為執行「數位議程2014-2017」(行動領域3「創意政府」),德國內閣於9月17日分別公布出「數位行政機關 2020」與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫。德國聯邦內政部部長de Maizère指出,此計畫的執行是為了讓公民享有行政機關更佳簡便、人性化、不受時間地點限制的服務,並且顧及到個人資安保障。
「數位行政機關 2020」旨於將德國數位政府(e-Government)法律在聯邦機關體制裏統一執行。在執行的做為中其中特別值得注意的是,以後聯邦形政體系使用的紙本檔案將全面轉換為數位版本。行政業務處理過程也將數位化、聯網化及電子化。此外、政府採購案流程也將數位化。這可幫助行政機關及企業節省行政資源。
為讓此計畫順利的執行,政府資料透明化的提升也變的格外重要。也因此,內政部長de Maizère公布針對「八大工業國(G8)簽署開放資料宣言」推出行動計畫。該計畫將政府機關的行政資料提供出來讓公民參考。依照該計畫,再明2015年4月底前,各聯邦政府機關將需提供兩個數據集(Datensatz),透過德國政府公開資料網路平台Govdata (https://govdata.de/) 公布出來。可公布出來之數據含括警察局統計之犯罪紀錄、政府建設合作案件、社會福利預算到德國國家數位圖書館資料及所有德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung)的公開資料。
英國智慧財產局(Intellectual Property Office,下稱UKIPO)於2024年2月27日發布「標準必要專利2024年展望」(Standard Essential Patents: 2024 forward look),確立未來關鍵目標如下: (1)幫助專利實施者,尤其是中小企業可更好理解標準必要專利生態系,以及「公平、合理且無歧視」(Fair, Reasonable, and Non-Discriminatory, FRAND)授權原則; (2)針對定價和必要性,提高標準必要專利生態系的透明度; (3)加強使用仲裁和調解制度,提高爭議解決效率。 為達上述目標,英國計畫導入以下措施: 1.設立「標準必要專利資源中心」 UKIPO預計在2024年5月前設立一線上資源中心,以提供工具、指南和其他素材等方式,協助標準必要專利生態系中之專利實施者。 2.加強與國際及標準制定組織的交流 有鑑於SEP是全球性議題,UKIPO將就標準必要專利全球生態系挑戰,加快與其他國家有關當局的討論;UKIPO並將就智慧財產權政策及中小企業參與標準化等事宜,加強與標準制定組織之間的合作。 在推動上述措施後,UKIPO預計於2024年至2025年間展開一場「與技術相關」的公眾意見徵集(a public technical consultation)。UKIPO表示,任何需要進行SEP立、修法的方法都將是公眾意見徵集的一部分,惟不會包括「當標準必要專利被侵害時,是否要限制核發禁制令(injunction)」一事。
歐盟執委會發布2021歐洲創新計分板報告歐盟執委會(European Commission, EC)於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2021, EIS),其以「整體架構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大評比指標,其下再細分為12個次標和32個子標,次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等;子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標,本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用(Use of information technologies),以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為(1)企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、(2)是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為(1)資源生產力(Resource productivity)、(2)產業排放PM2.5狀況、(3)環境相關技術發展狀況;以上即為今年新增的5項子標。 歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組,2021年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度,且超過25%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等,創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)新興創新者(Emerging Innovators):包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等,為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱,以取代2020年的適度創新者(Modest Innovators),且今年共有7個國家落入第四組,相比2020年的2個國家還要增加許多。 此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域,表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分,以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上,歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析,南韓為創新表現最佳,其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國,但在2020年到2021年之間,美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍,故創新排名從第6進步到第4。
香港電訊管理局放寬對互連費的管制香港電訊管理局(OFTA)於2009年04月27日廢止了廿五年前制定的「流動網絡(即我國的行動電話/信網路)付費」規管指引。此管制規定即是明定了行動網路業者(MNO)固網業者(FNO)間的互連費收取(FMIC)模式。今後互連費的結算將以商業協議取代事前的管制性介入。 以往固網與行動網路業者互連費計算乃基於「流動網絡付費」為之,亦即行動網路業者須繳付流動網絡與固網之間所有的通話互連費用(MPNP),顯有不對稱之狀況,不利於電訊服務在匯流大環境下的公平競爭和發展。職是,電訊管理局於2007年決議將廢除該規定並設定兩年的過渡期間,讓相關業者進行調整;多數業者也在過渡期間內達成協議或共識。業者間均同意原則上採取「毋須拆帳」(Bill and Keep, BAK)的結算模式,因此也不會產生將費用轉嫁到其他電訊服務商或是終端消費者的問題。此顯示去管制化並交由市場機制決定互連費用之作法實屬可行。 以市場取代管制,短期內雖會有不確定因素可能導致爭議,惟電訊管理局也強調業者間的協議(含協商不成)不得危及公眾利益與一定的服務品質,必要時將依法介入業者間的協商程序。該局也將持續關注互連費問題之發展。
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).