日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗
日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項，於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約，透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料，根據個人指示或預先設定的條件，於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰（1）資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等；（2）模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係，列出具體應記載事項；（3）資料信託機能認定流程。
作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」（情報信託機能活用促進事業）一環，日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」，進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗，參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色，未來將會參考實驗結果，提出認定基準改善建議。
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
情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会，〈「情報信託機能の認定に係る指針ver1.0」（案）〉， http://www.soumu.go.jp/main_content/000550647.pdf（最後瀏覽日期︰2018/09/12）
株式会社日立製作所，〈個人データの活用の新しい仕組み「情報銀行」の実現に向けた実証実験を開始〉，http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/09/0910.html（最後瀏覽日期︰2018/09/12）
戰略產業與關鍵技術保護法規修正趨勢分析 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年2月14日 戰略性高科技產業是我國重要的經濟發展基礎，在全球半導體產業鏈中，臺灣更是位居關鍵領先地位。半導體產業作為未來新興科技領域發展根基，內含許多國家核心關鍵技術，若此類技術洩漏至境外，將損及國家安全與整體經濟競爭優勢。 壹、國際產業經濟安全保障法案推動趨勢 參考國際上以產業經濟安全角度出發，且與我國同具技術保護需求之國家，以亞洲的日本及韓國為代表，正在密集推動產業競爭與供應鏈安全及技術保護相關法案。 一、日本《經濟安全保障法》 日本首相官邸於2021年11月19日召開第一次「經濟安全保障推進會議」，強調國家安全概念已迅速擴展到經濟和技術領域，在各國推進和加強支持工業基礎設施、防止敏感技術外流、提升出口管制等經濟安全相關措施下，日本內閣府應加強《經濟安全保障法》草案推動，確保戰略物資與維護重要關鍵技術[1]。 其中《經濟安全保障法》草案著重在四大工作面向：1.供應鏈：透過公私技術合作加強重要材料和原材料的供應，避免對人民生活和工業產生重大影響。2.公私技術合作：透過公共和私營部門合作共享並利用技術資訊，培育和支持尖端重要技術框架。3.核心基礎設施：確保與維護核心基礎設施功能安全性和可靠性。4.私人專利：採取補償措施以要求特定專利私有化，防止敏感發明公開外流，同時促進創新[2]。 二、韓國《國家高科技戰略產業特別法》 韓國產業通商資源部方面，於2022年1月25日舉行的第5次內閣會議上宣布，通過《國家高科技戰略產業特別法》立法議案。該特別法案旨在培育和保護韓國的高科技戰略產業，以維護國家和經濟安全，並取得高科技競爭力，其具體內容包含：1.成立由南韓總理主導的國家高科技戰略產業委員會，制定5年戰略產業培育和保護的基本計畫。2.指定國家關鍵技術，以發展戰略產業和保護國家經濟安全。3.全面支持戰略產業，包括投資、研發、人力資源等方案。4.為振興戰略產業生態系統，提供監管法規修訂和企業合作方向支援。5.對戰略技術的出口和併購採取部分緊縮的保護措施。 韓國產業通商資源部強調，全球各主要國家皆體認到，必須在高科技產業競爭環境中培育知識人才，以及保護國家戰略產業發展的重要性。《國家高科技戰略產業特別法》的制定，將由產業通商資源部採取「無縫接軌的推進措施」，並與相關產業積極溝通，以便及時協助基礎設施能力建構，並在本法案立法程序完成後落實執法[3]。 貳、我國國家核心科技修法走向 我國法務部與陸委會於110年7月公告《國家安全法》與《臺灣地區與大陸地區人民關係條例》部分條文修正草案，二者皆是以經濟安全角度出發，針對「國家核心關鍵技術」保護作法規調整，期能建構跨部會產業技術防堵外洩策略。 一、兩岸條例修正：管制受政府委託補助關鍵技術及人員赴陸 依據陸委會第27次委員會議討論通過「兩岸條例第9條、第91條修正草案」，針對「受政府機關（構）委託或補助達一定標準」，並從事涉及國家核心關鍵技術業務之個人或民間團體、法人、機構成員，進行赴陸管制。其中，因國家核心關鍵技術及一定標準的具體內容，涉及高度專業性，故兩岸條例第9條修正草案授權科技部會商有關機關訂定並進行妥適規範。另外，對於違反赴陸應經許可的特定人員，依據兩岸條例第91條，可處新台幣200萬元以上1,000萬元以下罰鍰。如係違反返台通報義務者，（原）服務機關、委託機關或補助機關得處新台幣2萬元以上10萬元以下罰鍰[4]。 