政府科研計畫執行與貪污犯罪
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本ZEON公司於2020年10月19日發表加入「以智慧財產協助控制新冠病毒傳染對策宣言（對抗COVID-19智財宣言，OPEN COVID-19 DECLARATION）」，以達到共同抗疫之目的。 該宣言是由ジェノコンシェルジュ京都株式会社（GENO CONCIERGE KYOTO）所發起，期望透過加入該宣言的企業，於以終結新冠肺炎蔓延為目的所為之產品開發、製造及販賣，宣示不行使企業所擁有相關發明、新型及設計專利權和著作權等權利。如此一來，將可建構友善的防疫產品開發及製造環境，讓開發者或製造商免去來自權利人的侵權調查或繁複的授權流程。 目前已有包括Canon、Nikon、SONY、CASIO、Panasonic、大金空調、豐田、三菱、速霸路、馬自達等101間知名企業加入，並擁有高達927,897件的專利數量。 經產省近畿經濟產業局也與該宣言辦公室合作，提出對抗新冠肺炎計畫，計畫主軸在於以下三點： 從加入宣言的所有專利中，挑選易於活用的技術並提出施行的可行方案。 協助中小及新創企業與加入宣言的企業對談，支援權利交涉。 協助擬定授權契約及業務展開等必要策略。 我國在經濟部智慧財產局全球專利檢索系統(GPSS)全新提供「防疫專區」服務，以目前防疫需求較大的產業如「口罩」、「防護衣」、「檢測」、「疫苗」、「藥品」等14項作為分類主軸，提供「一鍵查詢全球防疫技術相關專利」及「防疫技術相關專利新訊訂閱」功能，協助產業界快速掌握全球防疫技術相關專利。
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).
歐盟執委會發布《2019歐盟產業研發投資計分板》，美國和歐盟為世界研發投資最主要地區歐盟執委會（European Commission, EC）於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》（The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard）。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告，2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業，分別位於全球44個國家／地區，每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元，總計約為8234億歐元，為全球研發支出的90%。在這2500家企業中，551家來自歐盟公司，為投資總額的25％；769家來自美國，為投資總額的38％；318家來自日本，佔13％；507家中國公司，佔12％。 報告中指出，2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%，主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外，研發投資高度集中於大型企業；在這2500家企業中，前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中，最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察，前三大領域分別為資通訊產業（38.7%）、健康（20.7%）和汽車產業（17.2%），佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同，例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車，而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康，僅有7.6%在汽車。 再從個別企業研發投資排名來看，前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外，報告統計在過去的15年中，有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上，分別為：Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌；也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。
中國非法移民認罪按北韓指示從美國違法出口軍用品及敏感技術美國司法部於2025年6月9日公布，一名中國非法移民（Sheng Hua Wen，下稱被告）就其違反聯邦刑事法律，非法將槍械、彈藥及其他軍事物資出口至北韓之行為，以及擔任外國政府非法代理人等罪名認罪。 被告犯罪行為係在北韓政府官員指示下進行，後者並匯款200萬美元給被告作為採購費用。被告於2023年期間，透過提交虛假報告，陸續將槍械彈藥等軍用品藏匿於自美國加州長堤港（Port of Long Beach）出口的貨櫃內，並透過中國中轉至北韓；被告亦被發現取得約6萬發9毫米子彈以及含敏感技術之產品，計畫輸出至北韓。本案宣判日期已訂於2025年8月18日，最終量刑將由聯邦地方法院法官依據《美國聯邦量刑指南》（The U.S. Sentencing Guidelines）及其他法定因素決定。 依據《國際緊急經濟權力法》（International Emergency Economic Powers Act，以下簡稱IEEPA），凡故意從事、故意企圖從事、故意共謀從事，或協助、教唆他人從事違反依IEEPA所頒布之任何許可、命令、法規或禁止事項者，均屬違法，最高可處20年有期徒刑。另依據18 U.S. Code § 951，任何人，除外交或領事官員或隨員外，於美國境內充任外國政府代理人，且未依規定向司法部長事先通報者，即屬違法，最高可處10年有期徒刑。