美國發表網路安全框架
2014年2月12日，美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」，該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成，其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法，最後由國家標準技術局（National Institute of Standard and Technology, NIST）彙整後所提出。
本框架主要可分成三大部份：
1.框架核心（Framework Core）
框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期，藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用，可使組織順利進行網路安全管理。
2. 框架實作等級（Framework Implementation Tiers）
共分成局部（Partial）、風險知悉（Risk Informed）、可重複實施（Repeatable）、合適（Adaptive）四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察，瞭解組織目前的安全防護等級。
3. 框架側寫（Framework Profile）
框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果，可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度，決定資源配置的優先順序，進一步調整其網路安全活動。
此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考，而針對已有建立網路安全架構者，該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫，而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。
英國氣候變遷委員會（Climate Change Committee）於2024年7月18日依據《氣候變遷法》（Climate Change Act）向議會提交「2024年減排進度報告」（Progress in Reducing Emissions 2024 Report）。該報告提出多項政府為達成溫室氣體減量目標應優先執行之政策建議，重點內容如下： 1.調整政策以排除尚未成熟的低碳發電部署相關措施及其社會成本，以降低電價。 2.針對上屆政府推遲化石燃料車輛銷售禁令、決定20%家戶毋須淘汰化石燃料鍋爐，及免除房東提升租屋能效之義務等政策，應迅速恢復推動。 3.移除阻礙熱泵、電動車充電樁及陸域風電等關鍵技術部署的行政障礙。 4.提出公部門建築去碳之完整多年期戰略計畫。 5.改善再生能源差價合約（contracts for difference）競標機制的設計與執行。 6.提供政策支持以加速產業電氣化，促進多數產業轉向使用電熱技術。 7.加強植樹造林及泥炭地復育。 8.確立大規模部署人為工程碳移除技術（engineered removals）的商業模式，以實現2030年，每年移除至少500萬噸二氧化碳目標。 9.就全國推動淨零轉型所需之勞工技能進行全面評估與規劃。 10.強化國家氣候變遷調適政策，設定明確且可衡量之目標，以作為其他重大政策之制定基礎。 總體而論，英國的溫室氣體減量目標正面臨難以達成的重大風險，政府應迅速採取行動，並優先執行氣候變遷委員會所提出之政策建議。
英國數位文化媒體暨體育部發布數位身分之公眾諮詢，發布法制政策回應並揭示相關原則英國數位文化媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS）2020年9月1日發布「數位身分：政府諮詢回應」（Digital Identity: Call for Evidence Response）文件，以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果，英國政府計畫調修現行法規，使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用，並發展有關數位身分之消費者保護立法；立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害，以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會（Digital Identity Strategy Board）並提出六項原則，以加強英國之數位身分布建與政策： 隱私：當個人資料被使用時，應確保具備相關措施以保障其保密性與隱私； 透明性：當個人身分資訊於使用數位身分產品而被利用時，必須確保使用者可了解其個資被誰、因何原因，以及在何時被利用； 包容性：當人們希望或需要數位身分時即可取得。例如不備有護照或駕照等紙本文件時，對於其取得數位身分不應產生障礙； 互通性（interoperability）：應設定英國之技術與運作標準，使國際與國內之使用上可互通； 比例性：使用者需求與其他因素（如隱私與安全）之考量應可平衡，使數位身分之使用可被信賴； 良好監理：數位身分標準將與政府政策與法令連結，未來之相關規範將更加明確、一致並可配合政府對於數位管制之整體策略。
