加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫,包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program)以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program),並同意服務商於確保安全的前提下,進行自駕載客服務測試並進行收費。
本次新的布建計畫之實施,希望達成以下四項目標:
依該計畫規定,申請人必須具備載客等級P的許可(Charter-Party Carrier Class P permit)或A等級之載客認證(Class A charter party certificate)並取得加州汽車管理局(California Department of Motor Vehicles, DMV)自駕布建之許可。此外,申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》(Passenger Safety Plan),該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客(包括身心障礙及輪椅人士)風險之規劃。
參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
自從歐洲法院判決谷歌(Google)應該尊重當事人的「被遺忘權」,從搜尋結果移除敏感、不當或過時的資訊聯結後,日本雅虎(Yahoo!)於2014年11月組成了專家小組,針對民眾請求刪除網路搜尋結果時,搜尋引擎應該在何種程度上及如何給予回應等議題進行討論,並於2015年3月30日公布了個資刪除標準,隔日起生效。 日本雅虎表示,當搜尋某人的姓名,出現其病歷、過去曾經犯下的輕罪等敏感性資訊或明顯侵害個人權益的資訊(如非公眾人物的地址、電話號碼等)時,當事人可以請求刪除搜尋結果,但在決定是否准許當事人請求前,雅虎將先行檢查當事人係屬成年人、弱勢族群或公眾人物(包括國會議員、公司高階主管及影視圈名人等)。至於那些被強烈懷疑為非法的性愛照片,如兒童色情或報復性色情(未經本人同意而散播的親密照片)等,將主動予以封鎖而無法瀏覽。 由於線上文字及圖片相當容易複製,不願意公開的資訊被公開在網路上而無法移除時,往往造成當事人心理上極大的痛苦,於搜尋階段便設法封鎖有問題的資訊,能夠有效地防止因資訊傳播而帶來的傷害。但從言論自由及知的權利的角度出發,某些資訊的揭露本身即具有公益色彩,應該適度限制當事人移除資訊的請求。日本雅虎率先公布個資刪除標準,預料將帶動亞洲入口網站對於隱私保護的重視。
日本修正放送法,跨出水平立法第一步2010年11月26日,日本組成臨時國會,在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度,完成「放送法」修正案(連帶小修「電波法」與「電信業法」(電気通信事業法))。新法於同年12月3日公佈,並於2011年6月30日施行。 日本此次修法,在概念上並未法規匯流,而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」;概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下: 1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」,修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。 2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除,新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送,係指依電波法之規定放送之無線電台,使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送;所謂一般放送,則係指基幹放送以外之放送。 3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」,導入「軟體硬體分離」之概念。 4、總體而言,新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外,新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
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).
英國技術移轉政府辦公室發布2023至2024年之年度施政報告英國技術移轉政府辦公室(Government Office for Technology Transfer, GOTT)於2022年4月成立,主要解決公部門研發成果,即「知識資產」(knowledge assets, KA),因面臨運用不足及管理等困境,並積極推動公部門衍生新創政策,促進KA產業化。 GOTT會依研發法人的需求及經驗程度,提供個別支援性服務,如協助較無KA運用經驗之法人設置KA運用工作規則及管理方式等直接技術性指導,亦提供較有KA運用經驗之法人額外投資資金及其他資源挹注。 GOTT於2024年7月5日發布過去一年(2023年4月1日至2024年3月31日)之施政報告,主要重點簡述如下: (1)對「玫瑰書」(the Rose Book),即政府KA管理指引,提出細部操作指引,如:「PSB內KA管理負責人角色任命指引」、「協助PSB制定KA管理策略指引」、「智慧財產權及其機密性指引」、「附件A–知識資產類別與類型」、「附件B–KA評估工具」、「附件C–商業化路線」、「附件D–獲取KA指引」、「附件E–人才流動指引」以及「申請KA補助基金指引」等。 (2)推出首個政府對公部門創新研發之市場驗證加速器計劃,稱為「公共研究創新和市場加速器」(the Public Research Innovation and Market Accelerator, PRIMA),協助公部門創新者測試其研發構想、產品及服務是否有市場發展潛力。 (3)發布「公部門衍生新創公司研究」(Public Sector Spinouts Study),為英國政府首次對公部門推動衍生新創政策及制度進行審查,顯示英國推動上遇有許多推動障礙,研究最後對英國政府及GOTT提供多項施政建議。