日本啟動大規模自動駕駛實證測試，聚焦高精度圖資與人機介面
設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項，於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化，超過20個以上之國內外汽車製造商等機關，預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路，參加之大規模實證實驗。
SIP自動駕駛系統係從2013年開始，以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標，並協調產官學各界共同領域工作，和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖（由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform＝ DMP 開發之3D地圖）、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。
研究開發由汽車製造商於公開場合下進行，並接受大眾檢視，於研究開發成果公布同時，也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模，係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經部致力推動太陽能整體產業發展，六月下旬舉辦兩場產官學座談會後，將制訂太陽能產業推動政策，整合太陽能上中下游供應鏈。 矽材料嚴重缺乏是目前國內太陽能光電產業發展面臨最大的障礙，經濟部能源局初步決定雙管齊下，一方面規劃引進德國 SolMic 公司退休人員團隊之技術人員，協助國內廠商突破技術障礙；另一方面將藉由研發火法冶金純化技術，生產矽材料，目前該技術已由工研院投入研發階段，政府預計投入十億元，希望在二 ○○ 八年達到生產三百噸，至二 ○ 一 ○ 年成長至一千噸。能源局指出，矽材料的供應問題若解決，國內將可建立完整上下游的太陽能光電產業供應鏈，預計二 ○ 一 ○ 年的產業規模可達六百億以上。
Facebook併購WhatsApp，主動請求歐盟委員會審查社交網站Facebook於2014年2月宣佈將以高達190億美元的價格收購即時通訊軟體WhatsApp。這是近年來對新創公司規模最大的一宗收購案，輕鬆超越Facebook在2012年以超過10億美元買下的相片分享應用程式（app）Instagram，以及去年微軟公司（Microsoft Corp.）花85億美元收購的視訊通話公司Skype。雖然該交易在今年4月就已經獲得美國聯邦貿易委員會（U.S. Federal Trade Commission, FTC）的批准，在歐洲恐怕要面臨反壟斷審查，這是該交易遇到的新障礙。 由於Facebook與歐盟主要的反壟斷機構歐盟委員會（European Commission, EC）聯繫，要求審查這宗轟動的交易案。雖然Facebook這一舉動可能導致該交易在歐盟層面進行正式調查，但卻得以避免在歐盟多個會員國接受繁重的反壟斷調查。布魯塞爾（Brussels）的Cleary Gottlieb Steen & Hamilton律師事務所的反壟斷律師Thomas Graf表示：「比起接受數個國家監管機構審查，Facebook寧可接受歐盟調查，因各國監管機構會分別要求其提供相關資訊。」對此歐盟委員會發言人拒絕發表評論。 倘若要讓歐盟委員會審查該筆交易，公司必須證明其至少符合在三個歐盟會員國接受審查的標準。目前還不能立即清楚地知道其他國家的競爭監管機構是否積極地密切關注該交易。而Facebook提出的請求帶來歐洲多家電信公司強力施壓。他們曾經警告，WhatsApp可被視為一種圖文訊息的低價替代方案，這將使Facebook在歐洲即時通訊市場上取得主導地位。
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).
日本推進超級城市系統帶動區域創新日本推進超級城市系統帶動區域創新 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月15日 壹、事件摘要 一、超級城市推動背景 數位技術躍升，驅動了產業創新的勃發。然而，現行社經體制與結構卻凸顯出創新速度與監理政策步伐間的落差，繼而牽動二者衝突，影響技術的擴散與創新產業的發展。 面對翻轉傳統框架之創新產業，國際間漸識「區域」居於主導創新發展之重要性，轉而嘗試從地方政府在區域規劃權限出發，尋求以區域創新作法突圍。換言之，區域創新需求的引力將能觸發創新產品或服務之供給，從而誘發法規（暫時）豁免或是鬆綁，為產業創新提供彈性空間。期能藉由法規鬆綁、開放創新的支援手段，通過特定區域作為數位創新技術在社會實踐的實驗室，檢驗與探索創新技術與社會體制之最佳解方。 