日本因新冠肺炎而將修正著作權法關於線上教學之著作利用部分提前施行
日本著作權法在2018年修正時，在第35條針對教育相關資通訊（利用網路進行線上教學與傳送預複習資料）之權利對應規定進行增修。修正前，利用人在每次利用時，均需獲得個別權利人之同意並支付授權金；而修正後，僅需一站式的支付補償金即可，無須得到權利人之許可。
然而本條規定原訂於2021年4月施行，但因為新冠肺炎疫情蔓延影響，許多學校、教學機構因停課而使得線上教學之需求提高。日本文化廳為防止感染並考量停課措施有可能長期化，宣布將文學作品、論文及新聞記事等作為線上教學教材，自本月開始無須得著作權人之許可即可使用，亦即將修正施行日期大幅提前。
而作為日本著作權人補償金分配窗口之「教學目的公眾放送補償金管理協會」，也在今年（2020年）4月6日決定本年度相關作品之補償金以特例無償之方式處理。依據上開規定，本年度的線上教學，不論是文學或是音樂等作品，均無須取得著作權人之同意，即可免費使用。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
授業目的公衆送信補償金制度の早期施行について，2020年4月6日，文化廳 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/92169601.html
著作権法の一部を改正する法律の概要 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/h30_hokaisei/pdf/r1406693_01.pdf
每日新聞，オンライン授業でも著作物利用可能に 文化庁、新型コロナで改正著作権法前倒しへ，2020年4月6日，https://mainichi.jp/articles/20200406/k00/00m/040/186000c
時事新聞，著作物教材ネット配信可に 家庭学習向け、年度内は無償―文化庁https://www.jiji.com/jc/article?k=2020040600637&g=soc
教育の情報化の推進のための著作権法改正の概要，文化廳 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/h30_hokaisei/pdf/r1406693_14.pdf
2007年3月舊金山聯邦法院受理Oracle軟體公司對競爭對手SAP及其關係企業TomorrowNow提出濫用電腦詐欺、商業間諜行為告訴。 Oracle公司表示，自2006年底起便發現公司網站中與PeopleSoft、J.D. Edwards有關的客戶支援與維護部分出現流量暴增的現象。犯罪者冒用客戶的ID進入網站中竊取重要軟體與資料，目前已發現超過一千萬筆的違法下載紀錄，而犯罪者IP位址是來自於SAP德州辦公室所在地。 訴狀中指出，SAP員工涉嫌冒用多名PeopleSoft及J.D. Edwards的客戶帳號，登入並存取Oracle的重要資料與客戶連繫系統。因此，Oracle要求法院對SAP發出禁制令，以阻止其違法行為，另聲請法院下令要求SAP歸還非法竊取之資料與文件。 面對Oracle指控，SAP公司發言人Steve Bauer表示公司目前仍在瞭解與檢視該案件，因此不便就整起事件發表評論，但公司保證將全力回擊Oracle的指控。
日本首宗對網路拍賣業者提起之集團訴訟於日本雅虎拍賣網站 ( ?????????， Yahoo! Auctions) 交易，卻遭受詐欺之五百七十二名被害者，於三月三十一日向日本名古屋地方法院對日本雅虎公司以系統缺陷 ( ????欠?， system defect) 為由提起訴訟，請求總額一億一千五百萬元之損害賠償，成為日本第一宗對網路拍賣業者提起之集團訴訟。 原告方面皆是二○○○年四月至今年二月間曾於日本雅虎拍賣網站出價並且得標之買家，當買家將價金匯入賣家指定之帳戶後，卻未曾收到商品。原告主張：一、雅虎對於賣家及買家收取費用，即相當於仲介商；二、雅虎對於賣家實際刊登之商品未盡檢查、核對之責；三、雅虎負有提供無拍賣系統缺陷之契約上義務，以避免損害發生的可能性。日本雅虎則以尚未收受訴狀為由拒絕發表評論。
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).
美國政府於2015年10月公告美國創新戰略最新版本美國創新戰略(A Strategy for American Innovation)於2009年9月首次提出，後於2011年2月配合時事及產業發展增補內容。隨著政策的逐步推行，美國國家經濟委員會及白宮科技政策辦公室於2015年10月公布最新版本之美國創新戰略，在原有的框架增補更多內容成為六大重要施政要項，在策略佈局上又大致可分為創新資源整合的三大創新基礎以及三大策略發展方向，前者包括：(1)投資創新基石；(2)刺激私部門進行創新活動；(3)營造一個創新者國度。後者的三大策略發展方向則包括國家產業重要優先發展領域的技術突破，其影響意味著確定重點投資領域能夠取得變革性結果，以滿足國家和世界所即將面臨的社會議題挑戰。其中諸如精準醫療(precise medicine)、加速發展新型神經技術、推動衛生保健的突破性創新、採用先進車輛減少死亡事故、建設智慧城市、推動再生能源技術提高能源效率、開發先進教育技術、發展太空科技等。 其次，係藉由投資未來產業，建設包容性創新經濟，加強美國先進制造的領先地位，創造工作機會和經濟的持續成長。最後，借助於人才、創新思維及技術工具的適當組合，建設創新型政府，為民眾提供更好的行政服務。