英國通訊傳播管理局發表「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」,提供通訊業者建立開放通訊(Open Communications)之原則建議

  英國通訊傳播管理局(The Office of Communications, Ofcom)於2020年8月發布「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」(Open Communications: Enabling people to share data with innovative services),針對開放通訊的設計原理提出七點建議:

  1. 應盡可能讓符合條件的第三方能夠近用(access)資料,同時確保用戶受到保護。
  2. 應提供客戶一些目前無法取得的資料,例如有關網路服務品質的體驗報告,以提供使用者做為未來交易時之參考。
  3. 資料的提供商和第三方必須確保資料儲存和傳輸的安全性。
  4. 第三方將如何使用有關客戶的資料及是否含有潛在風險等,皆應清楚透明地告知使用者,並且讓共享資料之使用者仍保有控制權限。
  5. 開放通訊服務之設計應符合包容性設計(inclusive design),提高使用者使用意願。
  6. 開放通訊仍應維持市場競爭。
  7. 提供資料所需的成本應與資料開放的潛在收益成比例。原則上,參與開放通訊的通訊提供者越多,對個人和小型企業的整體價值就越高。惟,若是強制要求用戶數少或是無法承擔該技術的小型提供商加入,可能導致成本與收益不成比例。

  除此之外,對於應開放何種資料則須循序漸進。除了增加對第三方客戶資料近用權限之外,首先,應針對開放對資料提供者風險低,但對潛在用戶有較高利益的資料,例如:不包含個人訊息的資料,從而降低匿名化過程中所產生之風險;第二,開放低風險的地理空間資料(geospatial data),目的在於改善該地區的整體地理空間資料基礎架構。最後才是開放有關各種通訊產品中的其他資料,以促進消費者的選擇和保護。

  綜上所述,考慮到開放通訊之可行性,需進一步與其他資料可攜性計劃的主要代表進行會談(如銀行業者),尋求各行業主要服務提供商的支持。再者,考慮是否訂定相關法律以及如何進行監管。第三,應標準化客戶資料,以及確保資料移動之安全性及用戶控制權限,最後則是降低資料開放之成本,以達成開放通訊所帶來之效益。

相關附件
你可能會想參加
※ 英國通訊傳播管理局發表「開放通訊:使人們能夠透過創新服務共享資料」,提供通訊業者建立開放通訊(Open Communications)之原則建議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8543&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
開放科學(open science)

  開放科學的基本理念,泛指在數位時代的背景下,各類型實驗測量機器獲得大量數據,以及網路行為累積的人類活動記錄,使各領域的研究活動趨向側重資料處理,結合分析工具後,以可閱讀的形式呈現並發表。   開放科學概念應用於行政與制度建立上,主要有兩個面向,其一為政府資助產出科學期刊論文等研究成果的開放取用(open access),意圖解決期刊雜誌訂閱費用過高,導致研究成果流通困難的問題,屬於早期開放科學關注的重點;其二則係使用官方研究資金進行研發時,於研究過程中取得的實驗、觀測及調查之研究資料開放運用,為近期政策與制度性倡議所聚焦,目的為使科學界、產業界以及一般社會大眾得以廣為接收並利用該些研究結果,令政府資金運用的一切成果均能充分回饋給國民與社會,期望藉由研究資料的公開,進一步深化該領域的研究進程、推展跨域研究或企業的產品與服務開發、以及創新活動。   舉例而言,日本內閣府於2018年提出的「統合創新戰略(統合イノベーション戦略)」第二章內,建構了國內開放科學下研究資料管理開放政策之基礎框架,關注伺服器空間內的研究資料保存與管理,與外國研究資料連動以建構巨量知識泉源,讓所有人得以廣泛活用該些研究資料,促成與加速跨領域與跨國境的新創。

