美國2015年「消費者隱私權法案」簡介
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國際貿易委員會(United States International Trade Commission)最新公布一份報告指出，中國大陸對於侵害智慧財產權（中國大陸稱知識產權）的立法與執法不力，在中國市場降低了美國企業的獲利能力，例如產品被非法與低成本的仿冒。 報告指出，中國大陸因為重大的結構性與體制性障礙，妨礙了對智慧財產權侵害的執法效果，包括地方政府對侵害企業的保護，各政府單位間缺乏協調，執法的資源與人員訓練不足，相關的民刑事法令也缺乏嚇阻效果。 由於中國大陸對智慧財產權侵害的執法不力，助長中國境內廣泛的侵害美國公司的商標、專利、營業秘密等權利，對於許多美國公司，特別是小公司而言，智慧財產權是重要資產，但缺乏在中國境內保護自己智慧財產權的資源。 報告還指出，在2009年所有美國海關扣押貨物的案件中，來自中國大陸佔79％，來自香港佔10％，整體金額達到2.047億美元。中國大陸有24萬家網咖，使用非法軟體。中國大陸的產品與商標仿冒問題仍十分常見，就算是支付權利金，與其他國家比較，中國大陸所支付的智慧財產權利金僅是一小部分。
歐盟將修正公部門資訊再利用（PSI）指令2019年1月22日，歐盟執委會（European Commission）、歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the EU）就修正「公部門資訊再利用指令」（The Directive on the re-use of public sector information，PSI Directive）的提案達成協議。歐洲議會則於4月4日通過提案，待歐盟理事會簽署正式的指令。 PSI Directive經過2003年制定（Directive 2003/98/EC）、2013年修正（Directive 2013/37/EU），於2017年為了履行指令規定的定期審查義務，召開了公眾線上諮詢，之後歐盟執委會根據諮詢結果及對指令的影響評估，於2018年4月25日通過修訂指令的提案，並於2019年1月達成協議。 此次修正將該指令更名為「開放資料與公部門資訊指令」（The Directive on the Open Data and Public Sector Information，以下稱新指令），預計能排除目前仍存在的公部門資訊取得障礙，並且要求將政府資助研究所產出的研究資料（publicly funded research data）也開放給公眾。此次修正的重點內容如下： 1、所有依據國家取用文件規定（national access to documents rules）下可取用的公部門資訊，原則上可以免費再利用，或者公部門可以收取為了提供、傳播資料所產出的費用，但該費用以不超過邊際成本（marginal costs）為限。這項改變，將使更多的中小企業和新成立公司能順利進入資料經濟市場。 2、新指令特別指出統計資料或地理空間資料屬於高價值資料集（high-value datasets），這些資料集具有高商業潛力，可以加速各種資訊產品或增值服務的產出，例如人工智慧。而新指令特別要求這些資料集應免費提供、使機器可讀，且透過應用程式介面（APIs）使他人能取用。但經評估後發現免費提供會造成市場競爭扭曲時，則不在此限。 3、關於公營事業及公共運輸所產生的有價值資料，不在現行PSI Directive規範範圍內，而各國對於是否必須提供資料有著不同的規定，但現在都必須依照新指令的規定使公眾可以免費再利用，不過仍可設定合理規費來收回相關行政費用。 4、有些公部門與私人企業制定了複雜的資料協定，導致公部門資訊被壟斷，新指令則要求各會員國應落實資訊透明，以及限制公部門與私部門訂立排除其他人可再利用公部門資訊的協定。 5、促進公部門資訊以動態即時資料方式發布，並透過使用者介面(APIs)使更多動態即時資料能被使用。而這也將使企業發展創新產品或服務，例如行動APP。 6、關於政府資助的研究，新指令將促進「政府資助研究而產出的研究資料」能更容易的被再利用，故各成員國被要求建立一致的再利用政策，使這些研究資料能透過資料庫（repository）被開放取用（open access），包含先前已經存入該資料庫的資料。 總而言之，本次修正將能夠降低中小企業進入市場的障礙，並增加公部門資訊的透明度和即時流通，也使公營事業資訊及政府出資研究所產出的研究資料能納入開放資料的範疇。
日本財務省研擬要求企業以電子方式申報法人稅和消費稅日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低，根據世界銀行之調查，日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時，是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率，日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行，目標是在今年6月前提出具體草案，納入2018年度的稅制改正大綱。 日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅，各地稅務署可透過國稅綜合管理（SKS）系統讀取申報書類並取得其內容，且由於相關申報書類依法應保存9年，利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。 以2015年為例，法人稅全年總申報件數約196萬件，其中已有75%是經由網路申報。但另一方面，資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%，理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統，以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外，佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因，就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。 我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段，為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景，應可參考前述日本政府之各項作法。
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).