美國衛生及公共服務部提出策略草案，以緩解健康資訊科技對醫護人員所造成的負擔
美國衛生及公共服務部（U.S. Department of Health and Human Services, HHS）依21世紀醫療法（21st Century Cures Act）於2018年11月28日公布由國家健康資訊技術協調辦公室（Office of the National Coordinator for Health Information Technology, ONC）與美國聯邦醫療保險和補助服務中心（Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS）共同起草的「減輕使用健康資訊科技及電子健康紀錄所造成的管制與行政負擔之策略（Strategy on Reducing Regulatory and Administrative Burden Relating to the Use of Health IT and EHRs）」草案，以緩解健康資訊科技（Health Information Technology）於臨床使用的負擔。
雖然資通訊科技的進步促進許多產業的發展，卻在醫療產業造成應用上的問題，如臨床醫師會花費更多的時間、人力成本於登載電子健康紀錄，而壓縮與患者溝通的時間。為改善這些問題，此草案針對臨床紀錄建檔（Clinical Documentation）、健康資訊科技的可用性與使用者經驗（Health IT Usability and the User Experience）、電子健康紀錄報告（EHR Reporting）、及公共衛生報告（Public Health Reporting）四大議題提出相對應的策略及建議採用的措施。並以三個主要方向為討論主軸：降低臨床醫師紀錄患者健康資訊所耗費的人力時間成本、降低臨床醫師、醫院與健康照護機構（health care organizations）為達到報告規範標準而耗費的人力時間成本、及促進電子健康紀錄在使用上的功能性與直覺性（functionality and intuitiveness），以期能促進醫病溝通，並進一步完善健康照護環境。此草案在2019年1月28日前開放公眾提出建議，並預計於2019年年底公布最終版本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
謝易昕
法律研究員 編譯整理
Department of Health and Human Services, HHS Issues Draft Strategy to Reduce Health IT Burden, Nov. 28, 2018, https://www.hhs.gov/about/news/2018/11/28/hhs-issues-draft-strategy-to-reduce-health-it-burden.html (last visited Dec. 10, 2018)
Department of Health and Human Services, Strategy on Reducing Burden Relating to the Use of Health IT and EHRs, https://www.healthit.gov/topic/usability-and-provider-burden/strategy-reducing-burden-relating-use-health-it-and-ehrs (last visited Dec.10, 2018)
日本IT總合戰略本部於2019年3月18日公告提出「數位程序法案（デジタル手続法案）」，本法案係集結多部法律修正案之包裹法案，包含行政程序網路化法（行政手続オンライン化）、居民基本簿冊法（住民基本台帳法）、官方個人認證法（公的個人認証法）、及個人編號法（マイナンバー法）。該法案的目的，在於應用資通訊技術簡化行政運作並提高使用便利性，藉此增進行政效率，因此在相關法令中明文擬定行政數位化的基本原則，增修推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，賦予行政機關應履行的各項法定義務，同時為落實各領域推展行政數位化的規劃，制定個別具體規範。 於制定行政數位化基本原則、與增訂推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施之部分，主要為修正原「行政程序網路化法」，更名為「數位行政推進法（デジタル行政推進法）」，定位該法目標與功能為促進社會整體數位化，使國家、地方公共團體、民間業者、國民與其他人於從事各種社會活動時，均能享受到資通訊技術帶來的便利性。該法要求的基本原則，包含數位優先（digital first， 藉由數位手段一體化完成各項手續或服務）、免去重複提供資訊（once only，曾提供的資訊得被保留供再次使用）以及一步到位（connected one-step，謀求複數的程序或服務簡化為一步到位）。