2020年6月、9月及11月,印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)分別發布三項公告,內容為封鎖數款具資安風險之應用程式,並直接列出名單,總數一共高達220款。三項公告分別如下:
三項公告皆指出依照資訊技術法(Information Technology Act 2000)第69A條之規定,中央政府為保護印度主權之完整性、國家安全、公共利益而有必要,得透過命令封鎖、監視或解密由特定電腦資源(computer resource)產生、傳送、儲存或管理的資料。依照同法第2條第1項第k款,電腦資源係指電腦設備、電腦網路、軟體或應用程式。
電子及資訊科技部進一步表示,經民眾檢舉後調查發現,在手機Android及iOS系統之應用程式商店中,有許多應用程式未經使用者授權就存取其重要資料,並傳輸到印度境外的伺服器,不僅對印度人民隱私造成威脅,更損害印度國家安全與公共利益。有鑑於此,電子及資訊科技部決定封鎖此類具資安風險之應用程式,將名單中所列應用程式自應用程式商店中下架,名單中包括TikTok、WeChat、淘寶、支付寶、微博等應用程式。由於名單中大多數皆屬中國企業開發之應用程式,外界普遍認為是今年6月中印軍隊於邊界西段加勒萬河谷(Galwan Valley)發生衝突,因此印度透過封鎖中國資通訊服務之手段以牽制對方,預計此舉將導致兩國關係更加緊張。
加拿大聯邦政府於2026年2月4日於聯邦參議院提出《聯邦互通醫療法案》(Connected Care for Canadians Act, Bill S-5),由參議員 Pierre Moreau 擔任提案人,以改善該國長期存在的醫療資料不流通及仰賴紙本病歷之困境。據加拿大衛生部統計,目前僅有29%的初級照護提供者得在診所外透過電子方式共享病歷,建立聯邦醫療資訊系統的互通體系,遂為本法案之核心目標。 法案條文草案揭示兩大重點,其一為課予醫療資訊科技供應商(health information technology vendor)義務,其所提供的資訊系統或服務必須要具備互通性(Interoperability),且不得阻礙電子醫療資料的共享(data blocking)。法案亦授權訂定罰鍰機制,確保供應商遵循法規;其二則涉及中央法規與地方法規的分工,法案規定當省或地區尚未制定與本法案所要求實質相同或更嚴格(substantially similar to or exceed)的規定時,該省或地區必須適用法案的規定,法案將授權制定如何認定上述實質性要件的標準與程序。 法案仍在立法程序中,現已完成參議院二讀程序,並於2026年5月6日進入到三讀程序。本法案並非在創建數位身分、平台或醫療資訊資料庫。而是為病患提供安全存取途徑,並促進醫療服務提供者之間安全的資料共享,未來將值得關注法案對於醫療資料共享的貢獻及執行成效。
Nokia 出售125項專利價值120億美元美國NPE公司Pendrell Corporation日前宣布從Nokia收購了125項專利。根據Pendrell Corporation之發言可知,前揭125項專利當中,共有81項專利為關鍵專利(essential patent)。主要涉及領域包括運用於智慧型手持裝置、桌上型電腦、MP3播放器等電子設備的多種基礎記憶體技術,其中尚包括以SD卡為主之嵌入式快閃記憶體技術。 市場分析師預估上開技術的全球市場在今年(2013)將有超過120億美元的價值,若僅論及SD卡市場,其價值甚至在2018年將超過210億美元。 依據雙方契約內容可知,為延續Nokia位於芬蘭之研發投入,Pendrell Corporation亦已成立一名為赫爾辛基記憶體技術(Helsinki Memory Technologies,HMT)之子公司。Nokia有權使用HMT未來所收購及所開發之所有專利。又,前揭專利之授權金收入均將運用於進一步之研發活動。 Pendrell Corporation之智財長Joseph Siino則指出,將購自Nokia之125項專利與該公司原有之其他智財組合結合後,除可提供持續性創新之用以外,亦可以公平合理的價格出售給全世界對其感興趣的公司。 赫爾辛基當地律師事務所之合夥律師Jan Lindberg表示大公司將更積極於出售已非其核心資產之專利資產。但應注意對專利之鑑價時有變化。以本件為例,便應考量Nokia之在赫爾辛基交易所之市值僅餘123億美元。
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).
歐洲推動人體生物資料庫再利用沙盒非營利組織EIT Health於2020年2月展開公共人體生物資料庫(Public biobank)再利用之「數位沙盒」(Digital Sandbox)計畫的第二次公開徵求。參與的中小企業於提案後,可於2020年7月底前獲得通過與否的通知,並最快於2020年9月開始參與計畫。 EIT Health成立於2015年,是歐洲創新技術研究所(European Institute of Innovation and Technology)下的「知識與創新社群」(knowledge and innovation community)之一,主要資金來自歐盟「展望2020」(Horizon 2020)。有鑑於數位革命創造了大量極具研究價值的醫學生物資料,EIT Health於2019下半年提出公共人體生物資料庫再利用之「數位沙盒」計畫構想,該計劃主要目的在支持中小企業利用該生物資料實施創新服務或開發產品。 而依據歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第89條規定,如果生物資料庫之利用係基於科學研究或公共利益之必要,可以在符合「適當的技術和組織措施」(Technical And Organisational Measures)之前提下得到豁免(exemptions)。依此條文,EIT Health之「數位沙盒」計畫參與者得不遵守GDPR第15條(資料主體之接近使用權)、第16條(更正權)、第18條(限制處理權)、第19條(關於更正或刪除個人資料或限制處理之通知義務)、第20條(資料可攜性權利)以及第21條(拒絕權)之規定。透過此計畫,有望幫助中小企業獲得公共人體生物資料庫、研究參與者(Sample holder)和登記冊的近用權限。此外,計畫亦提供最高35,000歐元的資金,以幫助中小型企業在開發創新產品時利用資料。