英國資訊委員辦公室(ICO)發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題

  2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。

  各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下:

  1. 公部門資料應用效益:部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享,或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用,必須與資料主體的權利和自由進行權衡。
  2. 同意:確保各方對於「同意」(Consent)之理解,以弭平差異,同時向公眾提供透明資訊。
  3. 新技術的挑戰:應用語音生物辨識(voice biometrics)、臉部辨識技術(facial recognition technology, FRT)等,需要在適當基礎上處理特殊類別資料。
  4. 資料分析(Data analytics):以符合資料保護的方式進行資料分析,處理特殊類別資料的適法性,評估處理過程中的風險,並檢查可能用於資料分析的資料來源,確保符合目的之應用。

  未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。

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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).

美國最高法院對間接侵權及專利說明之定義作出最新判決見解

  為了減少美國專利訴訟泛濫,及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟,美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決,此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。   首先,最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利,但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權(induced infringement)。然最高法院認為,聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解,Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響,更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。   另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc,最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決,對於專利說明(patent claim)的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋,認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊(insolubly ambiguous),專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解,認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定,規定專利說明的內容必須要合理且明確,使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊,過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟,但今後要求明確的專利說明,讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。

美國規劃推動「供應鏈之星」計畫,國會提出「節能暨產業競爭力法」並審議

  美國國會於2013年4月提出「節能暨產業競爭力法」(Energy Savings and Industrial Competitiveness Act of 2013)草案,並進行審議。該草案由參議員Shaheen女士及Portman先生共同提出,於二讀後交付予參議院「能源暨自然資源委員會」(the Committee on Energy and Natural Resources)進行討論表決。委員會於2013年5月13日以多數決批准該草案並修正若干條款,全案排入美國國會第113會期等待表決。   本草案屬於包裹式立法,旨在提昇住宅及商用建築並產業等多面向之能源節約,共分成四個章節:   首先對於提昇產業生產競爭力領域(Industrial Efficiency and Competitiveness),加強產業轉型,草案中修正「能源獨立及安全法」(Energy Independence and Security Act of 2007)、「能源政策及管理法」(Energy Policy and Conservation Act,並刪修「2005年能源政策法」及「1992年能源政策法」若干條款。計劃在能源部下,成立「供應鏈之星」(Supply Star Program) 計畫,推動整體產業供應鏈之能源效率,達節能、節水或其他自然資源目的。   其次,在建築(Buildings)領域,草案乃修正「能源管理及生產法」(Energy Conservation and Production Act),更新「模範建築能源規範」(model building energy codes);就住宅建築及商用建築,分別以「2009國際能源管理規範」 (International Energy Conservation Code, IECC)及「ASHRAE標準90.1-2010」作為基準,並將經濟成本效益納入考量。   以及在私用商業建築效率提升融資機制(Private Commercial Building Efficiency Financing)上,能源部將啟動「商業建築能源融資倡議」(Commercial Building Energy Financing Initiative),在州的層級,擴大私部門及商業建築進行能源效率翻新工程之補助範疇。   第四,關於聯邦公部門機關之能源效率(Federal Agency Energy Efficiency),草案乃修正「國家能源管理政策法」(National Energy Conservation Act),討論將在聯邦公部門建築導入資通訊科技(ICT),推動能源效率及節約。   本草案就公部門及私部門能源效率之提升皆有著墨,觀察該草案目前已獲得美國商會等數百位企業團體支持。若本會期能順利通過,勢必對於既有能源法制產生一定之變革,相關趨勢當值留意之。

歐洲法院2017年12月認定Uber是運輸服務業

  巴塞隆納計程車工會認為Uber未受西班牙運輸服務業相關法令管制,而有違反公平競爭之虞,因此向西班牙巴塞隆納3號商事法院提起訴訟。3號商事法院認為有必要進一步釐清Uber之商業模式究竟是否為歐盟法令下之運輸服務業或資訊服務業,亦或兩者均是。這將影響歐盟內部市場指令和電子商務指令之涵蓋範圍,從而決定Uber是否有違反競爭法。   為此,歐洲法院在2017年5月做出先行裁決後,於同年12月做出判決,認定Uber之性質是運輸服務業,因此排除前述指令之適用,應接受各國運輸服務業相關法令之要求,否則違反公平競爭。法院觀點認為縱然其商業模式看似乘客與駕駛之間為自由選擇之連結。然而,Uber提供的平台是這個連結不可或缺的關鍵以外,對於運輸服務的提供,包括價格、車輛、駕駛的選擇具有決定性的影響力。此外,Uber藉由組織這樣的運輸服務來獲取利潤本身就涉及了運輸服務的直接提供。所以Uber整體服務的主要組成部分必須被視為以運輸服務構成,不應被分類為資訊服務。

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