瑞典網路服務提供者(ISP)之責任

  瑞典斯德哥爾摩地方法院於2015/11/27針對網路服務提供者(ISP)責任作出判決,有別於過往相關著作侵權訴訟,對象係針對個人或是散布侵權檔案之網站經營者,此次為針對網路服務提供者責任作成的第一筆判決,其結果具有指標性意義。

  此次訴訟是由華納、新力、聯合音樂、北歐電影與瑞典電影中心聯合提起,請求法院命一瑞典ISP業者阻斷二個涉及著作權侵害之網站連結。原告等聲稱被告提供網路連接到侵權網站之行為,已構成侵害行為的參與(medverkar),據此請求法院禁止被告繼續此參與侵害行為。然法院未予採納,認為:(一)依歐盟指令(Infosoc-directivet)之要求,若網路中介者之服務受到第三人利用,作為侵害著作權及其鄰接權之用途,各會員國須提供著作權人司法救濟途徑,以對抗中介人。由於瑞典著作權法已提供禁制令(föreläggande)之申請予著作權人,藉此對抗參與侵害行為的幫助犯。可見瑞典著作權法已符合指令之要求。(二)其次,法院認定本案被告係單純提供其顧客網路聯結到侵權網站,不構成瑞典著作權法上之參與侵權行為。因所謂參與必須是客觀上對侵權行為人有幫助行為(如給與建議及諮詢),但本案被告並未與侵權網站有任何契約或特定關係,不能因為少部分之非法使用者利用其網站連結便認定其構成參與侵權行為。故法院認定本案不具備核發禁制令條件,駁回原告等請求。對此,原告擬提出上訴,後續發展有待觀察。

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※ 瑞典網路服務提供者(ISP)之責任, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7088&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/26)
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  2017年12月14日美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)以3票對2票表決通過,廢止自2015年來所採取網路寬頻服務的高壓監管規定,並恢復了原來所採取低管制監管框架。支持者與反對者分別來自兩個不同的黨派。   經過詳細的分析以及對消費者和利益相關者的評論廣泛審查後,委員會認為自2015年來對網路寬頻服務採取的高壓規定,對整個網路生態系統施加了巨大的成本。為了取代這個嚴格的框架,FCC重新採用2015年之前的傳統低管制監管框架。   FCC 特別要求行動寬頻服務業者應公開揭露其網路管理政策例如:如何處理網路安全與壅塞問題、服務內容與商業條款等,以利於消費者與業者進行有效選擇,並促進政府對寬頻業者的行為進行有效的監督。此外 ,FCC恢復了聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)的管轄權,以便在寬頻業者從事反競爭、不公平或欺騙行為時採取行動。   在對消費者的影響方面,自由市場的支持者認為,付費優先的作法,意味在寬頻基礎建設上會有更多投資,使得上網和整體資料傳輸速度大為增加。   為達上述目標,委員會所採取之具體措施如下: 將寬頻接取服務(包括固定與行動寬頻服務)重新歸類為資訊服務。 將行動寬頻接取服務恢復歸類為私人行動服務。 將網路服務提供者有關隱私保護、不公平、詐欺和反競爭行為之管轄權回歸由聯邦貿易委員會負責。 要求網路服務提供者向消費者、企業和委員會揭露有關其做法的訊息,包括阻止,限制,支付優先次序或附屬優先次序。   此外FCC又禁止各州限制擴建寬頻網路服務的法律。據FCC統計,大約20個州有限制社區寬頻網路服務活動的法律,這些州的法律不公平地限制政府部門與有線電視和電信寬頻服務提供商的競爭。 FCC通過該案後引發不少如Google、Facebook及Netflix等科技公司,與消費者保護環體齊力撻伐,認為ISP業者在FCC力挺下,將可隨意限制民眾上網瀏覽的內容,大企業因此具優先權,不利新創網路公司生存發展,且投下反對票的政黨表示,將率領各州對聯邦傳播委員會這項決定提出法律挑戰,透過訴訟尋求翻盤機會。

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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).

菲律賓推動基改稻米 窒礙難行

  根據國際間重要農糧組織ISAAA(International Service for the Acquisition of Agri-Biotech Applications)所公布的2004年統計報告,全球基改作物栽種面積已達八千一百萬公頃,在2003年僅有六千七百萬公頃,成長幅度高達20%,尤其是在開發中國家。菲律賓是亞洲第一個支持商業化生產基因改造食物的國家,從2000年起即開始商業交易基因改造作物。由於其所研發之轉殖”IR-72”稻米品種栽培並不普遍,也未被消費者、農夫及麵粉業者廣泛地接受,因此不合適商業化生產,雖然菲律賓嘗試其他較受歡迎的品種來進行基改轉殖,但迄今尚未成功。   基於基因稻米對於環境安全和人體健康所帶來的影響是無法預知的,綠色和平組織抗議菲律賓政府加速推動生技農作物的計畫。菲律賓所面臨的挑戰不單僅是綠色和平的抗議,另一個因素因為氣候的不穩定而影響了稻米的產量,今年生產量僅148萬噸,距離目標?151萬噸,因此仍需仰賴進口稻米來彌補這不足的差距。   菲律賓稻米研究中心執行長Leo Sebastian認為,基改稻米並不是解決稻米供應不足的唯一方式,引介栽種高生產量的稻米品種或者改善灌溉系統等都是可行的方式。

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