淺談台灣行動寬頻覆蓋率議題
科技法律研究所
法律研究員 黃志雯
2013年11月26日
壹、事件摘要
我國4G頻譜拍賣在歷經40天、393回合的「同時多回合上升」競標後,終在2013年10月底結束。這次的競標價金不僅高達1186.5億元外,也加入了國碁電子(鴻海集團)與台灣之星(頂新集團)兩家新進電信業者,使整體產業競爭性提高。預計民眾最快在2014年中時,即可享受靜態1Gbps、行動間100Mbps的高速網路,在無線寬頻的高速下,許多新興服務可孕育而生。
根據我國政府的規劃,4G營運時間越早,無論對產業、或是民眾皆是利大於弊。但是,從我國3G發展經驗可知,行動寬頻基地台建置的普及程度,攸關整體產業發展的關鍵。因此,行政院於今(2013)年11月成立「加速無線寬頻基礎設施小組」,依據電信法第32條第2項的規定,並透過跨部會協調,逐步落實公有建築物開放建設基地台之政策,增加4G業者涵蓋率,督促其儘速開台服務。同時,立法院為讓公有建物建設基地台能順利推行,於同年11月三讀通過修正電信法第32條。依據新修正之條文,未來除了因應輿論認為電磁波可能影響青少年發展,故允許高中職以下學校「得不同意」第一類電信事業設置室外基地台外,其餘公有建築物之主管機關,無正當理由不得拒絕業者申請。
透過落實公有建築物開放的政策,不僅可加速未來4G的發展外、亦可提升既有3G的覆蓋率。除此之外,當4G涵蓋全台後,其高速、穩定的特性將可被視為具有如固網般最後一哩(Last Mile)之效益,進而協助政府克服偏遠地區鋪設寬頻的困境,使全國居民皆可享有網際網路的便利。
貳、重點說明
政府透過落實公有建築開放架設基地台之政策,協助4G業者加速開台義務(5年內達人口涵蓋率50%),更希望能降低協商、架設基地台的成本,減少我國行動寬頻在都會區基地台數量不足、非都會區距離過遠之問題。其實,如何增加行動寬頻涵蓋率,是當前每一個國家致力發展的目標。新加坡與英國政府為了實現無所不在網路的目標,在管制的手段上分別是:
(一)新加坡:為了協助電信服務業者可利用建物空間架設通訊設備,達到「行動寬頻訊號戶外覆蓋率99%、室內覆蓋率85%」的目標,新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」。本條例要求開發商或屋主在建設大型建案時,必須依據建案大小設置「行動通訊設備布放空間」,以提供電信業者使用,增加行動寬頻覆蓋率。本條例落實後,預期可協助4G業者在既定時間內(2.5GHz須最早實現)完成全國、所有捷運/公路隧道內必須可接收4G訊號的要求。
(二)英國:英國為了改善既有行動寬頻涵蓋率,在今(2013)年11月提出5點改善措施。其中,在相關規範上,Ofcom除了直接提高3G業者涵蓋義務、在訊號難以達到區域建設基礎設施、定時提供行動寬頻速率報告,以及與交通部(Department for Transport and Network Rail)共同改善行動寬頻於鐵路、道路的覆蓋率與品質外,Ofcom認為4G寬頻亦扮演重要角色。當時,Ofcom即透過4G頻段拍賣,賦予一張2017年須提供98%人口於室內、95%人口能於英國境內取得行動寬頻服務義務之執照,希冀實現偏遠地區亦能擁有寬頻服務之理想。
參、事件評析
綜合上述,各國為了讓4G覆蓋全國,使所有民眾皆能享有高速、穩定的網路,無不透過兩階段方式,拍賣前賦予部分頻段提前完成涵蓋率普及的義務、拍賣後透過政策、法律協助、要求業者維護網路品質。台灣屬於地狹人稠的國家,行動寬頻業者對政府賦予的涵蓋義務,絕非是行動寬頻發展困境。但是,業者是否可提供如同牌告的速度與品質,一向倍受挑戰。我國3G產生這個問題,除了民眾在居家附近拒絕建置基地台之住抗問題外,其主因亦是在3G拍賣時並未賦予相關頻段義務、在「第三代行動通信業務管理規則」又僅要求涵蓋率達人口50%,導致業者不積極面對都會區基地台數量,少於負荷使用人數的事實;非都會區則是消極處理基地台與使用人距離過遠,造成訊號品質不佳、或是接收不到等問題。