二、國家安全法修正：保護半導體、農業、國防關鍵技術 法務部國安法修正草案第2之2條，明定任何人不得替外國、中港澳、境外敵對勢力或其所實質控制的各類組織，為侵害國家核心關鍵技術的營業秘密行為；且刑度較營業秘密法提高，違者可處3年以上、12年以下徒刑，併科5百萬元以上、1億元以下罰金。至於何項技術列入關鍵技術，則交由科技部檢討，並將攸關台灣經濟、國防優勢的產業列入，包括半導體先進製程、涉及國防技術、台灣關鍵品種農業科技、關鍵生技技術等[5]。 參、法規評析 台灣是全球高科技代工產業的重鎮，半導體技術尤其發達且人才集中。全球晶片短缺之際，台灣也面臨人才帶槍投靠、與關鍵技術外流，危害戰略產業發展危機。未來針對我國國家核心科技認定與管制，可以由以下幾個方向作思考： 一、參考科技部政府資助國家核心科技手冊之作法 為避免我國有太多個不同的核心科技清單，導致法規適用的複雜，未來可能參考現有科技部政府資助國家核心科技手冊之作法，由科技部邀集相關部會自行就主責類別科技項目進行認定。篩選之科技項目(包含企業關鍵技術)，經主管機關核定後，提報科技小組，科技小組成立專責審議小組審議是否列入國家核心科技項目。 二、重新建立國家核心科技篩選標準 雖然產業技術保護法規強化是全球趨勢，但若是修正力度過猛或審查過嚴，也同樣可能影響產業投資、干預研發合作，甚至促使台灣關鍵產業出走，連帶失去半導體等關鍵技術研發創新動能，因此重新建立篩選管制標準是我國法規的重要課題。 首先，就製造業關鍵技術，應思考台灣在該產業技術上是否具國際領先地位作為優先考量。其次，就所篩選之產業，評估其對台灣經濟發展是否具核心關鍵性(例如產值高低，或者在全球供應鏈具關鍵地位)。最後，對於國家安全有重要影響之相關產業，應納入作為我國核心關鍵科技。 總歸而言，各國對於戰略產業與國家核心科技認定標準與方式不一，就算技術被歐美及日韓認列為新興科技管制類別，我國是否要列入國家核心科技，仍然必須綜合考量該產業技術在我國產業競爭力與國際領先定位而定。未來，可參採日韓模式，盡速建立國家層級高度的戰略產業與技術保護法規，並且制定明確清單與審查機制流程，使企業能有所預見，事先安排以降低對高科技產業的經濟發展衝擊。 [1] 経済安全保障推進会議，首相官邸，令和3年11月19日，https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202111/19keizaianpo.html (最後瀏覽日：2022/1/25)。 [2] 経済安全保障法制に関する有識者会議 提言骨子，内閣官房，令和3年11月26日，https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/keizai_anzen_hosyohousei/index.html (最後瀏覽日：2022/1/25)。 [3] Cabinet passes National High-Tech Strategic Industries Special Act, Ministry of Trade, Industry and Energy, Jan. 25, 2022, https://english.motie.go.kr/en/pc/pressreleases/bbs/bbsView.do?bbs_cd_n=2&bbs_seq_n=911(last visited 2022/02/14). [4] 為保護國家核心關鍵技術，本會第27次委員會議通過「兩岸條例第9條及第91條修正草案」，中華民國大陸委員會，110年9月29日，https://www.mac.gov.tw/News_Content.aspx?n=A0A73CF7630B1B26&sms=B69F3267D6C0F22D&s=4C0B2E06FFF6B248 (最後瀏覽日；2022/02/14)。 [5] 法務部公告「國家安全法」部分條文修正草案，法務部法檢字第11004519510號，110年7月21日，https://www.lawbank.com.tw/news/NewsContent.aspx?nid=179044.00 (最後瀏覽日；2022/02/14)。
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).
歐盟對製藥產業是否違反市場競爭展開調查製藥產業的競爭情勢越來越劇烈，藥商間為了求取最大的利益，在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間，衍生出新的競合模式，特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年，美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭，因而違反競爭法的精神，美國國會更在2003年底通過法律，對此類競爭予以規範。繼美國之後，歐盟也在2008年1月中，就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係，向境內的製藥產業發出產業調查，這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務，調查內容包括：（1）在專利的策略方面，藥廠對於專利的取得與執行法律保護，是為了要保護創新發明，還是為了阻擋或限制創新藥以及（或）學名藥競爭的目的；（2）藥商之間訴訟纏訟的情形如何；（3）關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據，但歐盟此次的調查舉動或許意味，歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式，對於是否有違反競爭之情事存疑。