日本總理公布「推展氫(水素)燃料基本方針」並加速落實再生能源計畫

  日本首相安倍晉三於2017年4月11日出席「第一次再生能源及氫(水素)燃料內閣會議」,在會議中進行加速引進再生能源及落實氫燃料社會等議題探討,並公布「推展氫(水素)燃料基本方針」,以達成2020年具有4萬台電動汽車之目標,並推展相關氫燃料之相關規範及準備,謹對於相關重點政策綜述如下:

一、為擴大再生能源之使用,5年內中央及各級政府共同展望12項計畫:

  1. 風能、地熱環境影響評估迅速化,並支援該地區之行政推廣。
  2. 透過地熱等開發,促進鄉鎮觀光發展。
  3. 擴大中小型水利之開發,統一提供及利用全國之資訊等。
  4. 林業及廢棄物處理、下水道政策之共同合作,促進生質能源發電。
  5. 促進海上風力發電,並檢討相關制度及環境規範。
  6. 為確保長期安定的太陽能發電,審視法規及相關制度。
  7. 引進低成本及遠距離控制之蓄電池。
  8. 以分散型能源系統,促進再生能源之利用。
  9. 相關行政程序之迅速化,以一站式窗口提供服務。
  10. 1與當地及環境共榮共存。
  11. 1低成本化及先端技術之研究開發。
  12. 可再生能源技術之海外支援。

二、邁向氫燃料社會之無碳排放目標:

  首先,擴大電動車燃料電池、家用燃料電池等相通之氫燃料之利用,中長期於2020年以氫發電及大規模國內外氫原料之供應鏈,最終希望建立無碳排放之氫燃料電力供應系統目標。

  在有擴大引進再生能源,並兼顧國民負擔之目標下,日本於2016年5月修正電氣事業再生能源電氣(FIT法)相關特別措施,且於2017年4月開始引進相關新的事業計畫及措施。

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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).

美國馬里蘭州法案禁止雇主近用(access)其員工及應徵者之社群網站資訊

  日前報導指出,在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書(Facebook)帳號及密碼,以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動,遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉,企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。   為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮,馬里蘭州在四月初已立法(撰稿時,此法尚待該州州長簽署)禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面,當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼,或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。   馬里蘭州此一立法,除了在保護員工或求職者的隱私之外,也是為了保障言論自由;且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律,其實對企業亦有助益:其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化,因而可使企業瞭解應如何因應,而可避免許多不必要的訴訟。   雖然輿論對此立法有許多贊同之聲,但亦不乏反對此一立法者,例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動,對於剔除不適任的應徵者,有其必要。   馬里蘭州此一立法乃率全美之先,其他各州可能亦陸續會提出類似法案。

Google提供免費專利給新創公司

  Google於2015年7月24日發布專利創客專案(Patent Starter Program),提供參加專案的新創公司免費授權使用兩項專利。此計畫是奠基於License on Transfer (LOT) Network專利授權聯盟的運作,該聯盟是2014年由Google、Dropbox、SAP、Canon、Asana及NewEgg等六家公司共同成立,目的透過聯盟成員間專利交叉授權協議,以對抗專利流氓(patent troll)的濫訴行為。   專利創客專案計畫開放50家於2014年收入介於50萬至20億美元間的新創公司得免繳會費參與LOT聯盟兩年,並依據新創公司業務範圍,提供3至5項專利清單,新創公司可從中選出兩項予以免費使用。另外,這些新創公司有機會瀏覽GOOGLE非專屬授權資料庫,找尋所需專利並詢問GOOGLE出售意願。需要注意的是,在專案期間內,參與成員對於透過專案獲授權之專利,僅得為防禦使用,違反時Google有權終止並予以處罰。同時參與成員亦必須於專案期間遵守聯盟專利交叉授權協議之規範。   整體來說,由於Google提供給新創公司的免費專利清單項目有限,新創公司未必能得到真正有需求的專利,但考量加入專案後,得受到LOT成員間專利交叉授權協議的保護,對於新創公司而言,仍可一定程度避免受到專利流氓危害,而具有正面意義。

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