需求之「必載/再傳輸同意」選擇權框架
法研議修正之初,無線電視業者內部即有不同意見與需求,有意欲與有線電視業者進行載送之商業協商者,亦有傾向免付費必載者。若完整引進美國法制的精神,由無線電視業者自行選擇必載或行商業協商載送,不但可滿足當前不同無線電視業者間的歧異;亦因法制具有彈性,而有不因業者商業上成功與失敗之變化而須頻繁修法之利。
個人健康資料共享向為英國資料保護爭議。2017年英國資訊專員辦公室(ICO)認定Google旗下人工智慧部門DeepMind與英國國家醫療服務體系(NHS)的資料共享協議違反英國資料保護法後,英國衛生部(Department of Health and Social Care)於今年(2018)5月修正施行新「國家資料退出指令」(National data opt-out Direction 2018),英國健康與社會照護相關機構得參考國家醫療服務體系(NHS)10月公布之國家資料退出操作政策指導文件(National Data Opt-out Operational Policy Guidance Document)規劃病患退出權行使機制。 該指導文件主要在闡釋英國病患退出權行使之整體政策,以及具體落實建議作法,例如: 退出因應措施。未來英國病患表示退出國家資料共享者,相關機構應配合完整移除資料,並不得保留重新識別(de-identify)可能性; 退出權行使。因指令不溯及既往適用,因此修正施行前已合法處理提供共享之資料,不必因此中止或另行進行去識別化等資料二次處理;此外,病患得動態行使其退出權,於退出後重新加入國家資料共享體系;應注意的是,退出權的行使,採整體性行使,亦即,病患不得選擇部分加入(如僅同意特定臨床試驗的資料共享); 例外得限制退出權情形。病患資料之共享,如係基於當事人同意(consent)、傳染病防治(communicable disease and risks to public health)、重大公共利益(overriding public interest)、法定義務或配合司法調查(information required by law or court order)等4種情形之一者,健康與社會照護相關機構得例外限制病患之退出權行使。 NHS已於今年9月完成國家資料退出服務之資料保護影響評估(DPIA),評估結果認為非屬高風險,因此不會向ICO諮詢資料保護風險。後續英國相關機構應配合於2020年5月前完成病患資料共享退出機制之建置。
美國白宮為因應TikTok威脅頒布行政命令,以維護資通訊技術與供應鏈國家安全美國白宮為因應TikTok威脅,於2020年8月6日頒布第13942號行政命令,以確保資通訊技術與供應鏈國家安全,禁止在美國管轄範圍內的任何人或相關實體,與中國大陸「字節跳動(ByteDance)」及其子公司為任何交易行為。本行政命令係依據美國《國際緊急經濟權力法》(International Emergency Economic Powers Act, IEEPA)、《國家緊急狀態法》(National Emergencies Act, NEA)及《美國法典》(United States Code, U.S.C.)第3篇第301條,以及2019年5月15日頒布的第13873號行政命令,要求國家應維護資訊、通信技術和供應鏈安全,並採取措施以應對國家緊急情況。由中國大陸企業開發及所有的行動應用程式,例如TikTok及WeChat等已威脅到美國國家安全、外交政策及經濟利益,必須採取應對措施。據查TikTok會自動從使用者方擷取大量資料,包括網際網路、定位資料及瀏覽紀錄等。此種資料蒐集行為將使外國人及政黨可以取得美國個人的專屬敏感資訊,追蹤到聯邦政府人員及政府承包廠商位置,建立個人資料檔案進行勒索和商業間諜活動。美國國土安全部、美國運輸安全管理局(Transportation Security Administration, TSA)和美國武裝部隊,已禁止在聯邦政府的通訊設備上使用TikTok,防止資料被竊取並傳輸至境外伺服器。 面對美國全面封殺中國大陸資通訊產品,中國大陸近來亦透過出口管制方案進行反制,2020年8月28日中國大陸商務部會同科技部,調整《中國禁止出口限制出口技術目錄》,將涉及軍民兩用的53項技術,納入出口管制清單。凡涉及向境外技術移轉,無論是採用貿易、投資或是其他方式,皆須申請省級商務主管部門的技術出口許可,獲得批准後方可對外進行實質性談判,簽訂技術出口契約。其中,因TikTok的人工智慧與演算技術,已被含蓋在目錄的管制清單內,若是TikTok要從中國大陸境內轉讓相關技術服務予境外,應暫停相關交易及實質性談判,先履行申請許可程序再為後續行動。
從德國法談濫發商業電子郵件之規範 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).