2012年歐洲議會發表的綠皮書「邁向信用卡、網路以及手機支付的整合歐洲市場(Towards an integrated European market for card, internet and mobile payments)」,並進行廣泛的公眾意見徵詢,舉辦公聽會,最後決議進行現有歐洲支付法制架構的修正。歐盟支付服務指令修正案(revised Payment Service Directives, PSD2)於2013年7月由執委會提出,2015年10月歐洲議會通過,今年1月12日生效,預期英國、保加利亞、丹麥、德國、奧地利以及法國將會率先修正原有的支付服務法制完成轉換。產業界一致對於修正案表示歡迎,因為本次修正將會大幅提升支付創新應用的發展可能,尤其是行動支付。
PSD2之重大修正包含針對支付服務的內容作出修正,新增第三方支付服務提供人(third party payment service provider,簡稱TPP)為支付服務之內容(附件一第7項)。TPP的內涵為透過對於其它支付服務提供者的支付帳戶的存取,提供包含支付發動服務(payment initiation services)以及帳戶資訊服務(account information services)。依照第58條規定,TPP服務提供者具備下列義務:
1.確保支付服務使用者的個人化安全資訊不會被其它人取得。
2.以明確的方式向帳戶之支付服務提供者認證自己的身分。
3.不儲存支付服務使用者的敏感支付資訊或個人化安全憑證。
除此之外,PSD2明確將純粹的技術服務提供者排除於支付機構之範圍,無需適用支付服務指令。
PSD2亦授權EBA發布相關規定制定技術門檻,包含強力的客戶身分認證以及通訊資訊標準。
英國政府在考量保護政府機關及民眾免於網路安全之威脅下,設置了網路安全辦公室(Office of Cyber Security,OCS)及網路安全營運中心(Cyber Security Operations Centre,CSOC)兩個新的網路安全機關,並將於2010年3月正式運作。同時,內閣辦公室(Cabinet Office)發出聲明表示,英國政府將網路安全訂為21世紀政府的安全防護重點,並認為透過設置這兩個新的機關協助維護國家安全,將是達成這個目標的重要步驟。 在英國政府的規劃下,OCS設於內閣辦公室下,負責提供政府跨部會的資訊安全策略,並整合協調政府部門間網路安全之工作;CSOC則是設置於英國政府通信總部下(Government's Communications Headquarters,GCHQ),負責有效的監測網路空間之健全性並針對緊急事件提出應變措施、瞭解攻擊英國政府及使用者之技巧、提供對於企業及大眾有關網路安全風險應變之忠告與建議。內閣辦公室也表示,OCS將與移民署(Home Office)及警察局長協會(Association of Chief Police Officers,ACPO)合作,盡快制訂出有關防範網路犯罪之相關策略。 英國政府肯認網路安全對於政府在安全防護上的挑戰。因此內閣辦公室強調,網路安全防護策略之整合是重要的,其將透過企業,國際合作伙伴及民眾的力量,藉由專業知識及能力的提升、以及更為完善的策略,降低安全風險及發掘安全防護機會,發揮英國在網路安全防範之優勢。
澳洲隱私保護辦公室檢討實施「選擇退出機制」後對「我的健康紀錄系統」之影響澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner,OAIC)在2019年11月發布的「2018-2019年度健康數位資料報告」(Annual Report of the Australian Information Commissioner’s activities in relation to digital health 2018–19),主要說明澳洲政府實施「選擇退出機制」(opt-out)後,對「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)(下稱系統)發生的影響,以及有將近1成的國民大量選擇退出系統,造成系統的醫療健康資料統計困難之檢討。 OAIC認為會發生國民大量選擇退出系統的原因,主要是不信任政府對系統資料保護及不清楚系統使用功能有關,因此提出年度報告,內容如下: 一、改善民眾對醫療資料保護的不信任,例如對醫療業者,開發保護病患隱私的指導教材,防止、外洩即時處理的能力。 二、加強宣傳,例如開發線上資源、影音等,讓民眾在使用系統時能有更清楚認識,且對選擇退出有更明確的認知。 三、改進系統設計,讓民眾能更清楚的看見使用說明,也能隨時掌握在系統上的資訊、設置警報提醒來防止他人侵入、也增加取消功能使資料達到永久刪除的效果。 建置該系統之目的,是因為國家有蒐集與使用國民的醫療健康資料需求,國民也能使用系統查看醫療紀錄、藥物過敏紀錄、曾使用與正在使用的藥物、血液檢查等;醫療人員也能透過醫療資料之電子化,減少重複及不必要的醫療檢查、對症下藥、避免因過敏引起的反應等,將醫療資源做有效的運用。 系統建置是依據「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012)第三章第一節註冊規定,要將國民的醫療健康資料納入系統,但不願意加入者,得選擇退出系統。而澳洲政府依據此法訂定選擇退出機制,2018年7月正式實施,要求全民強制加入系統,同時開放選擇退出機制,讓不願意加入系統的國民能選擇退出系統;選擇退出機制截止日期原先在2018年10月中旬,但在國民大量反應下,澳洲政府決定延至2019年1月底;在選擇退出機制的實施截止後,OAIC在2019年11月對選擇退出機制做出檢討報告,期望能透過檢討報告提出的建議來增強民眾對系統的信任與促進系統使用率。
美國欲修改HIPAA規則以促進「整合醫療照護」,並發表公眾意見徵詢書美國《健康保險可攜性及責任法》(HIPAA)係「保護個人電子醫療資訊隱私」的法規。其「受規範對象」(Covered Entity)為:使用電子方式傳送任何醫療資訊的醫療計畫、健康資訊處理機構(Health Care Clearinghouses)或醫療照護提供者。2018年12月14日,美國衛生及公共服務部(下稱:官方)發表〈公眾意見徵詢書:修改HIPAA規則以促進整合醫療照護〉(Request for Information on Modifying HIPAA Rules to Improve Coordinated Care),擬修正方向如下: (一)促進醫療行為、整合醫療照護、專案管理的資料分享 HIPAA原先僅允許受規範機關在醫療行為、支付、營運中揭露受保護健康資訊(PHI)。然而,這並不包含醫療照護或專案管理。官方傾向修法讓醫療照護或專案管理成為允許揭露PHI的情形。同時,也希望修法讓PHI的取得更具時效性,以利於病歷在受規範對象間的流通。 (二)推動親友參與解決當事人鴉片類藥物成癮和精神疾病問題 HIPAA允許受規範對象在特定條件下,向照護者(Caregiver)揭露PHI,包含緊急狀況,也包含嚴重的精神疾病。然而,許多受規範對象因為擔心違反HIPAA,而不願通知當事人的親友。這種狀況相當不利於整合醫療照護和專案管理的發展。目前官方尚未研擬出具體改善方法,希望外界可以提出方案。 (三)會計資料的揭露以存取報告代替 在當事人申請下,受規範對象或其商業夥伴應提供近六年內與PHI相關的會計資料。然而,許多受規範對象的系統無法分離出應提供給當事人的部分,只好提供整份會計資料,因而造成龐大負擔。官方擬修法,只提供當事人「存取報告」(Access Report),該報告會載明誰曾經存取電子紀錄。 (四)隱私權行為通知(Notice of Privacy Practices) 受規範對象在許多狀況下,需取得當事人隱私權行為通知的書面同意書,這次的修法希望可以減少書面同意,以利於受規範對象發展整合醫療照護。
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).