美國法院於 8 月 9 日判決「隱私權合理期待不及於網際網路用戶資訊」
法院認為在美國憲法修正條文第四條之意旨下，網路使用者不能合理期待其用戶資訊為其隱私權所及範圍，主要理由為當網路使用者申請使用服務前，用戶本身已在其本身知悉之情況下將其資訊提供給 ISP 業者，使該 ISP 業者得以提供相關服務，且 AOL 已在其使用合約中註明，倘於其用戶或他人受有人身威脅 (physical threat) 之個別案例之情況下 ( 如同本案例事實 ) ， AOL 將提供用戶資訊，而「電子通訊隱私權法案 (The Electronic Communications Privacy Act) 」第 2510 條以下條文亦規定，於有人身損害之虞 (the risk of physical injury) 之情況下，用戶資料之揭露即具正當性。
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).
日本智慧交通挑戰計畫日本經濟產業省於2018年召開「IoT和AI可能衍生之新型態交通服務研究會」（IoTやAIが可能とする新しいモビリティサービス関する研究会），並於2019年4月公布「朝向新型態交通服務之活性化」（新しいモビリティーサービスの活性化に向けて）報告；國土交通省亦自2018年底起召開「都市與地方新型態交通服務懇談會」（都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会），於2019年3月公布中間結果。經產省和國土省根據上述會議結論，自2019年4月起，發起支援地方政府挑戰推動新型態交通服務之新計畫「智慧交通挑戰」（スマートモビリティチャレンジ）。 「智慧交通挑戰」計畫之目的，在於促使地方政府與企業合作，以實現自動駕駛社會，並透過新型態交通服務解決既有交通問題和加速地方活性化，其具體措施包括︰（1）透過設置「智慧交通挑戰推進協議會」及舉辦論壇，促進地方政府和企業間共享資訊，形成工作網路；（2）經濟產業省補助新型態交通服務實用化、計畫制定和效果分析等計畫；（3）國土交通省補助MaaS等新型態交通服務實驗，以及建構以解決地區交通服務為目的之模型等計畫。經產省與國土省分別自4月起對外公開募集提案，最終於75個提案中選出28個計畫，將於今年起陸續施行。
英國期望透過資料使用與近用法案修正案，強化數位證據資料之可信任性英國於2024年11月提出資料使用與近用法案（Data (Use and Access) Bill）修正案，其修正內容包含強化數位證據資料之可信任性。 根據英國數十年來的法院判決，可以觀察到英國法院信任電腦自動產出的資料，因此除非當事人提出反證，否則將推定電腦證據是可信賴的。然而，該見解導致英國爭議案件「郵局Horizon系統出錯案」的發生，亦促使資料使用與近用法案修正案的提出。 資料使用與近用法案修正案於第132條新增與數位證據相關的條款，同條第1項規定由電腦、裝置或電腦系統產生的數位證據，符合下列規定者，於訴訟程序中可以作為證據。 a、 數位證據以及產生數位證據或衍生數位證據之系統之可信任性未受質疑。 b、 法院確信無法合理地挑戰系統之可信任性。 c、 法院確信數位證據源自可信任的系統。 此外，同條第4項規定第1項第c款所指之可信任的系統，應包括適用於系統運作的任何指示或規則，以及為確保系統中保存的資料的完整性而採取的任何措施。 綜上所述，英國逐漸扭轉過去英國法院認為由電腦自動產生的資料具有可信任性之見解，並透過資料使用與近用法案修正案修正對於數位證據的認定，未來在涉及數位證據的案件中，檢辯雙方需要證明作為數位證據的資料完整性具有可信任性。 我國企業如欲強化數位資料的可信任性，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS），建立並落實數位資料管理流程，除可確保數位資料的完整性及正確性具有可信任性，亦可提升法院採納數位資料作為證據之可能性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標2017年6月9日，日本首相官邸舉行第10次未來投資會議，提出日本「未來投資戰略2017」以實現「Society 5.0」為目標，藉由第四次產業革命，包括IoT、大數據、人工智慧及機器人等創新產業，具體解決每個人都會面臨的社會課題(例如少子高齡化)。「未來投資戰略2017」內容包含四個面向，分別為Society 5.0戰略領域、Society 5.0橫向課題、建構區域經濟的良好循環系統及海外成長市場納入等。 一、Society 5.0戰略領域：針對健康壽命的延伸、移動革命的實現、次世代供應鏈、舒適的基礎建設與城市規劃以及FinTech金融科技。 二、Society 5.0橫向課題：分為創造價值泉源及建構價值最大化兩部分。創造價值泉源方面，分別提出數據活用的基礎與制度建構、教育及人才強化、創新與風險的良好循環系統；建構價值最大化方面，則有監理沙盒的創設、規範改革．行政手續簡化．IT化的整體推進、「賺錢力」的強化──從形式到實質的企業治理改革、公共服務與資產的民間開放、國家戰略特區的加速推進、網路安全以及共享經濟之相關政策等。 三、建構區域經濟的良好循環系統：中小企業與小規模事業的革新並活化服務產業與提升生產力、農林水產業的強化與展開以及觀光．體育．文化藝術的實行。 四、海外成長市場的納入：基礎建設系統輸出、經濟合作交流、連接數據流通活用與形成國際共通規則、中小企業的海外支援、日本魅力活化政策。