歐洲理事會( European Council ) 於今年度(2014)3月14日通過「菸草製品指令」修正案(Revision of the Tobacco Products Directive),並預計於5月公布生效。指令生效後,歐盟各會員國應於指令公告歐盟官方公報後兩年內,將本指令內容納入其內國法體系中。
該項指令為降低菸草製品對未成年人吸引力,針對菸草製品包裝及成分管制達成共識,並將電子菸納入本次修法規範,指令主要規範內容如下:
(一)警示文字和圖示應同時呈現
嚴格規範菸草產品需標示有礙健康的訊息和警語,並以圖示與文字呈現。除涵蓋外包裝正面與背面的65%外,側邊應標記妨害健康之警示。例如:「尼古丁會上癮,可能有害健康」或,「受損肺部圖片」。
(二)菸草產品成分與添加物之管制
菸草產品的外部包裝與內容物部份,需讓消費者清楚瞭解,購買的菸草產品有危害健康之疑慮。例如:不得將菸草產品以糖果、或香水化妝品等樣式包裝之;並嚴禁添加水果口味,薄荷或香草等添加物抑制菸草刺激氣味。
(三)全面禁止電子菸品廣告之播放
本次修正案更規定歐盟各會員國將於2016年起禁止撥放任何有關電子菸品銷售或販賣之廣告。
日前,我國衛福部食品藥物管理署公布市售電子煙檢驗報告,其中市售電子菸尼古丁檢出率達86%。我國有關單位除應提高我國菸品查緝管制強度外,實可借鏡歐盟新近管理作法,強化我國電子菸、菸品標示與相關管制規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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).
『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查 印度對TK( Traditional Knowledge傳統知識 )保護提出的建議修正案近年來許多先進國家的藥廠或是生技公司紛紛到生物資源豐富的國家從事生物探勘活動,希望可以尋找合適的生技產品候選者 (candidate) ,也因此產生許多不當佔有的生物盜竊 (biopiracy) 事件。 由於印度本身在 2002 年專利法修正時,特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ,應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ,未揭露其來源地或提供錯誤資訊者,則構成專利撤銷之理由; 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」,意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者,或者申請專利之權利內容含有傳統知識者,可提出異議之事由。 目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知,由於該談判採取 「單一承諾( Single Undertaking )」模式且可從不同議題間相互掛勾,加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場,在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎,認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外,還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ,以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。 因此,印度提出修正 TRIPs 協定的建議,強制會員國必須改變內國法律,規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源,並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation),以作為確保歐盟的數據保護規範,將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分,在金融業對個人資料的處理上,特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議,旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定,其中一些重要的建議如下: (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響,該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法,期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli,作為新任歐洲數據保護監督委員,在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示:「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加,確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範,此準則是第一個發佈的。」