必載規定修法動態與爭點

必載規定修法動態與爭點 科技法律研究所 2012年4月9日 壹、修法動態   我國無線電視數位化後,頻道大幅增加,必載義務規定將影響有線電視系統的頻道安排與營運規劃,依照最新黨團協商結論,有線廣播電視法修草第33條第1至3項規定:「系統經營者應同時轉播依公共電視法設立之公共電視之節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但經中央主管機關許可者,不在此限。(第一項)系統經營者為前項轉播,不構成侵害著作權,免付費用,亦不得向訂戶收取任何費用。(第二項)系統經營者應同時轉播民營無線電視事業所指定之一個頻道節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但法律另有規定或經中央主管機關許可者,不在此限。(第三項)」同草案第36條第1項則規定:「系統經營者播送之頻道節目及廣告,應依著作權法或其他相關法規取得合法授權。」就上開兩條文做體系觀察,可得出有線電視雖對民營無線電視台所指定之一個頻道負必載義務,但在授權協商未完成前,可予以先行下架、拒絕轉播。但無線電視業者卻反對,主張「數位無線頻道全部必載、且無須付費」。 貳、論點研析與本文建議 一、應注意國際公約之遵守   我國必載規範最早見於1998年著作權法第56條之1第2項:「有線電視之系統經營者得提供基本頻道,同時轉播依法設立無線電視臺播送之著作,不得變更其內容。」使必載不須經著作財產權人同意,屬免費轉播,與伯恩公約第9條第2項及TRIPS第13條有關合理使用之規定不符,引起其他國家關切,而於2003年修正時刪除。惟同樣的規定仍然存續於有廣法中,相背國際公約問題未獲解決。無線電視頻道內所有節目,須向節目原始著作權利人取得授權。若規定有線電視業者須必載所有無線電視頻道,卻不構成著作權之侵害,將連帶使得無線電視業者無須向節目原始著作權利人取得於有線電視系統播送之授權,損及節目原始權利人之利益。 二、有線電視業者之頻道空間與「基本頻道空間」仍具有限性,立法不宜過度限制其權利,仍應以必載一個頻道為宜   從美國的法制經驗觀之,確保資訊多樣性、大眾免費收視之利益與促進市場競爭三項實質政府利益,並未因無線電視數位化而消失,數位必載仍有需要,只是全部必載可能構成多頻道平臺業者逾越必要程度的負擔。故系統業者僅須負擔必載無線電視業者自選群播中一個頻道串流的義務。我國目前有線電視系統未完全數位化,若全部必載民營無線電視共12個數位頻道,且列為頻道空間有限且訂閱戶最多的基本頻道,將導致有線電視業者獲利減損,恐過度限制有線電視業者的廣電與財產自由。我國無線電視已極趨弱勢,必載的確可確保無線電視業者的廣告收入,進而維持經營以保資訊多樣性,仍有必要繼續採行必載規則,惟必載頻道應僅由無線電視業者選擇其一可謂足夠。 三、我國民營無線電視台不屬非商業無線電視台,應輔導其回歸商業競爭,充實數位無線電視臺之動能   非商業無線電視台主要係補充商業電視因追求收視率與廣告收入,所造成特定資訊缺乏而設。商業無線電視台的全部必載恐對多頻道平臺業者投入於商業競爭上之努力,造成搭便車之效果,進而減損無線電視業者自身技術創新與節目開發之誘因。適切輔導無線電視業者競爭閱聽眾之眼球,如英國之共同傳輸的數位無線電視平臺,才能使無線電視業者更有效利用具高度公益性的無線頻譜。 四、無線電視業者間對必載規範與定位時有內部爭議,應仿照美國法制,設計可符合不同業者需求之「必載/再傳輸同意」選擇權框架   法研議修正之初,無線電視業者內部即有不同意見與需求,有意欲與有線電視業者進行載送之商業協商者,亦有傾向免付費必載者。若完整引進美國法制的精神,由無線電視業者自行選擇必載或行商業協商載送,不但可滿足當前不同無線電視業者間的歧異;亦因法制具有彈性,而有不因業者商業上成功與失敗之變化而須頻繁修法之利。

德國Brüstle vs. Greenpeace案於歐盟再掀人類胚胎幹細胞研究爭議

  歐盟1998年生物科技發明法律保護指令(Directive on the legal protection of biotechnological inventions,98/44/EC)第6條(2)(c)雖規定「將人類胚胎作產業或商業用途之使用不具備可專利性」,但並未定義何謂「人類胚胎」及「產業或商業用途使用」,因此德國聯邦最高法院於2009年審理Brüstle vs. Greenpeace一案時,遂提請歐盟法院就前述問題為初步裁定。   在歐盟法院提出初步裁決前,佐審官(Advocate General)M. Yves Bot已先於2011年3月10日提出其法律意見書,認定人類胚胎的概念包括從受精、發展為起始性全能幹細胞(initial totipotent cells)到形成完整人體的整個階段,凡已具備發展為完整人體的基本特質與能力者,均符合指令第6條(2)(c)所稱之胚胎,而不具有可專利性;此外,任何涉及毀損人類胚胎或以人類胚胎為基礎材料的技術亦違反公共秩序與道德,而不得授予專利。至於「產業或商業用途」,其認為係指任何基於產業或商業目的大量製造及使用人類胚胎之行為。   歐盟法院將於近日作出初步裁決,由於佐審官之意見向來對於裁決結果具有實質影響力,故該意見書已引發各界高度關注與討論;雖然德國聯邦最高法院未必會依循裁決結果進行判決,但該裁決內容已涉及人類胚胎幹細胞研究的核心-胚胎定義與研究成果的可專利性問題,因此未來將對各國幹細胞研究的立法政策走向造成何種影響,值得密切觀察。

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).

TOP