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).
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案,促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度(reliance)」指一國有效利用他國的審查結果,而減少重複作業、提升效率,並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此,國際醫療器材法規管理論壇(International Medical Device Regulators Forum, IMDRF)於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》(Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs)草案,協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」,而須由各國自行決定如何利用依賴制度,並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材(含體外診斷器材)或輔具,並涵蓋產品生命週期各階段(如技術文件審查或品質管理系統驗證等)。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明: 1.工作共享(Work-sharing):指多國協作進行監管任務,可為聯合評估、聯合檢查,或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」,訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準,使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查(Abridged Review):以他國完整的審查成果作為基礎,僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認(Recognition):正式接受他國監管決策結果作為判斷依據,可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」,而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略,加強協作與資源共享,進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織(如歐盟、東協、非洲聯盟發展署)越加重視各國監管法規的一致性,並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中,此監管趨勢值得我國持續關注。
荷蘭智庫提出發展永續性生質燃料的政策建議面對解決氣候變遷及尋找替代石化能源的全球性問題,生質材料(biomass)的開發與利用深受期待,然而,生質材料的生產與利用是否適當,乃是複雜的決策工具,一國政府在推動與能源、溫室氣體減量有關之政策工具時,必須意識到這些政策工具背後所蘊藏之其他風險。 在面對生質材料的風險,荷蘭政府可謂最先有此問題意識,並嘗試在提出政策工具時盡可能作妥適規劃的先進國家之一。荷蘭是歐洲最大的棕櫚油進口國,以棕櫚油製成的產品在荷蘭超市到處可見,部分棕櫚油也用於能源供應,荷蘭甚至有業者打算興建專門使用棕櫚油運轉的電力供應站(power stations)。 為確保利用棕櫚油及其他生質材料所開發新能源符合環境永續經營的目的,荷蘭政府已研議在相關的政策措施中,導入生質材料應符合永續性的標準;而為落實此一政策構想,荷蘭政府委託智庫Cramer Commission(該委員會以其主席Jacqueline Cramer的姓為名,Cramer女士更在2007年2月成為荷蘭環境部長)進行相關研究。Cramer Commission在今年4月向荷蘭政府正式提出「檢測生質材料是否符合永續性之架構報告」(Testing Framework Report for Sustainable Biomass),報告中提出發展生質燃料可能涉及的六大永續性議題分別:溫室氣體排放、與食物及其他運用領域之衝突、生物多樣性、環境、經濟繁榮、社會福祉;報告除針對此六大議題分別提出永續性思考外,並建議透過追蹤系統(track-and-trace system)對作物從種植到成為電廠生產生質燃料的整個過程予以監控,並對生質燃料公布嚴格的進口標準,作為生質燃料的作物,其栽種方式必須經認證是不破壞環境,或所釋出的溫室氣體比節省得多,始得進口。Cramer Commission並建議荷蘭政府設定在2020年前進口永續來源的生質材料,並建議在此之前應有過渡措施。 關於生質燃料的環境風險問題,目前在歐盟已開始有問題意識,歐盟也嘗試思考是否可能藉由綠色認證制度之建立,確保非以永續方式製造的生質燃料,不得進入歐盟市場;其他打算跟進的歐洲國家,則正在觀察荷蘭的作法。
德國聯邦政府內閣通過自駕車草案德國聯邦政府內閣通過自駕車草案 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月10日 德國聯邦交通與數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)提出之自駕車草案(Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren[1]),經聯邦政府內閣(Kabinett)於2021年2月10日批准通過。BMVI表示冀望透過該草案創建自駕車的法律框架,針對自駕車布建與落地應用之相關程序進行規定,以使指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich[2])為全國公共道路的等級四自駕車(Vollautomatisiertes Fahren)能夠成為人民日常生活的一環。 壹、背景目的 2017年3月,德國聯邦議會(Deutsche Bundestag)通過道路交通法(Straßenverkehrsgesetzes, StVG)修正案,修正過後之道路交通法針對具高度與完全自動駕駛功能(hoch- und vollautomatisierter Fahrfunktion)的車輛─約等同於SAE等級三與等級四之自駕車─進行規範,明確規定在操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD)允許自駕車操作,如專為於高速公路上行駛設計之自駕車,則在該模式下不得於其他交通道路上行駛[3],該修正亦針對駕駛人[4]的概念與責任範圍進行重新定義[5]。 