Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料
Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。
今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。
另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
- Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017
- Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017
- Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017
- Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017
- Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017
- Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017
- Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017
林昭如
專案經理 編譯整理
Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017, http://money.cnn.com/2017/05/03/technology/uber-waymo-self-driving-cars/ (last visited May 22, 2017).
Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017, http://www.reuters.com/article/us-uber-alphabet-ruling-idUSKCN18B1W6 (last visited May 22, 2017).
Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017, http://money.cnn.com/2017/02/23/technology/waymo-uber-google-lawsuit/ (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017, https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2017/05/14/lyft-and-waymo-just-teamed-up-on-self-driving-cars-taking-aim-at-a-common-enemy/?utm_term=.f267d71e5866 (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017, http://nypost.com/2017/05/15/lyft-and-waymo-are-ganging-up-against-uber/ (last visited May 22, 2017).
Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-15/waymo-gains-edge-over-uber-as-driverless-car-case-heads-to-trial (last visited May 25, 2017).
Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017, http://www.cand.uscourts.gov/CEO/cfd.aspx?7137#Notes (last visited May 25, 2017).
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).
多層次營銷公司即使向數千名人員發布屬於其營業秘密之培訓教材，仍能主張已採取合理保密措施2022年3月7日華盛頓西區地方法院針對原告多層次營銷（直銷）美容公司Tori Belle Cosmetics LLC（下稱原告）向數千名人員發布屬於營業秘密之培訓教材，能主張有採取合理保密措施做出結論。原告行銷Belle Cosmetics產品之方式是以銷售人員的個人 Facebook 帳號來販售化妝品和假睫毛產品，並將公司培訓教材上傳到由數千名成員組成的 Facebook 群組“Team Lash Out”中，且設定帳號公開權限維護其所提供之培訓教材、銷售人員及客戶之聯繫清單，故華盛頓西區地方法院仍認定其主張有理由。 被告（Belle Cosmetics的五名前網路銷售人員）雖主張銷售人員因持有Facebook個人帳號之所有權，認為與個人帳號有關之銷售人員及客戶的聯繫清單皆屬被告所有。並且，由於每個被告的 Facebook 朋友都可以看到他們的朋友清單，而主張聯繫清單不具秘密性。法院不採納被告之主張，認為原告已有設定權限限制Facebook 群組中的朋友僅可以看到其他朋友的姓名和頭像，涉及電話及地址等聯繫資訊則設定不公開，故銷售人員及客戶之聯繫清單仍具秘密性。 此外，被告亦主張原告將培訓教材上傳至「世界最大社交媒體網站Facebook」，並向數千名銷售人員公開，應判定該培訓教材已不具秘密性。法院則駁回指出Facebook之用戶可以設定權限，指定特定人加入群組中讀取培訓教材，故認為仍培訓教材具有秘密性。 本案最值得關注的是後續法院會以何種方式評估上傳至Facebook群組之培訓教材有採取合理保密措施，例如法院如何評估原告與銷售人員間的合約有約定針對教材內容具有保密義務、群組管理員如何驗證請求加入群組之用戶是該公司之網路銷售人員，或法院如何判定在營業秘密解密前Facebook 群組中有多少用戶不具備網絡銷售人員身分。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
強化政府橫向協調，提升AI治理—澳洲擬於2026年初設立AI安全研究所澳洲政府於2025年11月25日宣布，將於2026年初設立AI安全研究所(AI Safety Institute)。澳洲AI安全研究所的設立目標，為提供相關的專業能力，以監管、測試與共享AI在技術、風險、危害層面的資訊。經由辨識潛在的風險，提供澳洲政府與人民必要的保護。AI安全研究所將以既有之法律與監管框架為基礎，因應AI風險，協助政府各部門調整相關規範。其主要業務如下： ．協助政府掌握AI技術的發展趨勢，動態應對新興的風險與危害； ．強化政府對先進AI技術發展及潛在影響的理解； ．共享AI資訊與作為協調政府各部門的樞紐； ．經由國家AI中心(National AI Centre，NAIC)等管道，提供事業、政府、公眾與AI相關的機會、風險和安全的指導； ．協助澳洲履行國際AI安全協議的承諾。 AI安全研究所並為2025年12月2日，工業、科學與資源部(Department of Industry, Science and Resources)發布的國家AI計畫(National AI Plan，下稱澳洲AI計畫)中，保障應用AI安全性的關鍵項目。澳洲AI計畫指出，AI安全研究所將關注AI的上游風險(upstream AI risks)，與下游危害(downstream AI harms)。所稱之上游風險，係指AI模型和系統的建構、訓練方式，與AI本身的能力，可能產生的疑慮。下游危害，則係指使用AI系統時，可能的實質影響。 AI安全研究所將支援與國際、政府各部門間之合作；並共享新興的AI技術能力，以及對AI上游風險的見解，發布安全研究成果，提供產業與學術界參考。AI安全研究所監測、分析與共享資訊，提出政府各部門，對AI下游危害，可採取的一致性應對建議。 綜上所述，澳洲政府提出國家AI計畫，於既有的法制體系，滾動調整相關規範，以應對AI風險。並成立AI安全研究所，追蹤國際AI發展脈動，及時提供澳洲政府應對建議，協調各部門採取一致性的行動。澳洲政府對新興AI技術，所採取策略的具體成效，仍有待觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
韓國國會議員提出著作權法修法，擬導入著作權專業人員國家證照制度尹官石(Youn, Kwan-Suk)等11位韓國國會議員於2013年7月16日提出著作權法修正案，修法內容包括「導入著作權專門士及資格考試等制度」、「增訂著作權保護院設立之法源依據及相關業務規定」、「著作權保護院之審議委員會之組成」、「審議及發出糾正命令之主體變更為著作權保護院」。 韓國國會議員尹官石指出，雖然韓國著作權產業規模逐漸擴大，但據統計，著作權專業人才僅1萬3533位，專業人才明顯仍然不足。再者，著作權小規模訴訟也不斷增加。另外，現在雖有營運核發著作權相關資格證書業務之民間業者，但卻存在廣告誇大、課程內容不實，缺乏事後管理機制等問題，而造成市場混亂。為解決上述問題，韓國著作權法擬導入著作權專業人員之國家資格證照制度，希望藉以有效培育著作權專業人才，讓著作權產業得以健全發展。 另一方面，影視內容和電腦軟體為韓國著作權產業之核心，其所創造之附加價值及就業機會均呈現增加的趨勢，但相對來說，韓國音樂、電影、電視劇等內容常被非法重製，而這樣的非法重製行為造成3兆9758億韓圜之生產利益損失，減少3萬6千個就業機會。對此，為更有效推動著作權保護，並使著作權保護業務推動一元化，藉以促進文化內容產業發展，著作權法擬修法整併現有的著作權保護中心和韓國著作權委員會之功能，改設著作權保護院，以統合著作權保護業務。 在此一著作權法修正案之後，韓國文化體育觀光部及其它議員亦對其它著作權議題，如擴大著作權保護及合理使用範圍等，提出修正案，因此後續韓國著作權法的修法動態，值得持續關注。