美國《雲端法》(CLOUD Act),全名為《釐清境外合法利用資料法》(Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act),於2018年3月23日頒布生效,該法更新《1986年儲存通訊紀錄法》(Stored Communications Act of 1986),並釐清海外資料合法取得:無論資料儲存地在美國境內或境外,美國執法機構均可合法請求通訊紀錄的保存或揭露。
《雲端法》有兩大重點:首先,《雲端法》授權美國與其他值得信賴的國家進行雙邊協議,以取得重大犯罪之電子證據。其他國家必須擁有相應的完善法規、隱私、公民權利之保護,方具備與美國簽署雙邊協議的資格。透過雙邊協議,締約雙方可憑對方國家的搜索票等法律文件,直接對通訊服務提供者強制執行。其二,《雲端法》闡明美國與相當多國家長久以來的原則─假設一間公司在特定國家的司法管轄權範圍內,則其所產生的資料應接受該國的管制,資料儲存地為何,在所不問。
《雲端法》的立法背景可以追溯到2013年美國聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)進行緝毒受阻。當時,涉案美國公民的電子郵件存於微軟境外伺服器,FBI持有搜索令,但是微軟以《1986年儲存通訊紀錄法》管轄範圍不及於美國境外為由,拒絕提供系爭電子郵件。2016年聯邦第二巡迴上訴法院於Microsoft Corp. v. United States判決微軟勝訴─美國政府不得強制取得境外伺服器資料。然而,此訴訟存在相當多爭議,復有2018年《雲端法》之制定,微軟亦對《雲端法》表示支持。《雲端法》通過時,最高法院尚未做出判決;最終,最高法院於2018年4月17日撤銷Microsoft Corp. v. United States。2019年4月10日,美國司法部發布雲端法白皮書,匯集刑事和國家安全專業的律師之意見,並回答常見的問題,希望提升全球的公共安全、隱私及法治。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2015年7月16日歐洲法院(European Court of Justice)作對華為技術有限公司(以下簡稱華為公司)訴中興通訊股份有限公司(以下簡稱中興公司)侵權案作出判決,在判決中說明了向標準制定組織承諾以公平、合理及非歧視的原則(Fair, Reasonable, Non-discriminatory,以下統稱FRAND原則)對第三人授權之標準必要專利權人,在何情況下應依據《歐洲聯盟運作公約(Treaty on the Functioning of the European Union,以下簡稱TFEU)》第102條禁止濫用優勢地位的歐盟法一般規定,不得向法院聲請對被控侵害標準必要專利之人發出禁制令(injunction)。 歐洲法院認為,當標準必要專利權人承諾依據FRAND原則授權時,其已創造第三方對標準必要專利權人將以授權獲利,而非透過行使其排他權利而獲利之合理期待。因此標準必要專利權人必須以合理方法(包括通知被控侵權人侵害事實及表達願依FRAND原則與其達成授權契約之意願)與被控侵權方尋求達成授權契約,否則則構成優勢地位濫用。 至於被控侵權方雖無義務接受標準必要專利權人的要約以作為免除禁制令的條件,但仍應給予真誠並依據商業慣例的回應,包括(1)不拖延回覆;(2)即時提出新的書面要約;(3)被控侵權人正在使用標準必要專利且無法達成授權契約時,必須就其過去使用該專利之數量等依據商業慣例提供適當擔保;(4)雙方不拖延地接受由第三方來認定授權金額;(5)在進行授權協商時,被控侵權人不能挑戰標準必要專利的有效性、必要性或保留其後續相關權利。
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).
情理法難兼顧,人工生殖法再掀波瀾陸軍上尉連長孫吉祥殉職後,未婚妻李幸育終於順利取精,不過能否接受人工受孕則仍有變數。由於 目前人工生殖法草案尚未過關,法律上尚無明確規範,且由於此種案件勢將引發若干後續問題,情理法難以兼顧,故衛生署國民健康局長吳浚明表示,目前擬採取專案審查方式,於週一﹙ 9月13日﹚邀集律師、醫學倫理、婦女團體、不孕症代表等專家,共同討論是否同意李幸育進行人工受孕。 在正式同意人工受孕之前,如果有醫師私下協助進行,衛生署將得以「其醫療行為違反醫學倫理」為由﹙醫師法第二十五條﹚,依同法二十五條之一予以懲戒。至於衛生署長侯勝茂先前表示,要檢討人工生殖法草案之具體內容,放寬「不孕夫妻而且雙方健在」的限制,吳浚明則坦承,此項指示的難度很高,因為目前連草案都還在等待立法院審查,如果等草案過了再行修正,退案修正一來一往間,將耗費相當時日,更何況死後取精可否進行人工生殖之情形更屬複雜,預期難在短期之間獲得定論。
美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院(下稱上訴法院)於Turret Labs USA, Inc. (下稱Turret) v. CargoSprint, LLC(下稱CargoSprint)案,維持紐約東區聯邦地區(下稱原審法院)的結論,駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論,確認在原告主張軟體功能被盜用時,必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議,始符合保護營業秘密法(Defend Trade Secrets Act,DTSA)所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO,以詐欺的方式,進入其授權Lufthansa Cargo Americas(下稱Lufthansa)使用的Dock EnRoll軟體,並對於軟體的技術資訊及演算法,進行逆向工程,盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者,不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準,不論是原審法院及上訴法院均指出,應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先,對於「誰被允許接觸」之認定,原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa,而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者,能夠接觸軟體,但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議,由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次,對於「保密協議」之認定,不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述,兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)