數位內容傳輸新服務:推動數位內容產業的另一個面向

         伊格奈科技公司(Ignite Technologies Inc.)推出了一款數位內容傳播輔助工具,可幫助企業傳輸大量的數位內容檔案。此項名為伊格奈溝通者(Ignite Communicator)的服務,能協助企業傳輸各種數位內容的檔案,包括視訊、圖形及軟體。此項工具最大的特色,在於能跨越各種不同的作業平台,進行檔案傳輸。


  伊格奈此項新服務,能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者,亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言,此類跨平台的傳播技術與服務,對於
B2B B2C 的數位內容應用,都是一大推動助力。

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※ 數位內容傳輸新服務:推動數位內容產業的另一個面向, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=689&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/08)
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韓國智慧財產局提出「營業秘密原本證明」可直接申請海牙認證,強化營業秘密跨境保護

2025年9月15日,韓國智慧財產局(Korean Intellectual Property Office,下稱KIPO)與韓國外交部轄下之海外僑胞廳 (Overseas Koreans Agency,下稱OKA)共同宣布:即日起,「營業秘密原本證明(Trade Secret Original Certificate)」無須經過公證人的公證程序,即可直接申請海牙認證(Apostille)。此項政策旨在簡化韓國企業在海外保護其營業秘密的程序,減輕企業的時間與金錢成本。 在KIPO與OKA尚未推出該新政策前,依據韓國《不正競爭防止法》第 9-2條第3款規定,推定註冊此營業秘密原本證明者在註冊的時點,已擁有該電子文件所記載的資訊。然而,海牙認證僅頒發給「官方文件」,非官方機構所核發的營業秘密原本證明在國際上不會被視為官方文件,即營業秘密原本證明僅在韓國國內生效。當韓國企業積極擴展海外市場或在海外面臨營業秘密侵權糾紛時,企業如欲將營業秘密原本證明申請海牙認證以作為跨國訴訟之證據,需經過以下3步驟: (1)將其含有營業秘密內容的電子文件,向KIPO指定的原本證明機構申請註冊「營業秘密原本證明」。 目前KIPO指定4家非官方\機構,如韓國智慧財產權保護院(한국지식재산보호원)、LG CNS、RedWitt、Onnuri 國際營業秘密保護中心。以韓國智慧財產權保護院之流程為例,該機構自電子文件生成獨一無二的數位指紋(Hash,或稱雜湊值),與時間戳技術結合,製作營業秘密原本證明,以確保在特定時間點,該文件確實存在,且之後未被變更。即使對文件的微小修改都會影響數位指紋,使營業秘密原本證明失效。 (2)將其營業秘密原本證明交由公證人公證。 (3)取得公證人公證後,方得依據《關於官方文件簽發海牙認證及領事認證規定》(總統令)(공문서에 대한 아포스티유 및 본부영사확인서 발급에 관한 규정」(대통령령))向主管機關(即OKA)申請海牙認證。 9月新政策將「營業秘密原本證明」納入「可直接申請海牙認證的文件範圍」,即企業在取得由 KIPO 指定機構所核發的原本證明後,不須經公證流程,可直接申請海牙認證。此舉簡化行政程序,且經海牙認證為韓國真實文件之營業秘密原本證明,在海外爭議中可作為官方文件,提升公信力。 綜上可得知,韓國營業秘密原本證明的服務僅留存電子文件的最終版本所生成之數位指紋,而非註冊當時的電子文件本身。因此,本文建議企業仍應先打好文件管理機制的地基,簡要說明如下: 1.第一步,選定有價值、有高度洩密風險或即將對外共享的數位資料(如研發紀錄、客戶名單、演算法等),明確該資料相關之權責人員與作業規範。 2.第二步,建立可行之重要數位資料的生命週期(自原始資料之生成、保護到維護,再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證)流程化管理機制,確認具備與管理流程相應的資源(如人員面之保密契約、教育訓練以及環境面之系統備份等)。 3.第三步,檢視現行規範與實際執行之情況與分析落差原因。 4.第四步,因應管理機制落實之程度、內外部變動之需求,進而調整合適的管理作法。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》所涵蓋,企業如欲強化數位資料管理機制,可以參考此規範。 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)

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).

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