英國資訊專員辦公室強調歐盟資訊保護改革成本充滿不確定性
英國資訊專員辦公室進行獨立調查時發現，
1、40％的企業沒有充分認識提出的主要條文；
2、87％的企業無法估計公司中業務為因應改革可能支出的成本；
3、82％的受訪者是無法量化其當前資訊保護的開支；
4、在少數的大型組織觀測調查中發現，估計資訊保護的平均花費時常會受到扭曲；
5、當公司擁有超過250名員工或處理超過10萬筆個資紀錄時，絕大多數都已經聘請資訊保護專人；
6、重點業別包括服務業、金融保險業以及公共管理等，需要針對資訊管理有所計畫。
而調查報告在2013年5月14日於柏林舉辦的第三次歐洲資訊保護日會議中提出，資訊專員Christopher Graham表示「必須說，有少數人不同意為面臨21世紀的挑戰，而需要修訂歐洲資訊保護法。但真正進步之實現在於，今日或將來的法律面，針對個人資料有更好的體現。關鍵點在於確實地衡平理論面與執行面中資訊保護權利之平衡點。」
「已經談論過很多關於『什麼是最好的商業』，但這必須基於合法證據。此次的改革的結果會是非常重要的，我們希望敦促歐盟委員會可以考慮並將重點放在制定法律，為消費者提供真正的保障。」
「同樣的，企業和其他的利益相關者必須參與具建設性的義務與隱私權權利的重要性改革，在此過程中仍然可以受到影響」
- Implications of the European Commission’s proposal for a general data protection regulation for business, Watch May 20 2013
- ICO blog: EU data protection reforms: how the process works, and what the ICO is doing, Watch May 20 2013
- Report highlights uncertainty on cost of EU data protection reform Watch, May 20 2013
美國眾議院於2015年4月22日以307票同意，116票反對，通過網路保護法（The Protecting Cyber Networks Act）。本法之立法目的在於移除法規障礙，美國公司藉此將得以與其他公機關或私人分享資安威脅的相關資訊，以防範駭客攻擊。 本法之重點內容主要係為對於網路威脅指標與防禦辦法之分享。依網路保護法第102條與第104條之規定，分享的客體包括「網路威脅指標」（cyber threat indicator）與「防禦辦法」（defensive measures），分享之對象則分為非聯邦機構（non-Federal entities）以及（國防部或國安局之外的）適當之聯邦機構（appropriate Federal entities）。本法第102條規定，在符合機密資訊、情報來源與方法、以及隱私及公民自由之保護下，國家情報總監（the Director of National Intelligence, DNI）經與其他適當聯邦機構諮商後，應展開並頒布相關程序，以促進下列事項之進行：「（一）與相關非聯邦機構中具有適當安全權限之代表，及時分享（timely sharing）聯邦政府所有之機密網路威脅指標；（二）與相關非聯邦機構及時分享聯邦政府所有，且可能被解密並以非機密等級分享之網路威脅指標；（三）於適當情況下與非聯邦機構分享聯邦政府所有，且與該些機構即將或正在發生之網路安全威脅（cybersecurity threat）有關之資訊，以防止或降低該網路安全威脅所造成之負面影響。」 以及，對於隱私權與公民自由之保障亦非常重要，就隱私權與公民自由之保障，網路保護法主要在第103條第4項設有相關規定。對於資訊安全，該項第1款規定，依本法第103條之規定進行資訊系統之監控、執行防禦辦法、或提供或取得網路威脅指標或防禦辦法之非聯邦機構，應實施適當之安全管控，以保護該些網路威脅指標或防禦辦法免遭未經授權之近用或取得。同項第2款則更進一步規定了特定個人資料在一定條件下應被移除。該款規定，依本法進行網路威脅指標分享的非聯邦機構，於分享前應合理地對該網路威脅指標進行復核，以評估該指標是否含有任何令該機構合理相信（reasonably believes）與網路安全威脅非直接相關，且於分享時（at the time of sharing）屬於特定個人之個人資訊或指向特定個人之資訊，並移除該等資訊。
「反間諜程式法草案」於參議院尋求闖關通過美國眾議院已於本週（2007.05.23）口頭表決通過「反間諜程式法草案」，未來將有待於參議院表決通過後，公佈施行該法。 間諜程式通常是指涉收集電腦使用者資訊的惡意軟體，該惡意軟體通常係安裝免費軟體中不知名的某個套件，或者是隱含在所下載網路遊戲程式中、不請自來的廣告頁面或者電腦中毒所導致。其危險之處即在於，該惡意軟體將使電腦使用者的使用者帳號、密碼以及個人金融帳目細節等等個人資料傳遞出去，以詐欺該使用者。 由於該法案要求程式開發商於使用者下載此類程式前，需要提醒使用者以及獲得他們的同意，因此，軟體產業非常反對該項規範。 據了解，美國眾議院已於2004年及2005年以壓倒性的勝利表決通過「反間諜軟體法案」，惟當時該法案並無法獲得參議院的青睞，而慘遭否決。
自由軟體運動燒向BIOSBIOS是「基本輸出/輸入系統」（Basic input/output systems）的簡稱，這種在所有應用底層的軟體，過去以來PC廠商一向自我保護相當嚴密，而且還需要用到專門設計BIOS的公司。而現在，一些批評開始希望逼迫業界放棄其機密，這些批評宣稱，客戶應該可以自由發開自己的選擇方案，確保可以控制自己的裝置──也就是說，可以讓他們自由取得BIOS資訊。 「我們需要自由的BIOS，因為如果我們無法控制BIOS，就無法控制電腦。」自由軟體基金會（Free Software Foundation）總裁Richard Stallman表示。BIOS自由軟體計畫開始於BIOS史上的第一波改革──當時軟體程式碼希望轉向新的「可延伸式韌體界面」（Extensible Firmware Interface，或簡稱EFI）。另一方面，PC硬體安全功能的一些計畫也讓Stallman等一類團體批評指出，消費者對於自己的裝置缺乏主控權，希望能夠公開BIOS撰寫規格，可讓消費者能夠自行安裝、修改，及再發佈BIOS軟體──雖然不見得會是免費的。更重要的是，將可讓使用者避開未來一些可能的安全強化功能，例如廠商用控制文件使用方式的數位版權管理功能。 已有許多廠商宣稱，BIOS的自由軟體純粹只是為了自由而自由，對於電腦使用者沒什麼意義。BIOS廠商的高層及晶片巨子英特爾都表示，由於目前業界對BIOS的控管嚴密，也才能夠保有PC的安全和穩定，同時可藉由對一些廠商IP（智慧財產權）的保護以促進市場競爭。有些人則認為，對於BIOS的嚴密保護，有助於防止駭客攻擊。 英特爾則已經提出了折衷的方案──名為Tiano的開放原始碼技術。Tiano是為了取代BIOS的一種框架工作，希望透過EFI，讓PC零件以自己的驅動程式來啟動零件。英特爾的這項計畫為BIOS的汰換工作建立了一個框架，因此可能成為BIOS自由軟體的基礎。但是它把PC零件初始化用的程式碼撰寫工作留給了軟體的下載者。但Stallman依然宣稱英特爾做得不夠，且BIOS廠商其實是多餘的，他希望看到資訊釋出。
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).