《確保關鍵礦產安全可靠供應的聯邦戰略》(A Federal Strategy to Ensure Secure and Reliable Supplies of Critical Minerals),為美國商務部於2019年6月4日發布的一項國家層級礦產行動計劃,制定依據為美國總統於2017年12月20日發布的13817號行政命令,戰略目標是強化美國製造業與國防工業及礦產供應鏈彈性,推進研究開發工作,減少美國對中國大陸等外國實體的關鍵礦產資源依賴。 美國商務部表示,確保關鍵礦產供應穩定及供應鏈彈性,對於美國經濟繁榮與國防安全至關重要,過去美國過分依賴外國關鍵礦產資源及供應鏈,導致經濟和軍事出現戰略性弱點。據統計共有35種與美國經濟與國家安全相關的礦產品,包括鈾、鈦和稀土元素,為智慧手機、飛機、電腦和GPS導航系統及風力發動機、節能照明與混合動力汽車電池等綠色科技產品的必要組成。35種關鍵礦產中有31種選擇進口,其中更有14種關鍵礦產是完全依賴國外進口。 《確保關鍵礦產安全可靠供應的聯邦戰略》提出6項行動綱領包括:(1)推動關鍵礦產供應鏈的轉型研究、開發與部署;(2)加強美國關鍵礦產供應鏈和國防工業基地;(3)強化與關鍵礦產相關的國際貿易合作;(4)提升對國內關鍵礦產資源知識;(5)提升在美國聯邦土地上獲得關鍵礦產資源的機會,並簡化授權開採的審查程序;(6)增加美國關鍵礦產資源勞動力等。
Tommy Gun商標侵權之爭—槍械製造商v.s.伏特加酒商一間紐約州槍械製造公司Saeilo Enterprises Inc.(以下簡稱S公司)於今年(2013)3月向紐約聯邦法院提起商標侵權訴訟,請求一家伊利諾州酒類製造公司Alphonse Capone Enterprises Inc.(以下簡稱AC公司)停止製造及販售新品「Tommy Gun」伏特加。 S公司從1981年開始營運機械金屬零件製造生意,1994年成立了Kahr Arms部門,於1999年Kahr Arms部門買下一家製造Tommy Gun(輕型衝鋒槍)的公司Auto-Ordance後,持續製造相關槍械。S公司並取得了Tommy Gun商標權,此商標從1920年就開始持續被使用。 AC公司則為一家酒類製造商,其推出兩款伏特加,一款為酒瓶上貼有Tommy Gun字樣,一款為酒瓶本身形狀即為Tommy Gun樣式。雖然尚未確定AC公司製造的Tommy Gun兩款伏特加是否已經對外販售或是否目前仍持續販售,但仍可於其官網搜尋到商品相關資訊。 AC公司製造販售Tommy Gun伏特加的行為引來S公司強力捍衛商標地盤的積極維權行動。根據S公司的起訴書,其共提起10項訴因(cause of action),包含商標侵權、商標淡化、錯誤指示商品來源、商業表徵(trade dress)侵權、詐欺商業交易、不公平競爭等。S公司主張AC公司的行為對其造成無法弭補的損害(irreparable harm),請求法院發出永久禁制令(permanent injunction)禁止AC公司製造及販售Tommy Gun伏特加,並支付損害賠償額及律師費用。此外,S公司更進一步要求法院判決AC公司應將所有庫存的Tommy Gun伏特加交由S公司進行銷毀。 而事實上,S公司主動捍衛Tommy Gun商標權的行為已非頭一遭,其於今年初對一家販售Tommy Gun複刻品玩具槍的公司提告,並於2011年對一家類似玩具槍製造公司提起相關商標侵權訴訟。甚至早於2008年,對一家販售Tommy Gun復刻品的公司提起訴訟維護商標權。 在S公司大動作保護Tommy Gun商標權的持續攻勢下,相信對於之後欲以Tommy Gun為名販售相關產品的公司將產生警示作用。
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).