英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub)，為數位時代增添授權管道英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub)，為數位時代增添授權管道 科技法律研究所 2013年06月28日 壹、背景說明 英國智慧局於今年(2013)3月底時宣布投入15萬英鎊（約683萬元台幣）啟動一項名為數位著作授權平台(Copyright Hub)的建置計畫[1]。所謂的數位著作授權平台的概念，係來自於2012年英國卡迪夫大學(Cardiff University)經濟系教授Hargreaves在2011年5月發表的一篇研究報告[2]，報告內容指出英國目前在多樣化的數位著作授權市場中，已經跟不上數位時代腳步。包括授權費用過高（授權過程繁複）、利用人不易取得作品之著作權、數位著作權交易不夠透明等，導致數位著作授權市場過小，並阻礙創意產業新的數位商業模式發展等，該文並指出若解決上開問題，在2020年後英國每年將可增加220萬英鎊的收入（約1億新台幣）。 Hargreaves教授認為要解決當前的困境，可以成立一個具有自動的電子商務媒合網站（automated e-commerce website），或是網絡系統（network of websites）的單一平台，來解決權利人、利用人、以及市場等關於著作權的授權事宜，此平台稱為數位著作權交易中心（Digital Copyright Exchange），此概念隨後再經英國智慧局委託Richard Hooper教授進行評估研究，正式將該平台命名為「數位著作授權平台」（Copyright Hub），並於今年3月底正式啟動建置計畫。 貳、數位著作授權平台（Copyright Hub）初步構想 Hooper教授受託針對數位著作權交易中心（Digital Copyright Exchange）的可行性進行研究[3]，原則上贊同此種平台的概念，但其另外強調該平台的性質應是一個由產業界主導的非營利組織（industry-led and non-profit），並應搭配以下措施： 一、數位內容作品識別認證 建立數位內容物件識別認證機制，釐清數位內容之權利人與利用人(被授權者)之關係，以加速數位著作之流通以及侵權之防止。例如，以數位圖像而言，其互通的內容識別碼、以及作為數位圖像內容識別碼的後設資料（metadata）[4]容易被移除或變更，以至於無法辨識該圖像的權利人與被授權者為何，同時真正權利人無法收取著作利用的權利金，進而阻礙圖像授權產業的發展。又如以數位音樂為例，目前採行的國際標準碼（ISAN或EIDR），可由業者自行決定，而不同的國際標準碼也應該能夠互相轉換或辨識。 二、降低孤兒著作之利用成本 有關孤兒著作之運用，利用人通常要證明已盡一切努力之辛勤搜尋（diligent search），方能進行該孤兒著作的加值利用。Hooper教授於該研究報告中建議，當利用人透過此數位著作交易平台蒐尋著作權人未果時，便符合已盡一切努力之辛勤搜尋[5]，以符合數位時代的搜尋態樣，降低利用人搜尋的成本。 三、減低數位作品合法取得之落差 目前在數位世界中，權利人與利用人間，就合法取得著作之可能性存在高度落差（Repertoire Imbalance ）[6]。舉例而言，在現實世界中如欲購得知名畫作，對於消費者來說，通常可預期相關交易資訊，包括購得管道、價格等。但在網路世界中，目前不但未發展出明確之交易管道，同時亦有為數不少的非法著作在網路上流竄。因而對於消費者來說，其自然而然以非法著作為其消費標的。從而對著作權利人而言，自然對於數位化的環境保有保障不夠充分之印象。進而降低著作權利人投入資源將著作予以數位化的意願；或縱使數位化後，對於投入數位交易市場，進行授權或銷售亦有所顧忌。因此Richard Hooper認為「數位著作交易平台（Digital Copyright Exchange, DCE)」的概念，除提供線上交易管道外，也須搭配其他技術、措施，以降低非法著作物的複製、流通。 參、由官方成立團隊協助建置數位著作授權平台（Copyright Hub） 英國智慧局聽從Hooper報告之建議，於當年(2012)11月成立「授權推進團隊」（Copyright Licensing Steering Group），由前英國國家廣播公司（British Broadcast Company, BBC）商務授權部主任James Lancaster擔任計畫主持人，下設六個工作小組，以針對Hooper報告所提出的各項主題進行研議，並找出可行之解決方案[7]。六個工作小組分別為： 1.數位著作授權平台籌設小組(Copyright Hub Launch Group) 2.數據轉換小組（Data Building Blocks） 3.數位授權解決方案小組（Digital Licensing Solutions） 4.圖像與後設資料小組（Images and Metadata） 5.教育推廣小組（Education Licensing） 6.音樂聯合授權小組（Joint Music Licensing） 從以上各工作小組定位觀察，不難發現「數位著作授權平台籌設小組」係整個授權推薦團隊的主要核心，其他小組的角色為配合研擬該平台的授權業務相關措施。 圖1：授權推進團隊組織圖 資料來源：http://www.clsg.info/uploads/CLSG_Organisation_Chart.pptx 肆、數位著作授權平台（Copyright Hub）之基本定位與功能 至於數位著作授權平台的定位為何，，根據該平台籌設小組所提出的營運方針[8]，初步觀察該平台的定位與功能可歸納出三項特點： 一、平台定位為連結利用端與權利端之入口門戶（Portal）[9] 該匯轉平台的定位為連結（connect）利用端與權利端的入口門戶，屬於一種著作權資訊匯集中心；另外該平台之建置應由產業界所主導的非營利的組織並採自願加入的性質。只要涉及著作權以及著作臨接權相關的內容作品，都可以加入此平台，不限於數位形式的內容作品。平台並非要取代現有的市場機制，而係在促進現有的集體管理團體、作品登記單位（Registry）以及跨領域之間有關著作權之交流。 二、平台的主要功能在於媒合權利端與利用端[10] 平台主要提供的服務內容為協助利用端找尋合適的內容以及權利資訊，降低其在海量的數位世界裡搜尋的成本。