而日本在區域創新搭配規範特例措施（規制の特例措置）已行之有年，包含有構造改革特區（構造改革特区）、綜合特區（総合特区）及國家戰略特區（国家戦略特区）。渠等皆係以地方政府（或區域）為核心，依其區域發展特性與創新佈建規劃並搭配規範特例措施推行。從既有制度以觀，構造改革特區無涉補助或租稅優惠措施，其推行上以重建財政為重，意即以地方自發性依其地區特性規劃，搭配規範特例措施推行都市再生、經濟上自立，並改善地區發展不均現象。但在此模式下，僅從地方角度出發，審查不符合當地情況之個別法規，難具全面性，整體效益並不顯著；綜合特區同樣以區域為主，設計上除規範特例措施外，另提供綜合性資助，包含稅收、財政上的支援，期望利用區域特定資源打造出可振興地方經濟的模式，立意良善卻無法阻止以綜合性資助為目的的情形；至於國家戰略特區，則是汲取過往經驗，改從國家角度出發，由內閣總理大臣主導，以促進國內外投資與鼓勵創業為旨，審查地方政府所提國家戰略特區計畫，並通過規範特例措施排除適用法規，允許產業在其中進行創新運用。 只是，在推動的過程中，日本漸發現除創新技術應用的特例措施外，資料協作亦至關重要。為精準解決日本的區域問題，必須尋求能夠在居民日常中運用資料協作實施先進技術的方法。在2019年超級城市/智慧城市論壇中，時任總理安倍晉三就此特別提及，資料正是新世代成長的動能，將與人工智慧等先進技術共同實現社會5.0願景。而超級城市所構築的資料流通規則與框架將能支持日本未來新時代的建設[1]。亦即，超級城市將是日本未來發展資料協作的基礎。 二、超級城市型國家戰略特區介紹 如前所述，資料協作成為產業創新不可避免的挑戰。其首要課題當屬完備資料之流通環境。也就是，需要建立一個資料共享基礎設施，促進多元進階服務間的資料蒐集、清洗和提供[2]。而日本注意到串接不同服務所利用之API（Application Programing Interface），本質上應非單純的技術，而是系統。延續此一概念，也直接表彰了日本所構想的超級城市，並非指直接於法律中引入超級城市定義，或直接建立超級城市，而是指開發一種能夠實現超級城市概念的系統（亦有稱其為城市操作系統/OS）[3]，藉由系統的實施形塑超級城市型國家戰略特區。為此，日本於2019年啟動《國家戰略特別區域法》修法，以促進資料協作基礎的建立，引動統一且全面的監管改革。 2020年5月27日，《國家戰略特別區域法》一部修正（別名為超級城市法案）正式通過參議院會議，同年6月3日正式公告修正版本法規，9月1日正式施行。緊接著，2020年10月30日更一部修正《國家戰略特區基本方針》，增加有關超級城市區域之指定標準。其後亦陸續進行完備超級城市型國家戰略特區框架之法令調修，包含於《國家戰略特別區域法施行令》（国家戦略特別区域法施行令）增訂資料協作基礎設施事業標準（データ連携基盤整備事業に関する基準）；於《國家戰略特別區域法施行規則》（国家戦略特別区域法施行規則）納入確認區域內住民就超級城市構想意向方法(スーパーシティ基本構想についての住民等の関係者の意向の確認方法)要求；於《內閣府‧總務省‧經濟產業省關係國家戰略特別區域法施行規則》（内閣府・総務省・経済産業省関係国家戦略特別区域法施行規則）增加資料協作基礎設施安全管理基準(データ連携基盤の安全管理基準)；於《國家戰略特別區域法第二十五條之二規定實證事業等的內閣府令》（国家戦略特別区域法第二十五条の二の内閣府令で定める実証事業等を定める内閣府令）增加地區限定型監理沙盒制度施行規定(地域限定型サンドボックス制度の施行のための規定等)。 而超級城市型國家戰略特區內涵主要是以發展《促進官民資料活用推進基本法》（官民データ活用推進基本法）第2條所稱人工智慧、物聯網相關技術事業、及其他能處理大量資料並增加服務價值或創造新價值，進而衍生新興業務之先進技術事業為基礎，在《國家戰略特別區域法》增訂「先進區域資料活用事業活動」（先端的区域データ活用事業活動）概念，扣合超級城市區域指定標準中所訂，超級城市區域必須提供至少五個領域以上的先進服務，並且應與當地居民、地方公共團體、私營企業取得監理改革的共識要求，串接先進區域資料活用事業與區域內居民需求，引動監理改革。 附帶一提的是，超級城市框架的特色，除在先進事業運用必須貼合區域內居民需求外，居於區域整體規劃角度，更特別要求超級城市區域必須設置構想整體規劃的「建築師」（アーキテクト），且應以公開招募方式選出有能力營運超級城市系統者，確保資料協作基礎的相容性與安全性符合《資料協作基礎設施安全管理基準》。企能實現先進區域資料活用事業活動之主體資訊系統與擁有區域資料的主體資訊系統間相互合作之基礎，並在此基石上，蒐集、整理並提供資料予有需求之先進區域資料活用事業者，以周全區域內居民及利害關係人之權益[4]，進而支援超級城市的實施。 貳、重點說明 綜整前述說明，日本在構建超級城市型國家戰略特區框架所著重點，分別係建置資料協作基礎設施之共享與合作，及推動大膽且全面的監理改革，以使先進技術落地。 