德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售（廣告）標示將誤導消費者
自特斯拉（Tesla）推行Autopilot（此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛）以降，其原先宣稱可免手動（Hands free），但經美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故，似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調，而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售（廣告）資訊所生的爭議外，日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I）之合議庭的判決，認定特斯拉於其車輛（Model 3）之銷售（廣告）標示資訊的整體，以及原告競爭中心（Wettbewerbszentrale）所分別主張之內容，均屬不正當競爭防制法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，UWG）第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為（Irreführende geschäftliche Handlungen，或譯作引人錯誤之交易行為）。
本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統，以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren（德文直譯：具備完全自動駕駛潛力，而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛）系統等用詞，因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊，則與現行「車輛駕駛輔助系統」（Fahrassistenzsystem）存有落差，進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。
法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統，均無法達到毋須人為介入行駛的情境，即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限，仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等，但因該等內容說明不夠透明與清晰，而仍無法排除其等資訊具有誤導性，故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主（vollkommen autonom）等用語，將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統（註：此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統，然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統）。不過該判決結果仍可上訴。
劉彥伯
法律研究員 編譯整理
Anne-Kristin Fricke, Werbung mit Autopilot irreführend für Verbraucher, Landgericht München I, Jul. 14, 2020, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2020/7.php (last visited Aug. 10, 2020).
Jonathan Bartlett, German court rules: Tesla autopilot is false advertising, Mindmatters, Jul. 14, 2020, https://mindmatters.ai/2020/07/german-court-rules-tesla-autopilot-is-false-advertising/ (last visited Aug. 10, 2020).
Karin Matussek, Tesla can’t use Autopilot ads in Germany, court says, Automotive News Europe, Jul. 14, 2020, https://europe.autonews.com/automakers/tesla-cant-use-autopilot-ads-germany-court-says (last visited Aug. 10, 2020).
Tesla-Werbung zu Autopilot und autonomem Fahren irreführend, beck-aktuell HEUTE IM RECHT, Jul. 15, 2020, https://rsw.beck.de/aktuell/daily/meldung/detail/tesla-werbung-zu-autopilot-und-autonomes-fahren-fuer-verbraucher-irrefuehrend (last visited Aug. 10, 2020).
林易典，〈德國不正當競爭防制法2017年最新翻譯(2017.8.)〉，公平交易委員會，https://www.ftc.gov.tw/upload/6c044d79-bfb5-4427-ad82-8942d682e0f1.pdf （最後瀏覽日：2020/08/10）。
張鑫，〈特斯拉Autopilot在德國被裁決是誤導消費者，其它車商自動駕駛系統呢？〉，希望之聲，2020/07/20，https://www.soundofhope.org/post/402814?lang=b5 （最後瀏覽日：2020/08/10）。
為減少電子垃圾污染以及便利消費者使用消費電子產品，歐洲議會（European Parliament）於2022年10月4日表決通過《無線電設備指令》（Radio Equipment Directive, 2014/53/EU）修正法案，未來在歐盟銷售的電子產品，統一採Type-C規格的充電接頭。 這項修正法案，以602票贊成、13票反對、8票棄權的壓倒性多數通過，2024年底前強制除筆記型電腦以外，所有在歐盟境內銷售的消費電子產品一律需配備USB Type-C規格的充電接口。 屆時，所有功率達100瓦支援有線充電的消費電子產品，例如手機、平板、相機、耳機、掌上遊戲機、電子閱讀器、鍵盤、滑鼠、便攜式導航器等，都必須配備USB Type-C規格的充電接頭。而筆記型電腦也必須在2026年統一採用USB Type-C規格的充電接頭。 據此，在新修正法案施行後，同一充電器得用於各種電子設備，消費者無需於購買新設備時再重新購置充電器，除提高消費者便利性外，更能有效遏止電子垃圾的產生。 對此議題，也引發我國法制上的檢討聲浪，立法院交通委員會於2022年10月5日通過臨時提案，希望NCC加強落實手機充電器規格與統一作業，儘速作業規劃。故繼歐盟之後，未來我國行動電子裝置可望也將統一採USB Type-C規格。 由上可見，歐盟《無線電設備指令》修正法案，是全球未來可預期的調整法制動向與趨勢，蓋其賦予消費者能做出可具永續性的選擇，同時兼顧環境保護與經濟發展。我國目前相關法制規範確有所不足，應及早因應現今實務需求引介外國法制加以移植修正，以符實際。
何謂「監理沙盒」？沙盒（Sandbox）是一個讓小孩可以安全遊玩與發揮創意的場所，在電腦科學領域，沙盒則是用來代稱一個封閉而安全的軟體測試環境。而監理沙盒（Regulatory Sandbox），則是在數位經濟時代，為因應各種新興科技與新商業模式的出現，解決現行法規與新興科技的落差，故透過設計一個風險可控管的實驗場域，提供給各種新興科技的新創業者測試其產品、服務以及商業模式的環境。 在監理沙盒當中，業者將暫時享有法規與相關責任的豁免，減低法規遵循風險，以使業者能夠盡可能地測試其技術、服務或商業模式。透過在測試過程中與監管者（通常為政府主管機關）的密切互動合作，針對在測試過程中所發現或產生的技術、監管或法規問題，一同找出可行的解決方案，並作為未來主管機關與立法者，修改或制定新興科技監管法規的方向跟參考。 監理沙盒一詞源自英國在2014年因應Fintech浪潮所推動的金融科技創新計畫，而類似的概念也出現在日本2014年修正產業競爭力強化法當中的灰色地帶消除制度與企業實證特例制度。我國則於2017年通過金融科技發展與創新實驗條例，為我國監理沙盒的首例，2018年我國持續推動世界首創的無人載具科技創新實驗條例立法，為我國建構更有利於產業創新的法制環境。
OECD將制訂加密資產申報綱要G20要求OECD（經合組織）儘速制訂加密資產申報綱要（Crypto-Asset Reporting Framework, CARF），以建立「加密資產資訊自動交換制度」，使一國稅務機關有權收集，並與他國稅務機關交換從事加密資產交易者的稅務資訊。故OECD於今（2022）年3月發布公開徵詢文件，並於5月23日召開公開諮詢會議，並期能於今年10月完成CARF之制訂。 蓋人手一機的時代，透過APP買賣虛擬通貨及NFT等加密資產已是滑指日常。因使用區塊鏈技術，去中心化的特性使得所有交易都不需要傳統金融機構的中介或干預，又因為區塊鏈是分散式帳本，因此每一筆交易進行紀錄的礦工幾乎都不同。換言之，加密資產的交易及紀錄都有秘密性，金融機構與國家機關難以查得，就算能查到交易紀錄，也無法查得買賣加密資產雙方的真實身份，因此衍生出投資加密資產如有獲利，如果沒有申報，反正國家也查不到，就不用繳稅的問題。 因此，首段所稱CARF，即為解決前段因區塊鏈技術所引起的稅務挑戰，惟這項全新的交換制度涉及了加密資產與跨國稅務等事務，有賴全球合作，茲事體大，雖然CARF與現在已經在全球實施的稅務資訊自動交換制度類似，但顯有不同。
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).