此外，該平台也具備媒合功能，即利用人也可以透過該平台向權利人提出授權申請，或是由權利人向不特定或潛在的利用者提出授權的邀約，平台僅作為第三方的媒合者，協助兩端進行相關授權事務。另外，透過平台的資訊彙整機制，也可降低授權的爭議，例如專屬授權的重疊，以及授權範圍的疑義等等。 三、平台須借重數位權利資訊管理工具以達成目的[11] 目前數位作品透過數位權利管理資訊系統（Copyright Management System）已蔚為趨勢，因此該平台希望藉由多媒體識別網絡（Multimedia Identifier Network），在每一個數位作品加入一個管理碼，用以管理作品的權利資訊（包括授權內容等訊息）。此外，平台未來也會建立識別不同國際標準碼的機制，讓使用不同國際標準碼之作品在此平台上都能夠互相轉換或辨識。 伍、事件評析 從英國智慧局啟動成立數位著作授權平台的計畫，可以看出英國政府有意希望透過一個入口的網站來提供作品權利資訊，亦即由一個「節點」(Hub)[12]連結到各個相關著作權資訊的資料庫或管理團體，目前主要先進國家對於數位著作權彙集管理似乎有此種趨勢，例如日本的著作權資訊集中處理機構（著作権情報集中処理機構）[13]也是採用此種著作權彙集管理方式，不過其定位僅在於資訊提供。成立這些機構的國家，實際上都有良善且歷史悠久的著作權集體管理團體，同時也建立了相當數量的著作權相關數據，因此當要建置此類平台或入口網站時，馬上可擁有相當規模的平台資料庫。 我們也不難觀察到，該平台不斷強調其性質應該是非營利的組織，同時不會涉及相關的授權與交易（但提供協助），也不干預市場既有的商業機制，亦即政府只要擔任輔導或是初期研究建置的角色即可，所有的授權、交易都應該由民間自行運作，也不應該強迫其他產業加入，應由產業自行決定。儘管該平台的理想模式是如此，但該平台實際上尚未運作，是否可能達成每年增加一億台幣的產值也有待觀察。 不過從英國智慧局投入資金啟動數位著作授權平台此一動作，不難發現英國政府的企圖心，欲透過此一平台媒介進一步將英國的音樂、圖像、影音透網絡推廣到世界。從文化層面來說，係希冀透過該媒介再傳遞或散布英倫三島的文化，進而透過間接或直接產生經濟上的價值反饋。至於英國的作法於我國是否有可參考之處？實際上本文認為，由於我國的民主自由開放，所孕育出來文化能量，足以堪稱華語世界之翹首，富有蓬勃發展的音樂產業、出版產業、以及近來興起的影音產業，在華語世界或是亞洲等，競爭力不亞於其他國家，甚至近來流行文化已經深入擴散到鄰近國家當中[14]，我們如何透過科技媒介整合文創產業，進而增加經濟上的產值，英國的此種思維脈絡足堪借鏡。 [1] Government gives £150,000 funding to kick-start Copyright Hub(2013.03.25), http://www.ipo.gov.uk/about/press/press-release/press-release-2013/press-release-20130325.htm [2] Digital Opportunity - A review of Intellectual Property and Growth, http://www.ipo.gov.uk/ipreview-finalreport.pdf [3] Copyright Works: streamlining copyright licensing for the digital age, http://www.ipo.gov.uk/dce-report-phase2.pdf. [4] 後設數據(Metadata)，又稱元數據、中介資料，為描述數據的數據(data about data)，主要是描述數據屬性（property）的資訊，用來支援如指示儲存位置、歷史資料、資源尋找、檔案紀錄等功能。元數據算是一種電子式目錄，為了達到編製目錄的目的，必須在描述並收藏數據的內容或特色，進而達成協助數據檢索的目的。See Kai M. Hüner, Boris Otto, Hubert Österle, Collaborative management of business metadata, International Journal of Information Management, 31(4), 305, 305-308 (2011). [5] Hooper & Lynch, supra note 115, at 31. [6] 參考Hooper & Lynch, supra note 115, at 34. [7] Creative Industries Drive Momentum to Streamline Copyright Licensing in the Digital Age, http://www.clsg.info/uploads/Copyright_Hub__Press_Release.pdf [8] The Copyright Hub: Operating Policies, Version 1.0, November 21 2012, available at http://www.copyrighthub.co.uk/uploads/Copyright_Hub_Operating_Policies_-_Version_1.0_Nov_2012.doc [9] Ibid, P.2 [10] Ibid , P.3-4 [11] Ibid , P.5-6 [12] 此處的hub根據上下語義翻為節點為宜。 [13] 著作権情報集中処理機構，http://www.cdc.or.jp/ [14] 邱莉玲，〈台味指數 8成日本人哈台〉，工商時報，2013-03-08，http://money.chinatimes.com/express/express-content.aspx?id=14435&cid=7
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).