「能源」將是本世紀最受注目的議題之一 。為了有效規劃能源配置,台電擬定風力發電十年計畫,規畫在十年內建造30萬瓩的風力發電容量,其中在風車的故鄉—澎湖,計畫催生231部風力發電風車,並將興建台澎海底電纜傳輸電力。未來,澎湖將成為台灣首座大規模的「離岸風場」。 目前我國政府正大力發展再生能源,其中台電計畫在西部沿海大量興建風力發電廠,另外,在離島的澎湖也將大量興建風力電廠。風是澎湖獨特的天然資產,目前台電在澎湖白沙鄉中屯已經建有8部風車,未來將繼續在澎湖設置231部風車。 在荒漠或海上興建風電場,是世界新趨勢,英國 2003年第一個離岸風場開始營運,下一世代新的離岸風電場總容量更將高達120萬瓩,德國兩個離岸風場容量高達30萬瓩,風場發出來的電將傳輸到歐洲中央電網。這些離岸風場不光是建在小島上,還包括以鋼或木頭架在淺海中的風車。
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).
歐盟「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則,近年來國際企業不斷倡導ESG原則,即企業針對環境(Environmental)、社會(Social)、公司治理(Governance)三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石,也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」(Sustainable Finance Disclosure Regulation)以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)。 「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月,歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」,該法規的目的為:為歐盟建立一個統一通用的法律框架,以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品,皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則;而針對不符合環境永續性之其他商品(包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品)將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。 而針對金融商品是否具備環境永續性,需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如:減緩氣候變化;適應氣候變化;水和海洋資源的持續利用和保護;發展可循環性經濟;污染防治;生物多樣性和生態系統的保護和恢復。 「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布,並於同年7月12日生效,但其中許多重要規定仍尚未明文,須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下: 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。 隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展,逐漸將ESG原則融入法規中,可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流,於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念,是以,我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求,以與國際趨勢接軌。
歐洲化學品管理署(ECHA)下的社會經濟分析委員會已開始針對限制性措施展開風險管理及成本利益分析等相關工作今年(2008)4月2-3號,歐洲化學品管理署(ECHA)下,為社會經濟分析(Socio-economic)目的所設置之委員會,於赫爾辛基(Helsinki)舉行了首次的會議。歐洲化學品管理署執行長Geert Dancet在其公開聲明中提到:「對社會經濟分析委員會(SEAC)之挑戰,是因其被REACH法規範所引用而產生;而此種模式,亦將成為歐盟化學物質立法制度下的一項新工具。其還強調,應同時平等地考量並兼顧到產業、環境及健康等三方面因素,並以前三項因素皆已臻衡平之方式來進行交易」。 此外,於REACH法規範下,該委員會於限制與管理流程上,亦扮演著重要角色。其將掮負起為該署準備關於:申請管理、限制措施建議案提出、以及其他在REACH法規範下與化學物質管理有關之立法措施所將可能導致歐洲社會經濟方面之影響與衝擊等問題,提出相關意見。而目前,就於化學品範圍內,對可能之立法措施未來所將產生的衝擊進行社會經濟面之評估而言,此舉,實為一新且未知的一塊領域。 此外,透過此次會議,除決定了該委員會日後運作之模式外,也達成共識ㄧ致認為:透過此種模式,將能夠保障委員會運作之透明性;同時,還一併能兼顧到它的獨立性,及相關資料的隱密性。目前,該運作模式將待歐洲化學品管理署董事會議正式審核通過後,即開始生效。最後,社會經濟分析委員會於2008年間規畫,擬將舉行兩次會議,而下一次的會議則已預定將於10月份召開。