因此,即使這次電信法32條修正後,排除高中職學校得以架設室外基地台,根據我國「行動寬頻業務管理規則」第66條規定,電波涵蓋範圍應達營業區人口50%,合理推測業者可一舉解決都會區架設基地台的問題。但是,在我國4G頻譜拍賣前,並未與新加坡、英國相同,賦予所謂的「黃金頻段」(700MHz)與「帝王頻段」(1800MHz)普及全國(含偏遠地區)之義務。在管理規則涵蓋率僅訂為整體人口50%,將可窺見多數業者終將先行投資都會區,造成部分非都會區仍存有網路延遲、或是難以接收的問題,使4G難以成為全國性最後一哩。
本文認為4G頻譜拍賣結束已成事實,現階段主管機關唯有透過「行動寬頻業務管理規則」第40條第二項第三款的規定,鼓勵業者積極建置偏遠地區高速基地台,並承諾於事業計畫書中。再者,從資通訊科技發展的角度,新加坡強置新建物必須具備、開放「行動通訊設備布放空間」,使業者得以自由建置基地台,對於4G、或是未來5G發展而言,建築物開放使用確實具有前瞻性。不過,在我國民眾目前仍對電磁波有所疑慮的情況下,現階段僅能開放公有建築建置基地台,唯待透過具權威的報告證明電磁波無害、且全民達成一定共識後,我國政府方能逐步推動既有建築開放、或是新建築必須具備「行動通訊設備布放空間」。最後,主管機關除了繼續支持推動相關行動上網速率測速計畫外,關於電信法第32條第1、2項,要求公有建築開放架設基地台,是否要朝向正面表列機關拒絕條款,亦是未來可探討的地方。
美國眾議院於2013/10/22提出法案(Sensible Oversight for Technology which Advances Regulatory Efficiency Act of 2013,簡稱Software Act,HR3303),擬限制食品藥物管理局 (Food and Drug Administration,FDA)在與健康醫療有關軟體制訂規範的權限。 根據美國聯邦法典第21編第301條以下(21 U.S.C. § 301)規定,FDA對醫療器材擁有法定職權進行規範。FDA近來亦開始嘗試對醫療軟體APP制訂規範,包括附有生物識別裝置(如血壓監視器和照相機)、讓消費者可以蒐集資料、供醫生可遠距離進行部分檢測行為的行動設備。這項法案的支持者以為,FDA此舉將阻礙醫療創新,故擬透過Software Act界定FDA的規管權限。 這項法案主要增加了3個定義:醫療軟體(medical software)、臨床軟體(clinical software)和健康軟體(health software)。醫療軟體仍在FDA的管轄範圍內,但其他2類則否。惟本法案只確立FDA無權對資料蒐集類軟體進行規範,但對此類軟體得使用的範圍、或是否需另授與執照等議題並沒有著墨。提案者以為,後續應由總統和國會應共同努力,對臨床軟體和健康軟體制訂和頒佈立法,建立以風險為基礎的管制架構,降低管制負擔,促進病患安全與醫療創新。 所謂醫療軟體,指涉及改變身體(changing the body)的軟體。包括意圖透過市場銷售、供消費者使用,直接改變人體結構或功能的軟體;或,意圖透過市場銷售、供消費者使用,以提供臨床醫療行為建議的藥物、器材或治療疾病的程序;或其他不需要健康照護提供者參與的情境,但實施後會直接改變人體結構或功能的藥物、器材或程序。 僅從人體蒐集資料者,被歸類為臨床軟體(由醫療院所、健康照護提供者裝設)或健康軟體(由民眾自為)。兩者的區別,主要在由誰提供並裝設。 所謂臨床軟體,是醫療院所或健康照護提供者在提供服務時使用,提供臨床決策支援目的之軟體,包括抓取、分析、改變或呈現病患或民眾臨床數據相關的硬體和流程,但不會直接改變人體結構或任何功能。 根據Research2Guidance於2013年2月發表的調查報告(Mobile Health Market Report 2013-2017),目前在APPLE的APP Store上已有97,000個行動健康類的APP程式,有3百萬個免費、30萬個付費下載使用者。15%的APP是專門設計給健康照護提供者;與去年相比,已有超過6成的醫生使用平板提供服務。預測消費者使用智慧型手機上的醫療APP的數量,在2015年將達5億。這個法案的出現,外界以為,提供了科技創新者較明確的規範指引,允許醫療的進步和創新。
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).
