RFID應用發展與相關法制座談會紀實
美國聯邦商務部（Department of Commerce, DOC）下之工業及安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於2021年10月20日公布一暫行最終規則（interim final rule），對出口管制規則（Export Administration Regulation, EAR）進行修訂，其於商品管制清單（Commerce Control List）中增訂「可用於監視、間諜活動或其他破壞、拒絕、降低網路及其設備性能之工具」相關之出口管制分類編碼（Export Control Classification Number, ECCN）項目及說明文字，並增訂「授權網路安全出口（Authorized Cybersecurity Exports, ACE）」的例外許可規定（15 CFR §740.22），該暫行最終規則將於2022年1月19日生效。 被列入商品管制清單內的項目，原則上即不允許出口（或再出口、於國內移轉，以下同），惟透過ACE之例外許可，使前述項目可出口至大多數國家，僅在下列「再例外」情況需申請出口許可： 出口地為反恐目的地：出口目的地為15 CFR §740補充文件一所列類別E:1和E:2之國家時，須申請出口許可。 出口對象為國家類別D之政府終端使用者（Government end user）：政府終端使用者係指能提供政府功能或服務之國家、區域或地方之部門、機關或實體，當政府終端使用者歸屬於國家類別D時，須申請出口許可。惟若類別D之國家同時被歸類於類別A:6（如賽普勒斯、以色列及台灣），在特定情況下，如為弱點揭露、犯罪調查等目的，出口予該國之電腦安全事件回應小組；為犯罪調查、訴訟等目的，出口可展現資訊系統上與使用者相關、對系統造成危害或其他影響活動之數位製品（digital artifacts）予警察或司法機關；或出口數位製品予前述政府，而該數位製品涉及由美國公司之子公司、金融服務者、民間健康和醫療機構等優惠待遇網路安全終端使用者（favorable treatment cybersecurity end user）擁有或操作資訊系統相關之網路安全事件時，不適用ACE之再例外規定，而不須申請出口許可。 終端使用者為國家類別D:1、D:5之非政府單位：結合上述第二點之說明，不論出口至國家類別D:1、D:5之政府或非政府單位，皆受ACE之「再例外」拘束，而須申請出口許可。僅當出口特定之ECCN網路安全項目予優惠待遇網路安全終端使用者、基於弱點揭露或網路事件回應之目的出口予非政府單位，或對非政府單位的視同出口（deemed export）行為，方不適用再例外規定，而不須申請出口許可。 終端使用者限制：已知或可得而知該物品將在未獲授權之情況下，被用於影響資訊系統或資訊之機密性、完整性或可用性時，須申請出口許可。
雲端運算所涉法律議題雲端運算（Cloud Computing），是一種基於網際網路的運算方式，用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing，其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算，故只要具備兩台以上電腦，讓他們之間互相溝通，協助您處理工作，就是基本的分散式運算。 雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節，不必具有相應的專業知識，也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式，藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。 「雲端運算」供應模式以及實用定義如下： ‧ 軟體服務化 (SaaS)：透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如：Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。 ‧ 平台服務化 (PaaS)：將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如：Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。 ‧ 基礎架構服務化 (IaaS)：有時亦稱「公用運算」(Utility Computing)，意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如：Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。 雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛，包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面，使用者的隱私或機密風險，乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策（privacy policy）而有顯著不同，也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面，發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時，供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險，亦是契約方面重要議題。
美國國防授權法案擴大告發者保護範圍透過外部監督有效遏止不法行為自2013年7月1日起，2013年國防授權法（2013 National Defense Authorization Act，NDAA）新規定生效，使得聯邦政府採購案件對告發不法行為者（whistleblower）的保護，由承包商的雇員擴及於分包商的雇員，在此之前，如果分包商的員工向政府直接告發不法行為時，絲毫沒有法律可以用於對抗雇主可能採取的報復措施。 2013 NDAA業於1月份經美國總統簽署，期中除新增對於分包商雇員保護外，該法案也擴張了主包商員工的保護範圍。新法之下，主包商員工如向其公司內部之主管告發不法行為，一樣可以受到法律對告發者的保護，強化了現行法下只有直接對政府申訴者始能得到法律保護。 根據2013 NDAA第828節之規定，承包商、分包商之雇員，都不能被解雇、降級或其他歧視行為以作為揭發行為之報復。當這些雇員合理認為有關於聯邦契約的管理不善、聯邦經費的浪費、或濫用聯邦契約授與之權力等行為，而可能造成潛在的或特定的對公共健康或安全之危害時，或違反聯邦契約行為有關法律或法規時，而向國會議員、稽查總長、政府課責辦公室（The Government Accountability Office）、聯邦契約管理人員、司法部人員、法院或陪審團、承包商或次包商負責調查不法之人員等提供資訊時。法規也明訂，條文中所謂報復，包括該等人員即使是受到行政機關人員在法定權限內的的正式要求而提供資訊時亦然。
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).