英國資訊專員辦公室關於退出歐盟後續個資保護回應與未來影響

  英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)表示不論是否仍為歐盟會員國,英國仍需要明確有效的資料保護法,而關於公投退出歐盟(Brexit)結果,ICO發言人表示:「資料保護法是屬地的,不問公投結果為何,若英國不再是歐盟的成員國,即將施行的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)亦不會直接適用於英國。然若英國希望在平等條件下的歐盟單一市場進行交易,我們必須證明資料保護是充足的,亦即英國資料保護標準必須符合2018年即將施行的歐盟的資料保護監管框架。對於許多跨境經營的企業與服務而言,遵循資料保護法律與歐盟一致性規範,既是企業組織,亦是消費者和公民所關注重點。ICO致力於與其他國家的監管機構密切合作,而且未來亦是如此。目前明確的法律保護相當重要,且考量到經濟發展,ICO會向政府提出建議,英國相關法規之改革仍屬必要。」


  Brexit後,英國企業資料仍需傳輸至第三國,因此英國可能需爭取類似於瑞士、加拿大等,由歐盟執委會認定資料保護符合充足保護水準之模式;或是尋求類似歐盟與美國針對資料傳輸協議模式。然而目前英國的資料保護法(Data Protection Act 1998)與當前的歐盟資料保護指令仍具一致性,而目前資料從英國傳輸至第三國仍然需依標準契約條款(Standard Contractual Clauses),或英國授權有約束力的企業自我拘束規則(Binding Corporate rules),然而目前英國退出歐盟程序進行中,相關資料保護傳輸之法規範,仍待後續密切觀察。

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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 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).

新加坡通訊與資訊部發布「數位連結性藍圖」,以提升數位基礎設施數量、效能、安全性與能源效率作為戰略性優先事項

新加坡通訊與資訊部(The Ministry of Communications and Information)轄下資通訊媒體發展管理局(Infocomm Media Development Authority)於2023年6月5日公布「數位連結性藍圖」(Digital Connectivity Blueprint, DCB),指出新加坡將透過數位基礎設施的建置,實現提升網路容量、最大化運算能量、整合基礎設施集合(infrastructure stack,即將多個基礎設施作為一整體進行定義、提供與更新)、確保安全與韌性,以及永續性設計(Design for sustainability)目標,並識別五項戰略性優先事項如下: (1)在未來十年將海底電纜數量提升為現有的兩倍; (2)透過將新加坡國家寬頻網路(Nationwide Broadband Network, NBN)的頻寬提高十倍、分配頻譜予5G專網(Standalone, SA)等方法,於未來五年內建構並提供無縫、端到端且速度高達10 Gbps的國內網路; (3)與供應商合作,強化運算基礎設施的透明性與可歸責性,並與國際最佳作法保持一致; (4)為新的綠色資料中心(Green data centre)制定長期成長路線圖並使其更具能源效率; (5)推動對新加坡數位公用設施(Digital Utility, DU)集合的採用,以擴張無縫數位交易的優勢,並持續探索能從現有DU中受益的使用案例。 除戰略性優先事項外,新加坡將在更新興且前沿的領域中採取行動,具體措施包含: (1)在未來十年推動新加坡量子安全(Quantum-safe)願景; (2)為普遍的自動化系統使用奠定基礎; (3)透過測試平台與沙盒建立利害關係者生態系統,推動綠色軟體(green software)的開發、標準制定與評估; (4)透過低軌道衛星服務為關鍵產業提供創新解決方案。

美國參議員建議將提供位置資訊服務之行動裝置與應用軟體服務平台納入規範

  2009年美國司法部特別報導,美國每年大約有26,000人為受全球定位系統(Global Positioning System, GPS, 一般稱作衛星導航系統)追蹤的受害者,其中也包括手機使用者。2010年4月,爆發Apple iPhone和Google Android 智慧型手機在當事人不知情的情況下,蒐集手機的位置資訊;更甚者,即使在當事人沒有使用定位應用程式時,仍繼續蒐集其位置資訊,而當事人卻無法拒絕蒐集。對此,手機公司反映,其蒐集的位置資訊行為係利用發射台與無線網路點,協助手機使用者更快速的計算與確認其位置,以提供更良善的定位服務。   美國參議員Al Franken 與Richard Blumenthal對於此議題非常關切,Franken參議員指出,1986年所通過的「電子通訊隱私法(Electronic Comunications Privacy Act of 1986)已無法因應現今網際網路普遍使用。其中「自願揭露客戶通訊或記錄」之規定 (18 U.S.C. §2702 Voluntary disclosure of customer communication or records)更是替手機公司、應用程式業者,與提供無線上網的電信業者開了一個漏洞,允許業者在當事人不知情的情況下,進行定位資訊的蒐集,或與第三人分享位置資訊。   參議員Al Franken 與Richard Blumenthal遂於2011年6月15日提出「2011位置隱私保護法案(Location Privacy Protection Act of 2011)」,提議要求提供位置資訊服務功能的行動裝置製造商,與軟體平台,在蒐集當事人位置資訊,以及與第三人分享位置資訊時,必須先行告知當事人,並取得當事人的同意後,才可進行蒐集與分享。目前該法案至6月16日為止已經過二讀,並提交到司法委員會。   不過,「位置隱私保護法案」僅作告知當事人並取得同意低度要求,另一目前也正在審議的 「地理位置隱私與監督法案(Geological Privay and Survillance (GPS) Act)」,更進一步提供執法單位或政府蒐集與使用定位資訊的指引規範。也有提案對於電子通訊隱私法,必須要因應資通訊科技的應用,為相對應的增修。

美國國家標準技術局(NIST)更新電子簽章標準

  美國國家標準技術局(National Institute of Standards and Technology, NIST)於近日(2013年7月)更新電子簽章的技術標準「FIPS (Federal Information Processing Standard) 186-4數位簽章標準」,並經商務部部長核可。NIST於1994年首次提出電子簽章標準,旨在提供工具可資促進數位時代的信賴性,後續也隨著技術進步與革新,而有多次修訂。此次修訂,主要是調合該標準,使之與NIST其他加密相關指引(如金鑰加密標準)一致,以避免將來可能產生的矛盾。   此次增訂,亦明列出三種可保護資料的簽章產製與確認技術:數位簽章演算法(Digital Signature Algorithm, DSA)、橢圓曲線簽章演算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA)、以及RSA公眾金鑰演算法(Rivest-Shamir-Adleman Algorithm, RSA)。   其他修訂的部分,還包括語彙的明晰化,以及降低對於隨機號碼產生器的利用限制…等。

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