資訊揭露與市場競爭評估–研析英國水平協議指引中之資訊交換資訊揭露與市場競爭評估– 研析英國水平協議指引中之資訊交換 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月23日 英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,CMA)於2023年8月16日發布《1988年競爭法第一章禁令適用於水平協議之指引》(Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements,以下簡稱CMA水平協議指引),以規範實際或潛在競爭者間之協議[1]。CMA水平協議指引提供事業擬定協議內容的參考,事業間於業務合作的同時,亦能符合法遵之要求,以維護市場公平競爭。 壹、事件摘要 英國CMA水平協議指引解釋競爭法之適用,尤其是《1998年競爭法》(Competition Act 1998,CA98)第1章禁止水平協議。2023年1月1日,《1998年競爭法(專業協議集體豁免)2022年指令》(SABEO)與《1998年競爭法(研發協議集體豁免)2022年指令》(R&D BEO)生效,於2023年8月16日發布之CMA水平協議指引,協助事業評估特定類型的水平協議是否受益於SABEO和R&D BEO,和遵守競爭法之相關規範[2]。申言之,CMA水平協議指引協助事業評估其所簽訂之協議內容,是否屬於法規範豁免之類型,且合乎競爭法之規定。 CMA水平協議指引說明研發協議[3]、生產協議[4]、採購協議[5]、商業化協議[6]和標準化協議[7]之適用與範例。鑒於大數據分析與機器學習需使用大量的資料;而大數據分析的結果,或機器學習的應用,將影響決策的形成,資訊交換因而更顯重要[8],CMA水平協議指引亦引導事業為合理的資訊交換。 資訊交換不僅為競爭市場的共同特徵,在一般的情形亦有利於消費者;例如資訊交換有助於解決資訊不對等而提升市場效率,事業能藉由比較最佳實踐方案,以提高內部效率;能減少庫存以節省成本,並處理不穩定的需求;或藉由演算法以開發新的產品或服務;[9]或減少搜尋成本,以提供消費者利益[10]。依據實際情況,資訊交換可以是有利於競爭,競爭中立或限制競爭[11]。換言之,競爭市場中適當的資訊交換,有助於事業降低成本,提升效率。 貳、重點說明 CMA水平協議指引第8章為資訊交換(Information Exchange),目的即在指導事業為資訊交換的競爭評估[12]。資訊交換是否會引發限制競爭之效應,取決於市場的特性,包含[13]: (1)市場透明度:越透明的市場,競爭之不確定性越小[14]。 (2)市場集中度:若市場中僅有少數事業,則易於達成共識,與控制市場偏差。若市場高度集中,則訊息的交換,將有助於事業了解競爭者的市場地位和策略,而扭曲競爭,甚而增加共謀(collusion)的風險;若市場分散,則競爭者間資訊的傳播與交換,對市場而言,可能為競爭中立或有利於競爭[15]。 (3)參進障礙:此使外部競爭者無法破壞市場中的共謀結果(collusive outcome)[16]。 (4)市場穩定度:在供需穩定的市場,亦可能有共謀的結果;而需求的波動、市場中事業內部的大幅成長、新事業的參進、顛覆性創新(disruptive innovation),均可能顯示市場的穩定度不足,需提升交流,以促進競爭[17]。 競爭對手間的資訊交換,依據共享資訊的內容、目的、法律與經濟背景,可能為侵權而應受限制。包含與競爭對手交換事業目前或未來的訂價方向、生產能力、商業策略、針對需求的規劃,對未來銷售的預測,和在特定市場上的財務狀況與經營策略[18],提供價格資料而能預測事業未來的行為,和與競爭對手交換潛在參進者所提出之計畫要點[19]。申言之,事業應避免資訊所生之侵權行為;並需考量市場的特性,以評估資訊交換對競爭之限制。 參、事件評析 CMA水平協議指引第8章,提供事業間交換資訊的相關建議。為提升資訊交換對市場的效益,以資訊內容而言,事業須考量資訊交換的目的,以及藉由收集資訊、確認資訊交換的參與者係使用其具有所有權的原始資料、使用歷史資訊、僅交換與達到目標相符且必要的資訊,而能減少具有商業敏感性質的內容[20]。換言之,事業須避免機敏資料的流通,並具有使用資料的權限。 以資訊應用的角度,事業應採取措施,以控制資訊的交換與使用,包含減少頻繁的交換,以特定團隊(clean team)或信託方式進行資訊交換,或使用資料池(data pool)以確認近用資料之所有權[21]。亦即事業須確認資料的來源,與交換資料的相對人,並能管理資料流通的過程。 綜上所論,足夠的資料量,使大數據分析的結果能充分反映市場的實際需求,事業的決策和布局亦更為準確,適當的資訊交換有助於提升事業的市場競爭力。CMA水平協議指引協助事業評估資訊交換對競爭之影響,事業之資訊管理,除內部資訊之維護外,亦包含外部資訊之交換,如資訊交換之必要性,與資訊近用之權限、方式等,或可提供臺灣事業參考。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Guidance on Horizontal Agreements, GOV. UK, Competition and Markets Authority, https://www.gov.uk/government/publications/guidance-on-horizontal-agreements (last visited Aug. 23, 2023). [2]CMA COMPETITION & MARKETS AUTHORITY, Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements, CMA184 (Aug. 2023), 6, at 6, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1178791/Horizontal_Guidance_FINAL.pdf (last visited Sept. 01, 2023). [3]Id., at 35 below. [4]Id., at 83 below. [5]Id., at 124 below. [6]Id., at 145 below. [7]Id., at 203 below. [8]Id., at 165. [9]Id. [10]Id., at 166. [11]CMA Competition & Markets Authority, supra note 8. [12]Id. [13]Id., at 188. [14]Id. [15]Id., at 188-189. [16]Id., at 189. [17]Id. [18]Id., at 190. [19]Id., at 191. [20]Id., at 201. [21]Id.