美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, 下稱HHS)轄下的公民權利辦公室(Office for Civil Right, 下稱OCR)在2019年11月27日,正式對Sentara醫療機構處以217萬美元行政罰,主因該機構違反《健康保險可攜與責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act, 下稱HIPAA)的醫療個資外洩通知義務。
HIPAA是美國有關醫療個資管理的主要規範,依據HIPAA第164.400條以下「違反通知規則」(Breach Notification Rule)規定,當超過500位病患的「受保護健康資訊」(Protected Health Information, 下稱PHI)遭受不當使用或被外洩時,除應通知受害人外,還必須立即告知HHS以及在當地知名媒體發布新聞。而OCR主要負責檢查受規範機構,是否確實執行HIPAA隱私、安全和違反通知規則。
而在2017年4月,HHS收到指控Sentara將含有病患姓名、帳號、就診日期等涉及PHI的帳單發送到錯誤地址,造成557名病患個資外洩。Sentara卻認為該帳單內容未含有病患病歷、治療資訊或其他診斷紀錄,且僅有8人被影響,並非HIPAA應進行個資外洩通知義務之範疇,故不依規定程序通報HHS。不過OCR認為依HIPAA第160.103條規定,PHI包含病史、保險資訊、就醫紀錄(含日期)、身心健康狀態等可識別個人之健康資訊。因此認為Sentara確實違反個資外洩通知義務,予以罰款並命檢討改善。
Sentara醫療機構服務範圍橫跨美國維吉尼亞州(Virginia)和北卡羅來納州(North Carolina),共有12家急性照護醫院、10家護理中心和3家照護機構,為美國最具知名的大型非營利醫療機構之一。這次重罰也告誡國內醫療機構當發生敏感性醫療個資外洩時應從嚴判斷,以避免民眾對醫療照護單位失去信任,確保國內醫療機構體系應恪遵HIPAA規範。
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).
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
歐盟執委會以濫用獨占地位處罰斯洛伐克電信及其母公司德意志電信經過深入的調查後,歐盟執委會以違反歐洲聯盟運作條例(TFEU)第102條之禁止濫用獨占地位課處斯洛伐克電信(Slovak Telekom a.s.)及其母公司德意志電信(Deutsche Telekom AG)總計38,838,000歐元之罰金。 斯洛伐克電信以超過五年之濫用獨占地位之策略,阻擋其他來自斯洛伐克市場之競爭者提供寬頻服務,因而違反歐盟反托拉斯法。尤其,執委會認為其拒絕提供開放之用戶迴路(unbundled access to its local loops)予其競爭者,因而導致其他經營者之利潤擠壓。其母公司德意志電信對於其子公司之行為有責;因此,應連帶負擔斯洛伐克電信之罰款。此外,德意志電信於2003年已經因為在德國寬頻市場的利潤擠壓而被罰款,該公司亦被課處額外之罰款共31,070,000歐元,以確保嚇阻及制裁其反覆的濫用行為。 2005年8月,斯洛伐克電信公布在某些條件下,允許其他經營者使用其開放用戶迴路(ULL)。此外,斯洛伐克電信亦不正當地阻擋用戶迴路開放的必要網路資訊;單方面地減少規範中所要求其開放迴路之義務的範圍,以及,在每一個取得開放用戶迴路所需之步驟上,設定不公平的條款和條件(例如搭配、資格、和銀行擔保)。因而延後或阻止其他經營者進入斯洛伐克零售寬頻服務市場。 此外,當其他競爭者以斯洛伐克電信訂定之零售價格販賣寬頻服務予零售消費者時,將產生利潤擠壓而導致虧損;在此種情況下,其他經營者將無法進入斯洛伐克市場。
德國通過電力市場發展法和能源轉型數位化法以因應下階段德國聯邦議會通過電力市場發展法(Gesetze zur Weiterentwicklung des Strommarktes)和能源轉型的數位化法(Gesetze zur zur Digitalisierung der Energiewende)。 本次新制定之電力市場法,是90年代後德國電力市場重大發展。目的在於調適電力市場,以配合當今德國快速成長的再生能源發電比例。為使電力供應繼續保持合理價格和電力供應可靠安全,在確認未來電力市場發展繼續朝向增加越來越多風力發電和太陽能發電之路線的同時,預先架構法制環境,為將來配合運用發電端的彈性、需求端彈性與電力儲存技術,確定電力市場發展方向和框架條件。在上述等規範之下,電力交易商有義務,亦即售電者應該設法建構自身電量儲備作為因應,在電網需要時饋入電網,為供電安全提供必要準備。另外在注重必要容量儲備上之投資外,亦強調電力批發市場上的自由定價原則,維持整體市場所需容量在均衡、平衡之穩定電力供應狀態。 另外,能源轉型數位化法則是使電力部門成為創新之有效制度工具。蓋其作為基礎建設,使新創業模式,例如藉由與消費者持有之再生能源發電設備之連結,發展出新商業獲利模式。修法核心內容係引入智慧量測系統,功能在於作為安全的通訊平台,使電力供應系統能夠配合能源轉型發揮最大功用。 最後,為配合巴黎協定後德國環境政策,在遏止溫室效應氣體的實施具體作為,電力市場法一部份重要內容在於暫時停止褐煤電力電廠發電運轉。配合電網安定的調度需求,僅在指定時間內,使其成為電力安全預備,並最終不再使用褐煤發電,以實現到2020年德國在電力部門的氣候目標。 德國完成電力市場法,結束由“綠皮書”和“白皮書”開始的進程,與鄰國經過廣泛的公眾諮詢和協調會議之後,最終選擇電力市場2.0與市場自由定價的機制,而反對所謂的容量市場。決定性的因素在於,如此一來政策所需花費的成本較另一選項來得低,且更容易使德國融入歐洲電力單一市場架構。依據本法新創建的容量儲備,將與電力市場中其他電力嚴格區分,專門作為應對突發事件額外的安全網。 在「區域合作聯合聲明」中,德國經濟與能源部長於2015年6月8日與11鄰國商討後決定,保證在電力短缺和高電價時,德國側將提供電力的自由定價和跨境交易,如此一來可用更低成本以生產電力,德國和周邊國家的內部單一市場在此看到了巨大的經濟優勢。 與歐洲各國相較,德國在電力供應安全議題上處於領先地位。再加上新的電力市場法,預計未來幾年電力市場能夠達到持續健全發展之目標。