英國無線電頻譜管理改革政策（上）－政策源起與目標
英國一家連鎖超市Tesco（中文譯名：特易購）於2006年3月8號「英國與威爾斯高等法院」的網域名稱爭議判決中獲得勝訴，該爭議起於Tesco之廣告連結商－Elogicom 公司，向替Tesco建置廣告連結註冊服務之TradeDoubler公司登記了「tesco-diets.co.uk」與「tescodvd.co.uk」兩個網域名稱；系爭域名非指向Elogicom公司所屬網頁，而僅直接指向Tesco網站，企圖以增加使用者連結至Tesco網站之數量賺取高額之廣告連結佣金。 Tesco對Elogicom公司主張商標權之侵害及搭便車，並請求移轉網域名稱；Elogicom則提起反訴請求給付佣金。該案法官認為Elogicom是利用「tesco」之名稱採取「釣魚」(fishing) 的方式，誘引不喜歡利用搜尋引擎而習慣於網路位址列鍵入猜測域名之網路使用者連結至其所設立之錯誤網站，藉由網站之自動連結功能跳頁至Tesco網站而賺取連結佣金，即使該公司並未使用該網站連結至與Tesco有營業競爭關係之網站，但仍因此利用Tesco之名賺取不正當利益並造成Tesco之商譽受到損害，判決Tesco勝訴並駁回Elogicom公司之反訴。
日本經產省公布零售電力業指引修正案，以配合電力市場新制度之實施日本經濟產業省2018年9月公布《零售電力業指引》 （電力の小売営業に関する指針，以下稱「本指引」）修正案。 本次主要修正方向為零售電力業者購買電力時若有以下情形，應如何於電源結構表上說明供用電戶參考：（1）跨區調度電力：同年10月開始，零售電力業者若需跨區調度電力，改由日本電力交易所使用「間接競拍」（間接オークション）分配電力容量。故本指引配合規定，原則上以跨區調度取得之電力歸類於電源結構表的「電力交易所」中；（2）使用非化石價值證書：本指引規定，若零售電力業者自日本電力交易所購得非化石價值證書，可於電源結構表中標示使用非化石價值證書之電力配比，並註明如：「本公司販售之受再生能源躉購費率制度（FIT）補助之電力，係使用再生能源限定之非化石價值證書，具有以再生能源發電之實質價值。」；（3）販售特定電源方案：若零售電力業者提供用電戶特定的電源方案，本指引建議業者在製作電源結構表時，應先扣除總電量中特定電源方案之電量後，再計算餘下電量及配比，並註明如：「本公司向部分用戶販售內含水力發電20%以上之特定電源方案，其他非以特定電源方案進行銷售的電源結構請參考圖表。」若未先扣除再計算，也應在表中註明總電量中內含特定電源方案銷售之電量數據。（4）標示電力產地：若零售電力業者以電力產地做為賣點，可依電力來源於電源結構表中標示「自產自消」或「○○地域產電力」。
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「通信‧放送政策懇談會」提出最終報告日本總務省召開的「通信‧放送政策懇談會」，於本月 6 日進行今年第 14 次集會，提出該會之最終報告。 其中，有關 NTT （日本電信電話公司）之改革，預計於 2010 年解散目前所採行的控股公司架構，將其所掌控的 NTT 東日本、 NTT 西日本（主要經營固接電話以及上網服務），以及 NTT DoCoMo （主要經營行動通訊業務）三者完全分割，成為三間各自獨立的公司；且分割以後以上三者之間的合作關係亦應受到嚴密規制。至於 NHK （日本放送協會）之改革，則計畫釋出一個衛星頻道，兩個廣播頻道，同時娛樂以及體育節目相關部門，以及網路傳輸、國際播送業務等，應與 NHK 之核心業務切割，成立子公司自行獨立經營。 上開內容雖然是因應通信與放送兩大體系日漸匯流之趨勢而生，惟論者以為勢將引發輿論以及各大政黨之議論甚至反彈；而最終能否納入政府以及執政黨目前正在研擬規劃的施政綱領，仍在未定之天，有待持續追蹤觀察。