亞利桑那州可望通過情色報復法,美國防治情色報復將再添一州

  美國亞利桑那州曾於2014年通過違反本人意願散布隱私內容之條文(泛稱為情色報復法Revenge Porn Law),構成要件未涵蓋行為人需有傷害的主觀不法構成要件,只要未經本人同意散布隱私內容即有可能觸犯本法而被判重罪(Felony),最高將可處三年又九個月之有期徒刑。然而,因構成要件過於廣泛,甚至未排除具新聞、藝術、教育價值之內容,未考慮本人之隱私期待性和傷害有無,美國公民自由聯盟遂代表出版業、媒體業和攝影業等,以該條文侵害言論自由有違憲之虞,於同年9月向亞利桑那州提告。該案於2015年7月10日達成和解,亞利桑那州地方法院宣告該條文將不會生效施行。

  在經過漫長的修法後,亞利桑那州參議院最終於2016年3月7日無異議通過情色報復法之最新修法法案(House Bill 2001),待州長簽署核准後便立即生效施行。本次修法與2014年的版本不同處為,檢察官需證明隱私內容之本人具有合理的隱私期待,若被害人曾將自拍的影像寄送與他人,更需證明被害人未有分享的意思。此外,檢察官需證明行為人具有意圖傷害、騷擾、威脅或迫使他人之主觀意思。在此條文尚未通過前,實務上已有檢察官多次反應現行法無從對違反本人意願散布隱私內容之行為論罪,至多僅能以網路跟蹤或霸凌法等追究,對受害人保護甚為不周。

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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

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).

日本經產省發布「新創企業的經濟外溢效果」調查摘要

為了解2022年公布《新創企業發展五年計畫》(スタートアップ育成5か年計画)(下稱新創計畫)後之情形,日本經濟產業省(簡稱經產省)針對新創企業造成之影響進行調查,於2024年7月22日發布「新創企業之經濟外溢效果」(スタートアップによる経済波及効果)調查摘要(下稱調查摘要),簡述如下: 1.新創企業之經濟貢獻:新創計畫期望透過新創企業提昇產業競爭力,並提供青年就業機會,故積極進行人才培育與輔導創業。根據調查摘要,自新創計畫執行後日本新創企業所創造之國內生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)為10.47兆日元(約新台幣2.1兆元),若包含外溢效果(Spillover Effect)則為19.39兆日元(約新台幣3.88兆元),並創造52萬個就業機會。 2.新創企業改變經濟結構之潛力:根據調查摘要,過去10年間日本新創公司併購案件增長22%,顯示其經濟實力提升;且新創公司中女性主管的比例增加,亦顯示其可改善日本女性職場地位。 3.創投資金注入引發新創企業之外溢效果:新創計畫鼓勵創投公司投資新創企業,由於擁有更多之週轉資金,與未接受創投的企業相比,接受創投的企業在擴大就業和創新方面表現更佳。新創計畫推動後,目前日本創投對新創公司之投資金額增加7.8倍(70%之新創公司獲得創投公司投資),並創造13.94兆日元(約新台幣2.8兆元)之GDP。

美國FTC警告科技公司,不應迫於外國勢力而削弱對消費者之隱私與資料安全保障

美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission)主席Andrew N. Ferguson於2025年8月21日發信給13家科技公司,其中包含Alphabet、Amazon、Apple、Microsoft、Meta、X等國際知名科技公司,警告他們有義務保護美國消費者隱私與資料安全,若在外國政府施壓下審查美國公民的資料,將有違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act, FTC Act)之虞。 信中指出,科技公司可能為遵循外國法規或迫於外國政府壓力,削弱對美國公民的隱私及資料安全保護。如歐盟《數位服務法》(Digital Services Act)、英國《網路安全法》(Online Safety Act)期望科技公司審查用戶言論內容;而英國《調查權力法》(Investigatory Powers Act)則為滿足英國政府取得用戶儲存資料之目的,要求科技公司削弱原本對用戶採行之點對點加密措施。Ferguson主席更表示:「外國勢力審查及削弱加密措施等行動,將侵害美國公民的自由或使美國公民遭受各種危害,例如受外國政府監視、增加身分盜用與詐騙風險」。 信中亦提及,科技公司在遵守外國法律及相關要求的同時,仍須遵守FTC Act第5條規定,亦即禁止企業在市場中進行不公平或欺騙性行為的規定。同時也表示,過去20年來,FTC已對未能履行消費者資料安全或隱私承諾之公司提起數十起訴訟,並將持續要求蒐集、使用、分享或傳輸消費者個人資料的公司,應採取合理的安全措施,藉此確保消費者權益。

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