一、構築資料協作基礎設施，帶動資料共享與合作 超級城市型國家戰略特區框架之重點，乃以資料協作為核心，因此資料協作基礎設施之建置，將是先進區域資料活用事業成功與否的關鍵。 然而要能順利推行資料協作，不同軟體間交換資料和指令時的連接方法必須具備通用性，以備未來不同領域甚或不同城市彼此間進行資料之交換與運用。故超級城市/智慧城市資料協調研究協會提出資料流通系統三大關鍵，分別為API角色及相關規則與發布方法、資料仲介者的能力與機能、資料結構的標準化。循此，日本通過設立資料協作基礎設施事業標準，擬定API規格、所處理資料種類與內容和運用的相關規約，其中特別強調的是，就涉及個人資料的運用，應以當事人「事前同意」為原則，並且要求相關資訊之公開必須通過網路實施，於提供資料時不得附加不正當之不公平條款等。另外，因應資安問題，日本亦特別明定資料安全管理基準，並要求應有確立責任主體機制、資料運用規章、資料安全專責人員、PDCA作業內容以及事業繼續計畫制定等，強化資料協作基礎設施功能與安全性。 二、大膽全面之監理改革，促成先進技術落地 有關超級城市型國家戰略特區第二點特色，係在地域型監理沙盒模式基礎上，搭配資料協作基礎活化先進技術資料的運用，促進多元領域間的合作。主要推行手段係建立新規制特例措施（新たな規制の特例措置），事先於《國家戰略特別區域法第二十五條之二規定實證事業等的內閣府令》框定相關先進技術，如自駕車、無人機及無線電波應用等，使其能夠在超級城市型國家戰略特區內更快速地用於實證。而因應快速實證作法，日本建立監控和評估系統加強事後檢查，並盡可能減少事前監管干預，以此強化國家戰略特別區域中產業國際競爭力或是形成國際經濟活動據點的正當性。 其中，值得注意的是，即便日本希望簡化行政程序，盡可能減少事前監管的干預，但在超級城市型國家戰略特區運作上，仍然必須與區域內居民進行溝通協調。蓋因在先進技術運用領域上，超級城市的特色是以居民需求作為出發點，強調區域居民的參與與支持。 故在指定超級城市的標準中，也明確地表示區域內居民意向之重要性，同時，特別指示地方政府申請超級城市型國家戰略特區時，應闡明調查該區域居民及其他利害關係人之方式和結果等，以便確認區域內住民就超級城市構想意向。整體而言，其推進方式係透過所謂的「區域會議」(区域会議)進行。在區域會議（特區擔當大臣、首長、經營者、居民代表等）中，選取區域居民所面臨的社會問題。其後，透過區域會議共商有助於解決地區社會問題的先進技術產品或服務，並依此擬定先進技術產品或服務間協調和共用資料的基本計劃（基本概念），通過表決進而提出監理改革事項。在此過程中，提出超級城市構想之地方政府，即可依據區域會議所了解之先進技術區域資料利用內容，要求總理大臣根據內閣辦公室條例（附有證明居民協議之書面文件，必要時得檢附監管改革建議）制定新的特例措施。後續地方政府將依據特例措施進行先進技術的落地應用。 參、事件評析 超級城市實施的關鍵，在於資料協作基礎及新規制特例措施的推行。雖然超級城市的推行尚處於選案階段，但觀察日本在推動超級城市中所著眼之資料協作基礎設施及地域型監理沙盒的事後檢查做法，或可做為我國推行區域創新借鏡。 首先是資料協作基礎設施之建設，近年，我國國發會大力改革與推動下，透過《政府資訊公開法》、《行政機關電子資料流通實施要點》及《個人化資料自主運用平臺介接作業要點》等，促進我國公、私領域資料的流通與串接。而未來，考量先進技術產業與跨領域資料協作需求，或宜考量日本以系統思維推行資料流通串接之作法，除公部門資料及個人資料外，就產業資料及相關合作之可能性一併考慮，構建區域化的資料協作基礎設施。 次者是，回顧我國在應對先進技術的法規調適做法，已陸續有以產業需求為主的《金融科技發展與創新實驗條例》、《無人載具科技創新實驗條例》及其他不同目的推動之小型實證計畫等，但似尚無與地方政府共同合作，引動在地居民了解政策並參與之機制。故借鑒日本超級城市型國家戰略特區以區域居民需求結合中央權限制定特例措施之作法，或許亦能為我國推動區域創新指出另一條明路，有效促進更接地氣的創新實證落地，並帶動區域經濟向上發展。 [1]スーパーシティ／スマートシティフォーラム2019に寄せて報告書，2019年，頁7。 [2]国家戦略特別区域法及び構造改革特別区域法の一部を改正する法律案，https://www.chisou.go.jp/tiiki/kokusentoc/kettei/pdf/r10607_sankou.pdf (最後瀏覽日：2021/5/6) [3]萩原詩子，〈「スーパーシティ」実現を目指す、国家戦略特別区域法改正法案〉，2020/2/21，https://project.nikkeibp.co.jp/atclppp/PPP/news/021401450/ （最後瀏覽日：2020/6/12）。 [4]国家戦略特別区域法の一部を改正する法律第2條第3項，令和2年6月3日。