本次針對自動駕駛制定之草案係以包裹立法之方式,除同樣於道路交通法進行條文的增定(第1d條至第1l條)外,並修正強制汽車責任保險法(Pflichtversicherungsgesetz, PflVG)第1條,增加道路交通法規第1d條所指自駕車車主(Halter[6])的保險責任。目標為使德國成為全球首個將自駕車自研究階段帶入日常生活中之國家,並預計於2022年實現其構想。 貳、內容摘要 道路交通法規增訂之第1d條至第1l條內容概述如下: 一、第1d條:定義 本條定義道路交通法所涉及之自動駕駛相關詞彙,包含自駕車、指定運行範圍、自駕車技術監控者,以及最小風險條件。 二、第1e條:允許車輛運行自動駕駛之條件 本條規範允許車輛運行自動駕駛之條件,包含需符合規定的技術要求、已受核發行駛許可、依各邦法律主管機關批准於指定運行範圍內使用、根據道路交通法第1條第1項允許於公路上行駛等條件;本條亦針對技術設備所必備的功能進行詳細描述,如車輛得自行遵守相關交通法規、自駕系統可隨時藉由技術監控者加以停用並將車輛置於最小風險狀態,以及自駕系統在以視覺、聽覺或其他可感知方式要求技術監控者進行手動駕駛前,預留有足夠的反應時間等。 三、第1f條:使自駕車運行之相關人員(Beteiligten)義務 本條要求自駕車之車主為維護道路安全和環境相容性(Umweltverträglichkeit),需定期進行自駕系統的更新與維護、確保於手動駕駛時遵守道路交通規定,以及履行技術監控任務。在對自駕車進行技術監控時,當接收到系統以視覺、聽覺或其他可感知方式通知技術監控者,並要求切換操作模式時,技術監控者應立即改為手動駕駛模式,並採取必要之安全措施。另外本條要求自駕車之製造商有義務對自駕車進行風險評估,確保其電子電機架構(Electronic & Electrical Architecture, EEA)與聯網系統的安全性,並向德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)和其他有關主管機關提出證明。 四、第1g條:資料處理 本條課予自駕車之車主及製造商特定義務,要求車主在駕駛自駕車時,於特定情況下進行指定資料類型之保存及傳輸;在製造商部分,則要求其需以簡單、清晰且明確的方式,告知車輛之車主隱私設置選項以及駕駛過程中資料係如何被處理。另本條授權KBA於有安全上之必要時,向車輛之車主進行資料的蒐集、儲存與使用。 五、第1h條:自動駕駛功能的追溯啟用 當動力車輛設置未符合本法所適用之國際法規所描述之自動駕駛功能,僅當停用自動駕駛功能,而不影響車輛其他功能時,方可不考量自動駕駛功能未符合國際法規描述之情況,允許依相關審驗規定運行車輛。 六、第1i條:自動駕駛功能的測試 仍處於測試開發階段之自駕車僅在經KBA核發測試許可、已根據本法第1條第1項進行註冊的情況下,方得於公共道路上行駛,且該行駛必須基於測試目的,過程中亦必須持續進行技術監控。 七、第1j條:授權 經聯邦參議院(Bundesrat)批准之法令授權,BMVI可就道路交通法第1d條至第1i條之公共道路上具自駕功能車輛的許可和操作進行細節性規定。 八、第1k條:德國聯邦國防軍隊、聯邦警察、各邦警察、民防與災難控制、消防隊和緊急服務的車輛 為執行官方任務而有配置自駕車的需要時,若能確保使用自駕車時充分考慮公共安全,則允許相關技術規範、操作設計範圍規範,與其他行駛相關規範之適用排除。 九、第1l條:評估 基於自駕車研發過程可能產生的影響與其和資料保護法規的相容性,BMVI將於2023年底前,以根據本法第1i條第2項所取得之測試資料進行評估,並將評估結果交予聯邦議會。 參、簡析 由BMVI所提出之針對自駕車的草案目前正於聯邦議會及參議院的程序進行中,預計可於2021年中通過。與2017年之道路交通法修正案進行比較,2017年之修正主要目的係使自駕車能夠受道路交通法規之規範,故將自駕車以正面表列之方式,增列入道路交通法規對車輛之定義中,並對駕駛人之義務進行規範,而較少針對自駕車特性制定專門之規定;與之相比,綜觀本次修正草案之內容,可總結出草案係針對未來可於公路上行駛之自駕車結構、品質與設備制定一致性的技術標準要求,規範操作相關人員應行使之義務如自駕系統更新、資料保存、安全性證明與風險評估等,並就操作執照的審查與自駕車測試相關程序進行制定,透過針對自駕車之發展與落實所需進行法條內容之設計,力圖藉此於促進自駕車發展與落實的同時,進一步推動德國道路交通法規之調節與一致性規範之創設。 我國政府長期以來致力於自駕車科技的研發與實驗,2019年6月施行之無人載具科技創新實驗條例以沙盒之概念,於自駕車實驗的範圍內進行特定法規與條件的排除,使技術的研發與測試能不受現有之規範或特定條件限制,最終期望能將自駕車實際投入現有交通體系中使用。為使我國法制環境能與技術發展相互配合,建議可參考德國自動駕駛法草案之內容,在確保公共安全的基礎上,於我國制定自駕車之公路行駛規範,以協助自駕車技術於交通體系之落實。 [1]Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur ,Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren (2021), https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Anlage/Gesetze/Gesetze-19/gesetz-aenderung-strassenverkehrsgesetz-pflichtversicherungsgesetz-autonomes-fahren.pdf?__blob=publicationFile (last visited Mar. 10, 2021). [2]指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich)於草案第1d條中之定義為「當地與空間上確定之公共道路」,應非普遍所指操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD),特於此說明以避免混淆。 [3]Deutsche Bundestag, Straßenverkehrsgesetz für automatisiertes Fahren geändert (Mar. 30, 2017), https://www.bundestag.de/dokumente/textarchiv/2017/kw13-de-automatisiertes-fahren-499928 (last visited Mar. 10, 2021). [4]2017年道路交通法之修正係針對駕駛人(Fahrzeugführer)之概念與責任範圍進行重新定義,而非針對車主(Fahrzeughalter/Halter),特於此敘明。 [5]§§1a,1b,63a StVG. [6]車主(Fahrzeughalter/Halter)與所有人(Eigentümer)之概念於德國道路交通法上非完全相等,普遍情況兩者為同一人,但在少數情況則否,以車輛租賃為例,在此車輛之出租人為所有人,而車輛之承租人為車主,特於此敘明。