美國通過《音樂現代化法》（Music Modernization Act, MMA）
美國於2018年10月11日正式簽署通過《音樂現代化法》（Orrin G. Hatch-Bob Goodlatte Music Modernization Act, MMA），該法搭起時代鴻溝的橋樑。《音樂現代化法》囊括三個從2017年分別通過的子法，並成為《音樂現代化法》中的三個大標題：
第一部份：音樂授權現代化（Music Licensing Modernization）
音樂作品本身的著作權、重製權是「大權利」（Grand Right），而公開傳輸權則是「小權利」（Small Right）。前者是恢復市場機制、自由議價，愈自由愈好；後者則是愈方便、愈能夠使音樂作品被世人看見愈好。《音樂現代化法》實踐了這個理想。《音樂現代化法》成立職司音樂著作授權的非營利組織「音樂機械灌錄集體授權組織」（The Mechanical Licensing Collective, MLC）。該組織是針對「數位音樂串流業者」量身打造，進行音樂數位使用（Digital Uses）的概括式授權（Blanket License）。再者，根據舊法，授權金是法定的，但《音樂現代化法》予以音樂創作人對其作品的授權金額保有協商權（Authority to Negotiate）。同時透過音樂資料庫的建立和免費線上檢索系統，方便音樂使用人查詢與媒合。
第二部份：經典音樂法（CLASSICS Act）
溯及賦予1923年1月1日至1972年2月14日之間的音樂，就未經授權而進行「數位錄音傳輸」（Digital Audio Transmissions）之行為，使之有從首次公開發行後95年的著作權保護。這裡授權的客體所會得到的權利相近於1972年後錄音著作「非互動式數位串流服務」所得到的保護。
第三部份：音樂製作人分潤（Allocation for Music Producers）
在科技世代，一個偉大的音樂創作，並非作曲人獨力完成的，《音樂現代化法》以分潤制度，讓音樂製作人、混音師及音訊工程師首次獲得法律上的權利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
United States Congress，H.R.5447 - Music Modernization Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/5447/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, S.2334 - Music Modernization Act of 2018 https://www.congress.gov/bill/115th-congress/senate-bill/2334/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.3301 - CLASSICS Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/3301/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.881 - AMP Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/881/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Copyright Office, Orrin G. Hatch–Bob Goodlatte Music Modernization Act https://www.copyright.gov/music-modernization/（最後瀏覽日：2018年11月6日）
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).
FCC將推動Gigabit城市美國被視為科技最為先進的國家，但從平均連網速度落後於荷蘭、韓國，可發現美國寬頻基礎建設並未想像中出色。因此，為了加速高速寬頻服務的發展，FCC主席不僅於2010年推動「寬頻加速計畫」(Broadband Acceleration Initiative)外，在今(2013)年1月28日，主席Julius Genachowsk更宣布推動「挑戰Gigabit城市」(Gigabit City Challenge)計畫，使民眾能享有更好的網路品質。 「挑戰Gigabit城市」規畫於2015年全國50個州均至少有1個具備Gigabit服務的社區，且使既有高速固網頻寬提升100倍。此外，FCC希望藉由「關鍵多數」(Critical Mass)，使業者具有獲利之基礎，促進新興應用與服務發展，以帶動美國經濟成長與強化國際競爭力。 目前，FCC並未就此計畫編列基礎網路建設預算，但將設置兩個單位，促進「挑戰Gigabit城市」之目標達成： 1.線上資訊網(Online Clearinghouse)：蒐集與宣傳如何可降低成本與增加網路速度之資訊，以促進寬頻網路規劃(含Gigabit社區)。 2.發展中心(workshops)：發展中心將成立於Gigabit 社區，並邀請寬頻提供商與州、市之領袖共同評估Gigabit 社區的成立門檻、增加投資與降低成本，以提供FCC相關資訊。 現階段，美國共有14個州、共40個社區有Gigabit連接服務，包含Google去(2012)年底於坎薩斯城(Kansas City)建設、以及西雅圖在翡翠城(Emerald City)設置試點區，可見Gigabit寬頻將逐漸成為美國趨勢。FCC預計Gigabit服務推動後，將可解決新興產業，例如遠距醫療、遠距教學、高畫質影音與線上服務，受限於連網速度外，亦可紓緩美國失業率與財政困境。
德國未來中型企業行動計畫 （Aktionsprogramm Zukunft Mittelstand）德國聯邦經濟暨能源部（Bundesministerium für Wirtshaft und Energie）、德國聯邦工業聯盟（Bundesverband der Deutschen Industrie）、德國工業與商務部（Deutsche Industrie- und Handelskammertag）及德國工藝中心（Zentralverband des Deutschen Handwerks）針對共同之目標擬定中型企業發展政策。該規劃於2015年7月23日柏林提出。該規劃重點為以下五個方針： 1. 企業精神培育（Gründergeist）： 自1995至2014年德國新創企業的成長銳減30％。為要克服此問題，應讓德國學童在學校時就有「創業家」此一職涯選項。年輕的新創企業需要持續提升與企業合作與互動，並給予創新之顧問補助，像是新創顧問諮詢上的服務（該計畫名稱為Gründer Coaching Deutschland）。針對目前已經成立之中小型企業，相關補助及服務將自2016年會提出。 2. 數位化進程（Digitalisierung）： 為提升中型企業的科學技術轉移，透過該計畫預計將在今年全德國新設立至5座技轉中心（Technologietransfer）。透過該中心，各個企業及工藝業者可得取有關產業面現狀發展、新興科技及商業模式的最新訊息，為讓其裝備成具數位化能力的業者。 3. 融資（Finanzierung）： 透過歐盟投資及歐洲復甦基金（ERP/EIF）新興政策之發佈，將注入50億歐元用於輔助快速成長、資本集中之企業，以3至4百萬歐元的幅度做補助。此透過與歐盟投資銀行共同聚集的資金，將於2015年提供給企業申請。此次融資政策係歐盟投資及歐洲復甦基金從10億提升至17億歐元。 4. 勞工支配（Fachkräfte）： 德國勞工的質量與優勢將透過「聯盟教育培訓計畫2015-2018（Allianz für Aus- und Weiterbildung 2015-2016）」做提升。每位年輕學子在就學期間，就應透過學校的輔助認清其就業路線，以助未來專業領域培訓及發展。「輔助中小型企業得取切合相關職業培訓及外來勞動力引入」補助計畫導入，目的亦係為讓德國勞動力更具優勢及競爭力。 5. 行政成本降低（Bürokratieabbau）： 透過減免官僚程序法（Bürokratieentlastungsgesetz）的導入，將針對未來企業會計、紀錄、統計數據公開及回報的要求進行修改。此一法的導入將可讓德國中型企業7.44億歐元行政成本的減免。為了讓新創企業能夠更容易的開始營運，政府部門亦將更進一步的與業者接觸互動並連結，輔助新創企業中遇到創業程序上的服務及指導。透過相關行政程序的電子化管理，將可讓德國及至歐盟透過該新的管理標準省去過多的行政成本，並優化創業流程。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省（以下簡稱農水省）從2021年起於補助計畫要點中規定，農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料，且為系統服務業者取得、保管的情況下，須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序（下稱GL合規）。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST，自行向律師、專利師等諮詢，評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會，條列出須GL合規之補助計畫清單，且相關計畫規定預計於2021年生效（2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定）。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」，其中與「農業資料利用」相關實施項目為：利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約，應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神，保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料，於2020年制定農業領域AI資料契約指引，做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴，透過規制改革實施計畫，將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點，可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。