Google與著名品牌的商標戰爭勝出希望濃厚網路搜尋引擎龍頭Google靠其所提供的關鍵字搜尋服務在廣告市場上已獲取一定之利潤,惟此種服務並沒有獲得全球各地品牌持有人的認同,因此而向Google提起訴訟者,亦所在多有;然而,針對關鍵字廣告的訴訟,Google在歐盟法院的判決中很有機會取得初步的勝利。 所謂關鍵字廣告,係指廣告主使用此項服務時,得以自行命名「引發曝光」的關鍵字(Keyword Triggers),該關鍵字可設定為品牌之名稱,亦即當一般民眾使用搜尋功能,輸入特定品牌名稱作為關鍵字時,搜尋結果就會出現當初命名該關鍵字的廣告主網站訊息,只是同樣的關鍵字也有可能為競爭對手甚或商品仿冒者所使用;換言之,民眾輸入特定品牌名稱並點擊「搜尋」之後,搜尋結果將有可能同時出現品牌持有人、競爭對手,或是仿冒者三種不同角色。從而包含Louis Vuitton在內的歐洲知名精品商,相繼以此理由向Google提起訴訟,強調該項服務使廣告主不需經商標權人允許即可使用其商標,Google係已侵害其商標權。 對此,歐盟法院顧問卻認為,廣告主選擇特定關鍵字之後並非直接產生商品販售或是服務提供的行為,亦即使用關鍵字搜尋本身並不會造成商標的侵害或淡化,真正使其權利受損者,乃係廣告主所提供令人混淆的廣告內容。故Google所提供的關鍵字廣告服務,雖未對品牌名稱設下限制,惟「自由選取品牌名稱為關鍵字」一事,並不會侵害品牌持有人之商標權;但需注意者是,經由關鍵字產生的廣告內容中,如果品牌持有人得以舉證該內容已侵害其商標時,Google仍可能負有侵害責任。 歐盟法院顧問之見解雖然並非具有實質的拘束力,但約莫八成的案件顯示,歐盟法院多數將會採納顧問的意見。上述案件將有可能在11月份做出正式判決,令人拭目以待。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議,逐步建立AI準則歐盟「人工智慧法」達成政治協議, 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展,在各領域之應用日益廣泛,已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act,以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構,並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1],尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議,尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期,歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact),其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出,係全球首項關於人工智慧的全面法律架構,該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式,將基於AI未來可證定義(future proof definition),以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的,並尊重人類基本權利及歐盟價值觀,在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害,遵循以風險為基礎模式(risk-based approach),即風險越高,規則越嚴格,現階段將風險分為:最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比,此次臨時協定主要新增內容歸納如下: 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍,包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣,該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統,也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型,訂定相關規定以確保價值鏈之透明度;針對可能造成系統性風險之強大模型,訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況,臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統,並就基礎模型部分商定具體規則,其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務,另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用,罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%,提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素,如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議,係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果,對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義,確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務,間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍,並對於人工智慧系統的定義縮小,確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管,並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣,仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展,各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境,將持續觀測各國法令動態,提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).