至於推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，則包含要求地方公共團體須致力於達成行政程序線上辦理的目標，授權主管機關訂定得辦理網路身分認證與支付手續費等數位化法定程序、要求行政機關提出實現行政程序線上辦理與廢除紙本附件流程的資訊系統整備計畫等。 另一方面，針對各領域推展行政數位化的具體規範，該法案預備修正「居民基本簿冊法」、「官方個人認證法」以及「個人編號法」，主要內容包含：1. 保存個人電子認證資訊等相關官方服務的適用對象擴及旅外國民，同時得發行旅外國民之官方個人認證之電子證明書與個人編號卡，使其得透過網路使用相關的行政電子化服務；2. 長期且確實保存本人過去的居住遷徙紀錄，增設住民票註銷後原有相關記錄仍予以保留的「除票」制度，使國民過去的居住地紀錄，不會因為變更戶籍、依法註銷原戶籍地的住民票而消失；3. 過去使用官方個人認證之電子證明書與個人編號卡時須輸入密碼，官方個人認證法修正案則授權主管機關增設其他不需輸入密碼的使用方式，以呼應擴大電子證明書使用範圍的政策規劃；4. 賦予個人編號IC卡（マイナンバーカード）作為獨立有效之身分證明文件的地位，廢止原依法需和個人編號IC卡併用的紙本通知卡（通知カード）制度，免去個人住所等基本資料變更時，需同步更正通知卡紙本登載資訊的行政程序，減輕主管機關負擔。
加拿大批准並加入《專利法條約》加拿大於2019年7月30日批准並正式加入國際智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，下稱WIPO）的《專利法條約》（Patent Law Treaty, PLT)。為加入《專利法條約》，加拿大智慧財產局2018年12月1日即公告新修正的專利法，而修正後的專利法和新的專利細則即將在2019年10月30日生效，而這些新修正的條文會確保加拿大落實《專利法條約》。專利權採屬地主義，亦即在一個國家授予的專利權，僅在該國法律管轄的範圍內有效，對其他國家沒有拘束力。原先，若在加拿大申請專利要再申請他國專利，僅有12個月的優先權（right of priority）；加入《專利法條約》後，在加拿大進行國際申請（international application），即可在其他會員國擁有國際申請期日（international filing date）起算至少30個月的優先權。 近年來，加拿大智慧財產權局積極規畫參與五項WIPO的智慧財產權條約，以減少繁瑣的行政負擔，包括：工業設計的《海牙協定》（Hague Agreement）、商標的《馬德里議定書》（Madrid Protocol）、《新加坡條約》（Singapore Treaty）、《尼斯協定》（Nice Agreement）和專利的《專利法條約》。《專利法條約》是加拿大計畫參與的WIPO智慧財產權條約中最晚完成的一項。加拿大希望透過加入《專利法條約》並修正國內專利行政流程以提升申請流程之效率，進而活絡商業活動；同時也確保《專利合作條約》（Patent Cooperation Treaty, PCT）締約國權利的完整性。2000年於日內瓦通過的《專利法條約》宗旨在於：協調並簡化國家和地區專利申請和專利維護的形式程序；1978年生效的《專利合作條約》則是提高締約國的專利申請程序一致性。儘管《專利法條約》締和《專利合作條約》是兩個獨立的條約，都是WIPO之協定，相輔相成，健全世界專利體系─《專利法條約》締約國在修改內國法規以符合要求後，會更趨近於《專利合作條約》改善專利申請程序的理想。
生技產業的新活水 動植物得以申請專利行政院「生物技術產業指導小組委員會議」於去（2005）年12月通過經濟部智慧財產局提出的專利法修正案，將開放動植物得以申請專利。這項決議將在近期送交行政院院會，希望今年上半年能通過並順利送請立法院審議。 全球的動植物專利保護現況大致可分為三類，(1)完全開放動植物專利，例如美國、日本、新加坡等國家；(2)有限度開放動植物專利，但不包括之後經過育種選拔程序達到商業化標準的品種，如英國、德國、荷蘭、法國等歐盟國家。(3)只開放動植物改良方法專利保護，例如我國。 農委會和智慧財產局自去（2005）年起針對動植物專利議題進行多次協商，終於在去（2005）年6月達成共識：「為保障研發成果及促進產業升級，我國動、植物宜朝開放專利保護方向規劃」。為此，智慧財產局已決定刪除專利法第24條第一項「動植物新品種將不予發明專利」條文，開放人為技術產生的動植物「產品」及「方法」能申請專利。 台灣農業科技的發展表現向來是非常優越，近年來更是突飛猛進，不論是醫學、糧食、環境保護等均可運用生物科技的研發成果。是以，此項新的開放措施可視為政府推動生技產業的重大進展，而對生技業者來說無疑是注入新的活水。
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).