德國聯邦最高法院(Bundesgerichtshof, BGH)於今(2020)年7月「VI ZR 405/18」」案中拒絕當事人請求Google刪除有關其健康個資之主張,為2018年歐盟通過一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)後,德國聯邦最高法院第一件與被遺忘權相關之判決。本案當事人曾為德國一慈善團體之負責人,該團體於2011年陷入財務危機,而當時有報導指稱當事人作為團體負責人,竟稱病不回應媒體訪談。當事人認為上述報導資料有損其名譽,請求Google刪除與其健康個資相關之搜尋結果。德國聯邦最高法院於判決中強調,網路搜尋結果是否須被移除,應衡量相關之基本權利,個案分別認定。本案中大眾知的權利(right to information)優於當事人被遺忘權,故駁回原告之請求,判決Google勝訴。
被遺忘權首見於2014年歐盟判決(Google Spain v. AEPD and Mario Costeja Conzalez),賦予人民要求搜尋引擎移除對自身造成負面影響資訊之權利。GDPR進一步於第17條明文化此一權利之內涵,於個資依原本蒐集之目的已不具必要性、當事人撤回同意、當事人反對個資自動化處理、當事人個資遭不法侵害、依照法律規定應刪除個資及青少年與兒童個資等六種情形,當事人得請求資料控制者刪除個資。
法國近期亦有被遺忘權相關法院判決。法國最高行政法院(Conseil d’État)於今(2020)年3月撤銷法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)於2016年3月對Google作出十萬歐元之裁罰,因其僅刪除存在於法國網域內之當事人個資,而未及於全球網域。法國最高行政法院於本判決重申2019年歐盟法院(European Court of Justice)於Google v. CNIL之立場,認定Google履行被遺忘權之網域範圍僅適用於歐盟地區,而不及於全球,撤銷CNIL於2016年對Google作出之裁罰。
美國環保署(United States Environmental Protection Agency, EPA)為限制汽車廢氣排放污染物對環境造成的危害,根據美國《潔淨空氣法》(Clean Air Act, CAA)的授權,於2023年4月12日提出《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》(Multi-Pollutant Emissions Standards for Model Years 2027 and Later Light-Duty and Medium-Duty Vehicles),以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》(Greenhouse Gas Emissions Standards for Heavy-Duty Vehicles – Phase 3)這兩件汽車廢氣排放新標準,期加速電動汽車(Electric Vehicle, EVs)發展、加速潔淨交通轉型。 《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》分別針對2027年到2032年所出廠的輕型商用車、中型商用車以及重型商用車的汽車廢氣排放標準做出更嚴格的新規範,預計將成為美國迄今為止最嚴格的汽車廢氣排放標準。目標是到2032年時,輕型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至82公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準將減少56%;中型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至275公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準則將減少44%。至於重型商用車,以重型拖曳機(heavy-haul tractors)為例,將從2027年車型年行駛每噸英里二氧化碳平均排放量48克,到2032年時下降至41公克左右。 根據這兩件汽車廢氣排放新標準,並未禁止化石燃料汽車的製造或銷售、亦未規範要求電動汽車的年製造量或年銷售量要達多少數量或比率,而是為汽車限定更嚴格的廢氣排放標準,因此,仍無疑地將迫使汽車製造商減少販售化石燃料汽車、加速推動電動汽車生產的腳步以符合新的排放標準規定。環保署預測汽車製造商在為符標準所採的相應作法之下將會大幅提高電動汽車在新車的銷售比率:到2032年時,電動汽車將佔輕型商用車新車銷量的 67%、中型商用車新車銷量的46%。而此累計可望到2055年時減少約100億噸的二氧化碳排放,相當於美國2022年二氧化碳總排放量的兩倍多。將有效減少有害空氣汙染、並大幅降低因空氣汙染所致的罹病風險以及過早死亡等危險。 藉由新的排放標準,將逐步淘汰化石燃料汽車的生產,加速潔淨交通轉型,有效應對氣候危機並提高全國各社區空氣品質。
歐盟發布第三版支付服務指令(PSD3)草案,強化消費者保護與改善產業環境歐盟執委會(European Commission)於2023年6月28日提出第三版支付服務指令(Third Payment Services Directive, PSD3)草案,目前預計於2024年底前通過最終版本,並於2026年施行。 相較第二版支付服務指令(PSD2),PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範,補強安全性(Security)、透明度(Transparency)與促進創新(Innovation),建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊,改善支付產業競爭環境,提高消費者對資料掌控度,促進創新金融產品服務發展。 PSD3修正重點歸納如下: 一、消費者保護:強化對未經授權交易之保護,完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案,減少消費者潛在損失。 二、開放銀行(Open Banking):持續推動開放銀行發展,透過加強規範第三方支付服務提供者(Third party payment provider, TPP)與提供更標準化與更安全的應用程式介面(Application Programming Interface, API),促進創新金融產業服務發展。 三、支付系統安全性:強化客戶身分認證(Strong Customer Authentication, SCA),促進支付過程的透明度與安全性。 四、因應新型詐欺:導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。 五、跨境支付:加強跨境支付措施與降低成本,推動歐盟市場一體化。 六、支付創新與多元化:導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。 七、監管:制定更明確的法規,加強各方監管,確保市場公平與穩定。
美國修法通過,未來必要時可強制旅客接受AIT掃描近來美國運輸安全管理局(Transportation Security Administration, TSA)修訂隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章,規定機場安全檢查於必要時,可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描。 美國運輸安全管理局根據航空運輸安全法(Aviation and Transportation Security Act, ATSA) 負責運輸之安全、評估威脅及強制執行安全相關的規定和要求,並且確保機場等交通設備是否有充足的安全措施。 由於國際恐怖攻擊行動頻傳,美國運輸安全管理局於2013年開始採行AIT掃描技術以強化旅客通關之安全檢查,並將會顯示出近乎裸照的3D透視影像全身掃描機器(body scanning machines)淘汰。 所謂的AIT(Advanced Imaging Technology)掃描技術,即係高階圖像技術,可偵測旅客是否有攜帶危險性、威脅性物品,它所顯示出來的影像僅係一個大致輪廓,如有違禁品則會在該部位產生色塊,警告安檢人員應採行進一步檢查措施。 一般而言,雖然旅客可拒絕AIT掃描,選擇讓海關人員進行身體檢查,但是為確保運輸安全,近來運輸安全管理局更新隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章,規定於必要時可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描,旅客不再有拒絕之權利。 此一政策施行,勢必遭受侵害「隱私權」之質疑,運輸安全局表示,AIT掃描係採用「自動目標辨識」 (Automatic Target Recognition , ATR) 軟體,亦即非直接顯示個人影像,僅顯示特殊物體在一般影像上的所在位置,發出警訊後再由安檢人員進行詳細檢查。現今AIT掃描技術已提升,掃描出的人體圖像會被模糊處理,且掃描後機器不會儲存任何可識別個人之資訊,更加確保旅客的隱私權不受侵害。
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).