由日本金融廳(FSA)與各界相關人士組成的「虛擬貨幣交換產業相關研究會」(仮想通貨交換業等に関する研究会)於2018年11月2日再度召開會議,本次會議主要針對是否需就ICO監管予以討論。
按ICO,乃是指虛擬貨幣之首次代幣發行(Initial Coin Offering),即向社會大眾發行數位代幣(token),並收取主流虛擬貨幣之籌資行為。在過去,日本僅以向金融廳諮詢會報的方式督導,對於虛擬貨幣之交易所僅課予註冊義務,並未對於ICO行為予以規範。而ICO因其大量之籌資行為可能產生之風險如詐欺、非法募資或洗錢,從而日本金融廳研擬將ICO列入「金融商品交易法」規範之。
而就ICO是否有受到金融監管之必要,會議中主要之考量有以下兩點:
另外,會議中並就ICO和首次公開募股(Initial Public Offerings,以下簡稱IPO)進行比較,有認為,倘若ICO具有如同IPO籌集資金之經濟功能,並且也可能產生如同IPO之相同風險,理應受到相同之規範。可為之規範例如對於賣家進行最低度審查,避免透過籌資為詐欺之可能;限制權利內容模糊不清之虛擬貨幣流通,並對發行人之財務和業務狀況進行篩選;課予ICO負有如同IPO之揭露義務,並須在網站上公布對於投資人有影響性之資訊;使發行價格更有衡量基準。另外JVCEA(日本仮想通貨交換業協会)作為監管機構,擬對於ICO在銷售開始、銷售結束,甚至銷售結束後仍課予持續的情報提供義務。
而於後續2018年11月26日召開之第十次會議中,表示對於ICO在未來不會採取禁止之態度,仍保持鼓勵之立場,但對於投資人之保護需要更全面予以考量,減少利用ICO詐欺之情形。另外,對於虛擬貨幣交換業者,需要加強對客戶財產之管理和維護,亦可能對其施加信託義務,俾利加強投資人信心。
ICO在日本非常盛行,但也因此詐欺案件頻傳,對於日本將以何種方式監管ICO;對於虛擬貨幣交換業者之規範,對投資人之保護是否足夠;又或是此類規範將形成交換業者反抗,依目前會議頻繁討論之程度應很快會有定論。惟對於此種新創之產業,往往需在監管與鼓勵發展間求取平衡,而日本在虛擬貨幣之發展上,又領先亞洲各國,對於此次監管議題後續發展,實值關注,並得以借鏡我國,作為我國在相同議題上之參考。
美國哥倫比亞特區聯邦地方法院於今(2010)年8月23日作出暫時禁制令(preliminary injunction)的裁定,要求聯邦政府不得資助胚胎幹細胞(embryonic stem cell)之研究。本案是源自於2009年歐巴馬總統以行政命令(Executive Order 13505號)將小布希政府時代對胚胎幹細胞研究之限制予以放寬,讓科學家使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株進行研究時,可申請聯邦經費的支持,美國國家衛生研究院隨後並提出人類幹細胞研究指導方針。 不過,對於此項新政策,部分保守團體及宗教團體也紛紛表示不滿,並進而支持成體幹細胞(adult stem cell)研究者James Sherley在內的原告,以衛生部違反聯邦法規,並且影響其申請經費為由,向法院提出訴訟。本案承審法官Royce Lamberth認為,1996年國會通過「Dickey-Wicker修正案」已禁止以聯邦經費資助毀壞人類胚胎的所有研究活動,而胚胎幹細胞研究必然伴隨著人類胚胎的毀壞,因此本案有違反Dickey-Wicker修正案之虞。在原告具有聲請暫時禁制令的要件下,包括勝訴可能性、無法彌補之損害、利害權衡以及公共利益等,裁定發出暫時禁制令。 這項裁定震撼了美國行政部門及科學界,過往對於Dickey-Wicker修正案,自柯林頓政府以降,行政部門均理解為聯邦政府不得資助毀壞人類胚胎之研究,但對於使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株,則不在此限。因此本案法官之看法實已挑戰行政部門十多年來之共識,本案後續將如何判決,以及是否將促使行政部門提出法律修正案直接規範,將是後續觀察重點。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
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).
歐盟支付服務指令(PSD)將進行翻修,然而進程延宕歐盟執委會於2013年7月24日提出支付服務指令(Payment Service Directive,簡稱PSD,Directive 2007/64/EC)修正案,簡稱PSD2。最新消息指出,PSD2將無法在本屆歐洲議會審議完成,需於五月歐洲議會改選後,在新一屆的議會中再行審議。 PSD公布施行於2007年,該法降低支付服務市場新参進者(也就是非銀行業者)進入市場的困難度,活絡支付市場的競爭,提供消費者更多的選擇,並強化消費者保護。PSD讓「支付」在歐盟內更快更方便。 本次歐盟提出修正案,其修正目標包含: 一、提高歐盟支付市場的整合以及效率。 二、提升支付服務提供者(包含新参進者)的營運範圍。 三、確保強化消費者保護以及資訊安全。 四、鼓勵支付服務的減價。 五、促進共通技術規範以及互用性(interoperability)的形成。 實際做法,PSD2大致有以下修正重點: 一、因應科技發展及時代變遷,擴大適用範圍: (一)提出「第三方支付服務提供人(third party payment provider,簡稱TPP)」之名詞定義,並量身打造規範。原本PSD的附件(Annex)中關於「支付服務」定義,第七款「透過電信、數位或IT設備接收支付服務使用者的指示執行支付交易,而支付的進行也是透過電信或IT系統或網路營運人,而且只是擔任服務使用者與商品或服務提供人的中間媒介。」已可包含目前我國俗稱的第三方支付服務。本次PSD2則在第14條第11項中提出「第三方支付服務提供者」此名詞,對照於附件一(Annex I)第七款中,係指: 基於存取其他支付服務提供人之支付帳戶而提供下述服務- 1.發動支付服務; 2.帳戶資訊服務。」 例如透過TPP與銀行帳戶界接,從銀行帳戶扣款進行支付;或者是與信用卡界接,進行扣款。 依照PSD2,TPP為支付服務提供者(Payment service providers, 簡稱PSPs),因此也需要取得各國主管機關之許可方能進行營業。 (二)透過手機或者是其它IT裝置進行的行動支付,如果單筆支付金額超過50歐元,或者是月支付金額超過200歐元,也應適用PSD2。 二、強化資安要求: (一)歐盟將另提出「網路及資訊安全指令(Direvctive on Network and Information Security,簡稱NIS Directive)」,PSPs應遵循之。 (二)歐洲銀行管理局(European Banking Authority,簡稱EBA)將與歐洲央行(ECB)密切合作,提出資訊安全指導原則(guidelines),以輔導PSPs建立並執行、監控資安以確保PSPs符合資安事件處理要求。 三、強化消費者保護: (一)PSD對於支付服務應揭露資訊的規定只適用於支付全部在歐盟境內發生者,PSD2則要求對於涉及第三國以及外幣之交易,只要有任一支付服務提供者是在歐盟境內,都要適用。 (二)只要支付未經授權,應立即退款給付款方。 (三)保障無條件退款權,但是如果商品或服務已經完成消費則不在此限,例如下載的影片已經被觀賞完畢。 (四)無需另外授權的交易(如免輸入帳密之交易),額度從原本的150歐元下調為50歐元。 對於客訴爭議,PSPs應於15個工作日內以書面回覆。