新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)於2023年8月15日發布穩定幣監管架構,旨在維持金融穩定發展,並將與新加坡幣或十大工業國(G10)貨幣掛勾之單一貨幣穩定幣(single-currency stablecoins, SCS)納入監管,確保穩定幣的安全可靠。符合監管規範之穩定幣發行人,可向MAS申請標註為「MAS監管之穩定幣(MAS-regulated stablecoins)」,有助於區分其他不受政府監管之數位支付代幣(digital payment tokens),以保障穩定幣持有人權益及降低金融穩定之潛在風險。 依據本監管架構,穩定幣發行人需遵循的監管要求包括:(1)價值穩定性,穩定幣儲備資產須遵守其構成、估值、託管與審計方面的要求,以維持價值穩定性;(2)資本,發行人必須維持最低資本與流動資產,以降低破產風險;(3)贖回,持有人可在發行人收到贖回請求後5個工作天內,以穩定幣面值贖回;(4)資訊揭露,發行人必須向持有人揭露相關重要資訊,包括有關穩定幣價值穩定機制、穩定幣持有人權利以及儲備資產審計結果等資訊。MAS表示,穩定幣若受到適當監理,維持價值穩定,將可成為可信賴的數位交易媒介,開創更多創新的金融科技應用,促進金融穩健發展。
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).
ITU研議修改國際電信規則ITU國際電信聯盟秘書長Dr. Hanmasoun I Toure於2012年5月一場在加拿大舉行的無線通訊座談會中,針對之前國際上傳言聯合國與ITU將嘗試介入管理網際網路之說法進行澄清,並主張自1988年修改沿用至今的國際電信規則(ITRs)已不能應付目前新興之電信商業模式。 新型態的電信商業模式引發網路中立爭議的戰火,已延燒多時。從前的網際網路服務供應業者(ISP),主要遵守網際網路協定,扮演好笨水管(Dum Pipe)的角色。但隨著網際網路內容與各類應用服務的急速成長,各類封包的傳輸加重了原有管道的乘載負擔,再加上網際網路管理技術的演進,業者可透過網管技術對資訊封包的傳輸做更細緻的調節,逐漸形成內容傳輸優先次序差異化的新興商業模式,並且持續發展中。 依目前的技術能力,網際網路中任何內容傳輸的速度,皆能透過寬頻管理機制(QoS)進行調節。過去,QoS在國際通訊上,於各國的終端網路中進行調節工作。但現有的封包式的網路傳輸架構(packet-base networks)動搖了原有的秩序,不僅質量參數(quality parameters)大部分未受明確定義,QoS的角色也逐漸模糊。導致各系統本身無法完全控制跨網資訊傳輸的品質,影響各類服務在使用者的終端設備上所呈現的服務品質。對於需與固網或各類終端設備連結的行動通訊業者而言,如何解決這類問題儼然已成了燃眉之急。 目前ITU剛結束於日內瓦的年會,從會中委員會對其文件是否具備國際效力之議題討論,不難看出ITU對於網際網路管理態度已由被動態度轉為積極。未來ITU更期望,藉由年底舉行2012年國際電信世界大會(WCIT-12),重新修訂舊有國際電信規則(ITRs),引領網際網路的新秩序。
美國提出「個人資料隱私暨安全法案草案」,規範聯網環境商業應用及隱私權利面對層出不窮資料違背或身份竊盜事件,2014年初, FTC於美國國會的例行會議上,就數位時代關於隱私權之保護課題進行作證,會議中,FTC乃呼籲美國國會應立即通過制定一個更強的聯邦資料安全與違背提醒的法律,其也進而提出「個人資料隱私暨安全法案(草案)」 (Personal Data Privacy and Security Act of 2014, S.1897)。該草案主要分成兩大部分: 第一部份,將強化身份竊盜和其他違反資料隱私與安全之懲罰;第二部份,係關於可茲辨識個人資料(PII)之隱私和資訊安全。 法案第202條係關於「個人資料隱私與安全機制」(personal data privacy and security program),目的在強化敏感性可茲辨識個人資料的保護,從行政(administrative)、技術(technical)和實體(physical)三個構面的防衛機制,進行相關標準之制訂與落實。有關適用之範疇,乃就涉及州際貿易之商業實體,而該州際貿易包含蒐集、近取、傳輸、使用、儲存或在電子或數位格式處理可茲辨識個人之敏感性資料,而這些資料總計多達1萬筆以上,然而,將不適用於金融機構(financial institutions)、醫療保險轉移和責任法(HIPPA)所管制者、服務提供者(service provider)和公共紀錄(public records)。 而在機制設計上,也係從「設計」(DESIGN)、「風險驗證」 (RISK ASSESSEMENT)和「風險管理」(RISK MANAGEMENT)三個角度進行切入,也必須確實提供員工教育訓練(TRAINING)、弱點測試(VULNERABILITY TESTING)、定期驗證和個人資料隱私與安全之更新,另外,在與外部與服務提供者(例如ISP)之關係上,公司必須盡到適當勤勉的義務(due diligence),也必須透過契約(contract)方式,約定前述所建置起之資料隱私安全機制,並在安全性遭受到侵害時,以合理方式通知締約他方。 本案目前在聯邦參議院已經二讀通過,已交付參議院司法委員會進行下一階段的審議,該立法草案未來是否會直接或間接影響物聯網環境生態系統之商業運作,有待未來持續關注之。