美國紐百倫公司(以下稱New Balance)去年控告中國大陸當地三家製鞋商侵害其中N字logo商標。其中一位被告為已在美國科羅拉多州成立公司的新百倫體育用品有限公司(USA New Bai Lun Sporting Goods Group Inc)。近日,中國大陸蘇州中級人民法院判決在一審判決中判處這三名被告侵害New Balance商標權,應支付New Balance人民幣一千萬元(即美金一百五十萬元)之損害賠償。
一名美國律師指出,此賠償數額以國際標準而言不算高,但這是中國大陸外企至今在商標侵權爭議案件中獲得的最大一筆賠償金,對在中國大陸的外企而言是一大鼓舞。New Balance品牌保護經理Angela Shi表示,此案的勝訴讓New Balance更有信心繼續在中國大陸開展品牌保護的工作。
根據中國大陸當地律師指出,過去中國大陸各地方人民法院由於必須考量當地就業及社會穩定等因素,較不傾向做出有利於外企的判決。在本判決之前,美國總統川普曾簽屬一份備忘錄,要求調查中國大陸竊取美國企業智慧財產權之問題,而中國大陸國家主席習近平近期亦曾公開表示要嚴懲侵害智慧財產權者。本次New Balance的勝訴,除了對外企而言有標竿性的作用外,也展現了中國大陸政府解決仿冒問題的決心。
美國近期通過「外國情報偵察法」(Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA)之修正案,其中,原先於1月份到期的第七章(Title VII)702條款(Section 702),重新延長授權6年,直至2023年12月31日。 此法案於1978年生效,為美國第一個要求政府須先獲得法院許可,始能進行電子監視的法律。法案宗旨係為平衡國家安全以及人民權利,基於憲法第四修正案對人民的保障,使身處美國領土內的人民免於被恣意監視,國家在通常情況下,須獲得外國情報偵察法院(Foreign Intelligence Surveillance Court, FISC)搜索票(warrant)才可對人民進行搜查。 本次法案修正通過後,使聯邦調查局能夠持續使用情報數據資料庫,以獲取有關美國人的信息,但法案新增要求聯邦調查局在預測性刑事調查中(predicated criminal investigation)如要索取與國家安全無關的內容,必須事先經FISC法院審查許可(court order)。 因911恐攻事件後出現的反恐需要,2008年增訂第七章702條款為FISA的正式條款,原本在今年1月到期,法案修正通過後,此條款延長授權6年。目的為美國公民提供隱私保護,禁止政府針對美國公民和位於美國境內的外國人為監視對象;僅處於國外的外國人,涉及外國情報資訊才可被列為本條進行監視的目標。允許情報部門,在三個政府部門(外國情報偵察法院,行政部門和國會)的監督下,收集關於國際恐怖分子,武器散布者以及其他位於美國境外的重要外國情報。 此項修正案保留702條款的操作靈活性,並加入了一些增強隱私措施及要求。惟,受質疑且具爭議的是,702條款條文內容規範,允許美國政府的情報機構--國家安全局(National Security Agency, NSA)基於該條款,例外不需法院搜索票,可向Google、Apple、微軟、Facebook或電信業者等美國企業蒐集、調閱國外非美國人用戶的海外通訊內容(包含電子郵件、電話、其他私人信息等),當這些被監聽的國外用戶之通訊對象係涉及美國人時亦同;意即,若美國人曾接觸被鎖定的國外對象,也會被納入調查並取得通訊紀錄等個資,且禁止業者通知受影響的用戶。曾有國會參議員試圖修改此法案,加入隱私保護條款,但最終並未獲多數同意。
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).
美國聯邦交易委員會延展紅旗規則之施行日美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission,FTC)因應眾議院之要求,再次延展了紅旗規則(Red Flags Rule)之施行日,目前將由原先預定之2009年11月1日,延後至2010年6月1日施行。此規則最初預計於2008年11月1日施行,此次已是第四次延展。 所謂紅旗規則,原為「公平與正確信用交易法(Fair and Accurate Credit Transactions Act)」中之規定,依該法眾議院指示美國聯邦交易委員會及相關部門制定法規,用以規範金融機構及授信單位降低身分盜用之風險。基於此一指示,金融機構及授信單位必須研擬防止身分盜用的方案。詳言之,紅旗規則係要求凡管理使用包括性帳戶(covered account)者都應研擬並執行防止身分盜用之書面計劃。所謂的包括性帳戶係指:1.用於多次消費計算用途之帳戶,如信用卡帳戶、汽車貸款帳戶、手機帳戶、支票帳戶等;2.所有預期會產生身分盜用風險的帳戶,並不僅指於金融機構中所設立之帳戶。而前述應研擬之計畫將用以協助確認、偵測並解決身分盜用之行為。 由於只要用於支付計算,或有可能產生身分盜用風險之帳戶,均為包括性帳戶,而用於支付會計師款項之帳戶亦包含在內。惟美國會計師協會(American Institute of Certified Public Accountants, AICPA)要求FTC免除註冊會計師適用紅旗規則,該協會執行長Barry Melancon認為:「我們很在意紅旗規則的廣泛應用,因為我們並不認為當CPA之客戶付款時,會產生相當的身分冒用風險。」他指出該紅旗規則所帶來之負擔已超過其風險。AICPA並要求各州會計師協會去函對FTC表達排除適用之意見。而Melancon贊同FTC延後適用紅旗原則之決定,其並認為紅旗規則並無須廣泛運用於會計業,因為作為值得信賴的顧問,會計師對於其客戶應該都很熟悉,也會要求對身分資訊採取嚴格的隱私保護標準。 為了推動紅旗規則之適用,FTC已於紅旗規則之官方網站提供了該規則之適用綱領,並以座談會之方式對各團體進行運用之培訓。同時以出版企業之應用綱領,大量之文宣及宣導短片,對民眾提供諮詢服務等方式推廣紅旗規則。 而司法實務界對於此一規則之適用範圍亦開始表達其見解,在2009年10月30日,哥倫比亞地方法院判決律師業不適用紅旗規則。不過此次的延展施行公告並不會影響相關案件的進行及上訴流程,也不會影響其他聯邦部門對於金融機構及授信單位的監督。
日本網路購物標價錯誤判決與臺、日實務差異之研究