因應歐盟「通用資料保護規則」(The General Data Protection Regulation,或譯為一般資料保護規則,下簡稱GDPR)執法之需,針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」,歐盟資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party, WP29)特於本(2018)年4月10日修正通過「當事人同意指引」(Guidelines on consent under Regulation 2016/679),其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意,獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域,以及依據指令(95/46/EC)所取得之當事人同意等,均設有詳盡說明與事例。
GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知,及透過聲明或明確贊成之行為,就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願(unambiguous indication)並表示同意。殊值注意的是,如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件,須充分慎重為之,並在當事人撤回其同意時,即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理,但實質上卻附麗於其他法律依據,對當事人而言即顯係重大不公平。
換言之,控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件,即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如,在當事人同意之有效性產生瑕疵時,亦不允許溯及援引「利用合法利益」(utilise the legitimate interest)為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時,即應揭露其所依據之法定要件,故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。
歐盟第2022/2555號《於歐盟實施高度共通程度之資安措施指令》(Directive (EU) 2022/2555 on measures for a high common level of cybersecurity across the Union, NIS 2 Directive)於2023年1月16日正式生效,其於《網路與資訊系統安全指令》(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive)之基礎上,對監管範圍、成員國協調合作,以及資安風險管理措施面向進行補充。 (1)監管範圍: NIS 2納入公共電子通訊網路或服務供應、特定關鍵產品(如藥品與醫療器材)製造、社交網路平台與資料中心相關數位服務、太空及公共行政等類型,並以企業規模進行區分,所有中大型企業皆須遵守NIS 2之規定,而個別具高度安全風險之小型企業是否需要遵守,則可由成員國自行規範。 (2)成員國協調合作: NIS 2簡化資安事件報告流程,對報告程序、內容與期程進行更精確的規定,以提升成員國間資訊共享的有效性;建立歐洲網路危機聯絡組織網路(European cyber crisis liaison organisation network, EU-CyCLONe),以支持對大規模資安事件與危機的協調管理;為弱點建立資料庫及揭露之基本框架;並引入更嚴格的監督措施與執法要求,以使成員國間之裁罰制度能具有一致性。 (3)資安風險管理措施: NIS 2具有更為詳盡且具體之資安風險管理措施,包含資安事件回報與危機管理、弱點處理與揭露、評估措施有效性的政策與程序、密碼的有效使用等,並要求各公司解決供應鏈中的資安風險。
英國政府擬限制18歲以下孩童於社群軟體按讚功能英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於今(2019)年4月15日發布「合適年齡設計:網路服務行為準則」(Age appropriate design: a code of practice for online services)諮詢報告,針對18歲以下孩童使用網路服務所涉及個人資料之相關議題提出遵循標準,要求網路服務提供商應受遵循以保障孩童隱私資訊。 本次諮詢報告主要針對網路服務如何適當確保孩童個人資料,同時符合歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)以及《隱私及電子通訊規則》(Privacy and Electronic Communications Regulations, PECR),若網路服務提供商未依循該行為準則,將很難證明符合GDPR、PECR規定,ICO亦採取監管措施(regulatory action),包含警告、譴責、執行通知、罰款等。於諮詢報告中,臚列涉及個人資料事項,包括資料共享、地理定位(geolocation)、家長監控(parental controls)、輕推技術(nudge techniques)、默認裝置(default settings)、側寫(profiling)等多達16項遵循標準,其中輕推技術引發抑制網路科技發展、過度監管爭議。 所謂「輕推技術」是指專為引導用戶或鼓勵用戶決策時可以點選之程式以表示用戶想法,簡而言之Facebook、Instagram按「讚」功能、社群軟體Snapchat「Streaks」互動功能,或是新聞網頁常見「是」或「不是」選擇性問題視窗等即是輕推技術應用。由於輕推技術之設計會蒐集用戶瀏覽網頁習慣,甚至透露其個人性格、生活狀態給廣告商或社群媒體等。 諮詢報告指出,依據GDPR前言第38點規定,因孩童對於其個人資料處理之可能風險、結果及相關保護措施及其權利認知較低,同時依GDPR第5條規定個人資料之蒐集處理與利用,對資料主體者應為合法、公正及透明(lawfulness, fairness and transparency)。但輕推技術的運用將會促使資料主體者更容易地提供其個人資料,同時,尤其會誘導兒童去選擇隱私保護較低的選項設定或花費更多時間在這些服務上,而此一技術之運用正是利用資料主體者之心理偏差(psychological bias),而違反了公平與透明原則。因此諮詢報告書要求網路服務提供商應主動限制孩童使用輕推功能。ICO於諮詢文件更詳細依0-5歲、6-9歲、10-12歲、13-15歲、16-17歲不同年齡層限制輕推技術應用之程度,或在何種情況須有家長陪同,以保障孩童隱私。 此項標準引來正反兩派意見,主張自由市場(free market)人士批評,認為有過度監管之嫌並阻礙科技發展,輕推技術本身不是問題,而是在於蒐集個人資料後要做那些運用,同時要如何執行限制技術之應用亦將是問題所在。而贊成者認為廠商如提供網路服務給所有年齡層時,應有特別措施以保護不同年齡層之人,因此對於孩童與成人間之監管程度應有區別。該諮詢報告於今(2019)年5月31日截止公眾諮詢階段,並預計2020年初施行該行為準則。
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).
美國與歐盟宣布跨大西洋資料保護框架美國和歐盟執委會於2022年3月25日宣布將建立新的跨大西洋資料保護框架(Trans-Atlantic Data Privacy Framework),該框架將促進美國與歐洲之間的資料流通,並解決歐盟法院在2020年宣布隱私盾協議(EU-U.S. Privacy Shield framework)無效時所提出的疑慮與問題。 該框架是重新建立美國與歐盟兩地個人資料傳輸的一個重要法律機制。美國承諾將實施新措施,以確保訊號情報活動(signals intelligence activities)是在必要且合法的國家安全目標下進行,並且不得不成比例地影響對個人隱私和公民自由的保護。基此,美國承諾的新措施包含強化美國訊號情報活動的隱私及公民自由保障機制、建立獨立且具約束力的救濟措施,以及強化美國情報機構對現有訊號情報活動的程序且分層監督。對於歐盟公民而言,將有全新且高標準的規範來保護個人資料;而對於美歐間的民眾和企業而言,該框架將可促進資料持續流動,足以鞏固歐美兩地每年高達一兆美元的跨境貿易,並使各種規模的企業能夠在彼此的市場中競爭。 資料流通對於美歐雙方的經濟關係以及所有企業而言都至關重要。事實上,美國和歐洲之間的資料流通所創造的經濟價值高達7.1兆美元,高居世界首位。在此背景下,新的跨大西洋資料隱私框架將強化美國與歐盟雙方對隱私、資料保護、法治和整體國家安全的共同承諾,未來美國與歐盟雙方將依此框架持續推進雙方各自相關的法律規範。