澳洲國家交通委員會(National Transport Commission)與警覺、安全、生產力合作研究中心(Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ,Alertness CRC)於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響,並特別探討科技設備檢測及因應的可行性,並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。
依據澳洲國家重型車輛法(Heavy Vehicle National Law,HVNL)規定,設有國家重型車輛管理獨立機構(The National Heavy Vehicle Regulator,NHVR)針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle (Fatigue Management) National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額(Gross Vehicle Mass,GVM)之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人(包含司機)之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車,其附接工具或機械者,必須進行疲勞管制,其他對於有軌電車、工具機械車輛(例如:推土機、拖拉機)、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免(Fatigue management exemptions),及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任,訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛,故即使符合工作和休息限制,駕駛員也可能因疲勞而受影響。
目前,因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度,亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞,另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此,現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備,進行相關研究測試,以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。
駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞,往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形,然而更重要的是,應落實行車前的疲勞管制,及相對應的解決方案,並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任,才能有效降低疲勞駕駛肇事率,確保道路安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
二00四年十二月九日日本金融廳表示,為因應日益頻繁的網路及IC智慧卡被用以進行電子金融交易的現況,該廳將研議「電子銀行法」(暫稱)之立法以保障金融消費者,並將此納為未來施政方針。該項立法提案計劃已納入金融廳最新的金融行政方針─「金融重點強化計劃」(2005年4月起2007年3月止)之中,期待在2005年至2006年度間完成立法。 目前電子金融交易及電子現金等實務現況雖有可能涉及「電子簽章法」及「電子消費者契約法」的相關規範,惟金融廳的研究認為尚缺乏對此類交易活動的「總合性立法規範」。該立法研議甚擬導入對於因在網路上交易不慎遭受「冒名欺騙」 (?????;spoofing)的被害人,由金融機構為一定額補償的制度。
美國俄亥俄州推出「個人隱私法草案」2021年7月13日,美國俄亥俄州(下稱俄州)副州長Jon Husted宣布推出《俄州個人隱私法》(Ohio Personal Privacy Act, OPPA,下稱本法),這是美國近期最新州級別的個人隱私保護法草案,並提出企業可資遵循隱私標準俾該州消費者隱私之保護。 首先,本法草案除賦予該州消費者知悉權、近用權、刪除權外,更賦予資料銷售退出權(right to opt out sales)及不受歧視權(right to discrimination)。並於俄州境內規範三種企業:(一)年營收逾2,500萬美元;(二)單一年度內經手10萬名以上消費者個資;(三)年營收半數源自於個人資料銷售且經手2.5萬名以上消費者個資。 惟所稱企業,排除如:州立機關或機構、受管制之金融機構及其附屬單位、實體或關係組織、高等教育機構等;至所稱消費者個資,則排除如:法規保護之個資(如健康資訊及紀錄、病患辨識資訊、人類受試者之個資及相關資訊、病患安全工作成果、個人信用等)、依法(如駕照法、家事法、醫療法及本法等)所得個資或依法授權得使用於公衛之資訊等。 特別的是,如企業違反本法,消費者並無獨立訴訟權,其執法權專屬州總檢察長。因此,如本法日後通過並施行,無論對俄州企業抑或消費者權益之影響,均有待觀察。
何謂芬蘭「SHOKs」?2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出,為結合產學研就重大發展領域進行長期合作,加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP),故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心(Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs)。 SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處(Tekes)提供補助,惟政府補助比例上限:最高上限75%,必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。 SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下: 一、既有智慧財產權歸屬及運用: 1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。 2.參與者之既有智慧財產權,若屬其他共同參與者執行計畫有必要者,應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。 3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用,應另行協商授權事宜。 二、計畫成果智慧財產權歸屬: 1.歸屬於產出成果之一方,但如成果是多方參與者共同產出,原則上共有,但可另約定僅歸屬一方。 2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者,該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。 三、計畫成果智慧財產權之運用: 1.參與者為研究機構者,應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時,收取相當於市場價格的補償金。 2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權,但除研究機構外不得再授權。
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).