中華人民共和國發布「電子認證服務管理辦法」

     中華人民共和國於今年(2005)218頒布「電子認證服務管理辦法」,該辦法乃是繼20048月頒布「中華人民共和國電子簽名法」後,針對電子認證服務產業所為之規範,目的在於使主管機關(中華人民共和國資訊產業部)對於憑證機構與電子認證服務之實施得有一明確之監督管理辦法(4),將於今年(2005)41正式施行。該辦法對於憑證機構之核可、電子認證服務之提供、暫停與終止、憑證應記載事項、憑證機構之審查義務、主管機關之監督管理辦法,以及相關罰責均予以明定。並於該法第41條設有過渡條款,明定憑證機構必須於今年(2005)930日前取得電子認證服務許可,於今年(2005)101日起,未取得許可者不得繼續從事電子認證服務,是以不採自願認可制。

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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).

2004年WIPO推出國際專利電子申請系統且申請數量激增

  世界智慧財產組織 (WIPO)於今年3月報導指出:WIPO於2004年推出了新的E-Pdoc申請系統,這一系統讓WIPO得以用電子形式接收、處理和發送國際專利優先權文件。有了此一電子申請系統,申請人可以要求同一件申請案以其在任何特定簽約國專利局首次提出申請的日期?國際專利申請日。如果申請得到有關國家專利局的專利授權,該先申請日還可以作?獲得國際專利有效保護的起始日期。    受到電子申請系統方便性之鼓舞, 2004年國際專利申請數量激增並正式突破了一百萬件申請的大關,同一年依據專利合作條約(PCT)規定所提交申請的數量也創下紀錄,共計12萬多件。其中美國繼續列在最大用戶榜首,但增長速度最快的是亞洲大陸─即:日本、韓國和中國大陸。

英國資訊委員辦公室(ICO)發布當事人近用請求權實務準則

  英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2013年8月8日發布當事人近用請求權實務準則(subject access code of practice),以協助資料控制者遵循1998年資料保護法(Data Protection Act 1998,DPA)有關當事人行使近用權(access right)之規定。   根據DPA,任何資料主體都有權利接觸、查詢其被資料控制者擁有之個人資料,即當事人向資料控制者請求近用其個人資料之權利。當事人近用請求權實務準則闡明資料主體的查閱請求權、製給複製本請求權等權利,與資料控制者回應當事人近用請求權的責任,該項權利允許當事人查詢其信用卡紀錄、健康紀錄等資料,資料控制者一旦收到當事人請求,必需於40天內回覆。   ICO同時發布10項簡易步驟,以協助資料控制者衡量回應當事人近用請求權。內容包括:1.確認當事人提出之請求是否為當事人近用請求權;2.確保有足夠資訊可識別請求者的身分;3.若需要更多資訊以釐清請求者之需求,立即向請求者提出;4.若需收費,及時向請求者提出;5.確認是否有請求者需求的資訊;6.即使紀錄不正確或令人尷尬,都不要試圖更改該紀錄;7.衡量紀錄中是否含有他人資訊;8.確認是否有提供資訊之義務;9.確認能解釋資訊中的複雜名詞;10.於適當的情形下,永久保存回覆當事人資訊的副本。   這項實務準則將協助資料控制者更即時且有效地處理當事人對其資料近用請求之相關事項,同時證明資料控制者係以公開且透明之方式妥善管理其所蒐集之顧客資料。

歐盟資料治理規則提出資料利他主義制度以利於公益目的之利用

  歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」,同時引入(EU)2018/1724修正案(REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724),針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。   資料治理規則也通稱為資料治理法(Data Governance Act, DGA)。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境,達成資料的可利用性,以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。   DGA中,特別引人注意的是第四章「資料利他主義」(Data altruism)的提出。依據資料治理規則第二條,所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下,同意他人得處理或利用其所持有的個人資料;或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料(non-personal data)。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標,例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策,或是科學研究等。   為利於資料利他主義的落實,歐盟希望有明確的的制度設計,藉以促成更多資料主體或資料持有人,在有足夠信任的基礎下,願意將資料無償提供並進行公益目的之利用,進而實現改善生活的目標。 因此,DGA中提出以下作法: 制訂「歐洲資料利他主義同意書」(European data altruism consent form):該法授權歐盟執委會應在諮詢過歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board)以及考慮過DGA新設之歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)的意見後,制定統一的「歐洲資料利他主義同意書表格」。以此增加資料主體對於資料授權的信任,提高資料主體同意將資料釋出與流通再利用之意願,並為授權或撤銷同意建立法遵明確性。 資料利他主義組織(data altruism organisations)管理機制: (1) 資料利他主義組織採自願註冊制度,而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後,並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後,於其所屬會員國中註冊以成為公認(recognised)的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的,是希望先以管制密度較低的方式,鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。 (2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌:透過相關的認可機制並授予識別標誌,藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度,讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。 (3) 透明度要求:為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度,歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理,例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外,也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。   整體而言,歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則,透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範,降低溝通成本以及建立信任基礎,以增加資料釋出的可能性,進而提升資料被利用的程度,最終達成改善人類福祉的目標。

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