德國「真實實驗室」

  德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會,但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響,此類影響通常難以在短期內權衡利弊,從而不易對其訂出具體合適的規範,例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫,雖有無限想像空間,但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、(空氣或噪音)汙染、就業等方面的不利影響,進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此,德國聯邦經濟及能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」(Reallabore Strategie),旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境,同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據,了解創新的機會和風險,進而找到正確的監管答案。

  「真實實驗室」(Reallabore)係指允許在特定時間及真實環境範圍內,進行創新科技與商業模式發展測試,而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度,其與「生活實驗室」(Living Labs)和「實驗場域」(Experimentierräume)、「沙盒」(Sandbox)、「領航計畫」(Pilot Project)等概念類似,與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣,但更著重在探索未來的監管方向,簡而言之,「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)為具體傳達其概念,對其特徵作了如下描述:(1)可以進行數位創新試驗的特定時空環境(2)可以支持創新想法自由發揮的法規環境(3)可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 德國「真實實驗室」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8231&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/09/06)
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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).

英國公布合成生物學公眾對話報告,以避免早期爭議的產生

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新加坡物聯網產品網路安全防護之初探

新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品蓬勃發展,伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增,新加坡為此陸續訂定國內法規,以強化保障新加坡人民資訊流通之自由,並確立了網路安全標籤機制,藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面,標籤制度能於消費者使用物聯網產品時,將產品受到不同層級之網路安全防護,或有別於一般用途使用等資訊,迅速傳達給消費者。據此,本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規,供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1](CSA),陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制,且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2],法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3],並明訂須透過識別與分析威脅,以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性,首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制,即新加坡網路安全標籤機制[4](Cybersecurity Labelling Scheme, CLS),致力於保障新加坡的網路空間,並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品,以利消費者辨認選購。此外,CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施,以強化物聯網產品資安防護為目的,也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 (一)設置網路安全驗證中心[5](Cybersecurity Certification Centre, CCC):為驗證資安相關產品與服務之權責機關,透過CSA建置的驗證標準,成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 (二)建立通用標準(Common Criteria, CC):最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出,以國際標準ISO/IEC 15408(Common Criteria for Information Technology Security Evaluation)作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認,資訊服務業者若經過相關驗證時,較易被新加坡企業採用。 (三)建立網路安全標籤機制(Cybersecurity Labelling Scheme, CLS):CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS,是以《網路安全法》做為上位精神而訂,但並不具強制力,而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級,使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品,並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級(Level 1~4),第1級為產品滿足相關之基本要求(如密碼要求、提供軟體更新);第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發(如進行相關之威脅評估、審驗程序);第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估;第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外,值得注意的是,新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄,以相互承認,也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度(IT-Sicherheitskennzeichen)、芬蘭的網路安全標籤制度(Finnish Cybersecurity Label),可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安,透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制,針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外,採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害,同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識,可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來,有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章,以供企業或消費者識別,物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後,核發合格證書及資安標章,並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度,區分三個等級(L1~L3),分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下,已推出6項產品系列之驗證[7],並且採消費者導向之標章,足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識;但此認驗證機制或有優化空間,今後可以參考新加坡作法,擴增可進行驗證的產品項目,持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權,同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式,以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準,以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認,為國際接軌做準備,作為今後精進物聯網產品資安之目標,方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接,提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA(Cyber Security Agency),隸屬於總理辦公室(Prime Minister’s Office, PMO),由新加坡通訊暨新聞部(Ministry of Communications and Information)管理,https://www.csa.gov.sg/,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),關於我們〈推動架構〉,https://www.mas.org.tw/about/background,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些?〉,https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer,(最後瀏覽日:2023/6/30)。

能源清醒!歐洲競爭電信協會主張應重新討論網路建設的付出與碳排放影響的歸責

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