2019年7月24日,世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)、美國康乃爾大學(Cornell University)、歐洲工商管理學院(INSEAD)共同發布「2019年全球創新指數報告」(Global Innovation Index 2019, GII)。GII報告每年度發行一份,希望幫助全球決策者更有效地制定政策及促進創新。本年度的報告主題是「創造健康生活─醫療創新之未來展望」,內容展望創新醫療,包括:導入人工智慧(artificial intelligence, AI)、基因體學(genomics)和健康醫療相關的手機應用程式,將會改變醫療照護。醫療創新無論是在診斷或預後,由於大數據、物聯網(Internet of Things, IoT)和人工智慧等新興科技的興起而改變。伴隨而來的是倫理、社會經濟等多方面、史無前例且迫切的挑戰。報告中提及幾項重要發現:
GII依據80項指標評比129個經濟體,指出,全球創新指數最高的國家排名前五名為:瑞士、瑞典、美國、荷蘭、英國,均為高所得國家。中高所得國家創新指數前三名為:中國、馬來西亞、保加利亞;中低所得國家前三名為:越南、烏克蘭、喬治亞;低所得國家前三名則是:盧安達、塞內加爾、坦尚尼亞。至於區域性的創性領袖國是印度(中亞與南亞)、南非(撒哈拉以南非洲)、智利(拉丁美洲和加勒比海地區)、以色列(北非與西亞)、新加坡(東南亞、東亞與大洋洲)。最頂尖的自然與科技聚落所在國家為:美國、中國、德國;並特別指出巴西、印度、伊朗、俄羅斯、土耳其表現亮眼。最頂尖五大聚落是東京-橫濱(日本)、深圳-香港(中國大陸)、首爾(南韓)、北京(中國大陸)、聖荷西-洛杉磯(美國)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
法國國民議會(National Assembly)於2019年7月9日通過反仇恨言論立法提案,希望效仿德國社群媒體管理法(NetzDG),課予網路平台業者積極管理平台上仇恨言論(hate speech online)之責任。該提案希望透過立法要求大型網路平台及搜尋引擎,如Facebook及YouTube等,必須設置用戶檢舉管道,並於24小時內刪除以種族、宗教、性別、性取向或身心障礙為由之煽動仇恨或歧視性侮辱言論,否則將面臨高達全球營業額4%之罰款。 在主管機關方面,規劃由法國廣電主管機關「最高視聽委員會」(High Audiovisual Council, CSA)進行監管,網路平台業者必須向其提交仇恨言論之處理報告與相關數據。同時,平台業者應加強與法國司法系統的合作,取消違法用戶的匿名權利並提供相關證據資料,以利司法追訴。 2019年3月15日紐西蘭清真寺槍擊案之網路直播事件,讓各國警惕勿讓網路平台成為傳遞仇恨言論的工具。發起立法的法國議員Laetitia Avia表示,對抗網絡仇恨言論是場艱巨且長期的戰鬥,希望透過立法讓各方負起應有的責任,讓仇恨言論無所遁形,但反對者認為平台業者為了避免裁罰的風險,可能會對內容進行過度審查,相關自動化過濾技術也可能對言論自由產生不利影響。本立法提案仍待法國參議院完成審議。
Flyknit專利訴訟戰持續擴大,Nike指控Puma侵害Flyknit系列產品之發明專利Nike成立於1971年,以運動用品起家,曾於2013年登上美國雜誌《Fast Company》「最具創新力的公司」排名位列第一。Nike在2012年推出Flyknit系列產品,主打一體成型的針織鞋面,Nike表示Flyknit技術是經過多年的研究、設計與開發,除以接面不明顯的方式來形成鞋面,其所使用的針織材料還可在鞋面的不同區域產生不同的紋理,並提供運動員所需要的輕盈、支撐、透氣、靈活等特性。此外,Nike也申請了有關Flyknit技術的發明專利以及利用Flyknit技術生產鞋面的設計專利。Flyknit不但在運動鞋業掀起新的流行趨勢,也開啟了新的訴訟戰場。 2012年,adidas晚Nike幾個月也發表了編織鞋款Primeknit,Nike旋即對adidas提起侵害發明專利訴訟,訴訟進展至2017年11月底,adidas向美國聯邦上訴法院提出上訴並主張Flyknit應屬於常規紡織工藝,不應給予Nike發明專利,目前尚待訴訟結果。 2015年,Nike又對Skechers的編織運動鞋款提起侵害設計專利訴訟, Skechers則以高端針織設計聞名的Missoni產品為證據,要求美國專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board,簡稱PTAB)審查 Nike設計專利的有效性,最後PTAB認為有部分Nike的設計專利是無效的,至2017年,Skechers持續向PTAB挑戰Nike有關Flyknit鞋面之設計專利,目前PTAB仍在審理進行中。 Nike的Flyknit專利訴訟戰持續擴大規模,今(2018)年5月3日Nike指控Puma的產品IGNITE Proknit、IGNITE Speed Netfit、Mostro Bubble Knit、Jamming,在2008~2016年間侵害了Nike有關Flyknit技術之7件專利,並於美國麻塞諸塞州聯邦地方法院提起專利侵權訴訟,Puma則回應表示其未侵犯任何Nike的專利,計劃將繼續生產其產品。
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示,美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量,以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加,無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜,且2009年6月全美廣電數位化後(DSO),一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space),但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此,FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差,並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技,以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時,須設想頻譜供給不足,研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間,必須相互配合與協調(尤其是業者間的「不歧視原則」),方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
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).