日本內閣官房提出法案規範醫療個資去識別化業者，以促進研發利用
日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月， 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立，並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》，針對醫療資訊匿名加工業者進行規制，使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊，以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展，形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰
- 國家責任與義務︰政府應提出必要政策與制定基本方針。
- 匿名加工醫療資訊業者之認定︰該部份又可分為匿名加工醫療資訊業者(以下簡稱業者)之認定與醫療資訊處理。
針對上述第2點之認定，為確保資訊安全，政府應設置認定機構，以便確認業者符合一定基準，並具備足夠之匿名加工技術，可為醫療個資去識別化。此外，在醫療資訊處理方面，該法案則規定醫療機關可在事先告知本人，且本人未拒絕提供時，將醫療資訊提供給業者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1. 〈医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情報に関する法律案の概要〉，健康・医療戦略推進本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/jisedai_kiban/pdf/170310_shiryou1.pdf（最後瀏覽日期︰2017/06/13）。
2. 健康・医療戦略推進本部， http://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/suisin/kaisai_archive.html（最後瀏覽日期︰2017/06/13）。
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).
美國政府與業者合作補助低收入戶學童低價的寬頻網路與電腦美國聯邦通訊委員會FCC於2011年12月13日宣布新的補助計畫，提供低價的寬頻網路及電腦給計百萬戶之低收入戶，以消除數位落差。 美國聯準會（Federal Reserve）的研究報告指出，在同樣條件下，家裡擁有電腦與寬頻網路的學生比未擁有的學生，畢業率高出6％至8％。由此可見數位發展普及化的重要性。 與新加坡和南韓高達90%的寬頻普及率相比，美國現今仍有將近三分之一的人口，亦即約一億名美國民眾無法在家使用寬頻網路，因此FCC與相關業者成立一個名為「Connect to Compete」的非營利組織（private and nonprofit sector partnership），以提高寬頻網路的普及，並改善弱勢團體與一般民眾的落差。且此一計畫所需的經費非由政府支出、全民買單，而是全數由業者負擔。 此項計畫的補助標準為，任何符合公立學校午餐補助資格的家庭即可受補助，其每個月補助9.95美元以接取寬頻網路，並可購買最高150美元的電腦、並獲得免費的數位知識訓練。 此計畫規劃自2012年春季開始實施，部份城市率先執行，並預計於2012年9月前延伸至全國各個城市實施。
美國競業禁止條款之修法趨勢及對離職員工之管理建議美國聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月5日提出聯邦規則彙編（Code of Federal Regulations, CFR）之修正草案，其基於競業禁止條款（Non-Compete Clauses）將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的，擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。 美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見，因技術領域之企業對營業秘密高度重視，故對於員工離職到競爭對手會特別留意，例如加州的許多企業（尤其是位於矽谷之企業）會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理，部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作，不論係保密合約或競業禁止條款，其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。 聯邦規則之修正草案一旦通過，未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作，但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施，盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險，可採取的措施例如： 1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為，意即，這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作（如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等）； 2.對員工個人工作設備（如：公司提供之筆電及手機）或網路存取紀錄等進行調查，檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為（例如是否突然大量刪除/複製檔案）； 3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度； 4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是，新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密，以避免公司被訴。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐盟開創奈米醫學的新革命歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法，降低醫療成本，並提高行政體系的效率，成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾（ Grenoble ）的電子科技與資訊實驗室（ the Electronics Technology Information Laboratory ） Patrick Boisseau 說明，奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞，克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 ， 因而開啟新興醫療技術的無限可能 ， 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療，降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃（ Cornea Engineering Project ）是重新排列組合人類蛋白質，創造與人類眼角膜相似的物質，這比人造眼角膜的治療更有效，且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元（ 541 萬美元）中，針對該項計劃，歐盟已經花費 256 萬歐元（ 317 萬美元）。而每年編列 6 億美元（ 4 億 8 仟 4 佰萬歐元）用於奈米科技方面。同樣的，人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用，而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。