歐盟理事會與歐洲議會於2020年12月14日,針對歐洲軍民兩用出口管制法規《第428/2009號歐盟理事會規章》(COUNCIL REGULATION (EC) No 428/2009)達成修正協議,並獲得歐盟理事會下設常駐代表委員會(Committee of Permanent Representatives, COREPER)認可後正式通過。《規章428/2009》用以規範歐盟軍民兩用出口管制,監管歐盟涉及「軍民兩用」敏感貨品、服務、軟體和技術的對外出口、內部轉口及過境貿易。因兩用貨品包含軍事用途及商用用途,故此次歐盟調整軍民兩用出口管制的相關規則,主要考量面向包括:英國脫歐對歐洲出口管制的影響;如何確保歐盟出口管制條例與國際反武器擴散制度相一致;以及解決網路監管和新興技術帶來的安全威脅等。本次歐洲軍民兩用出口管制修正重點如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
所謂「尖端大型研究設施」,系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》(特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律)中,由國立研究法人所設置,並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關,或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備,並於該研究領域中進行多樣化研究之活用,以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施,其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施,與特定超級電腦設施,亦即超級電腦「京」,以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施;以SPring-8為例,該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等,供欲使用該設施之研究人員參考。
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).
澳洲於9月初生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government)2024年9月1日,澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》(Policy for the responsible use of AI in government,下稱政策)。澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,以下稱DTA)提出此政策,旨於透過提升透明度、風險評估,增進人民對政府應用AI的信任。 1. AI之定義 此政策採經濟合作暨發展組織(OECD)之定義:AI系統是一種基於機器設備,從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。 2.適用範圍 (1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體(non-Corporate Commonwealth entities, NCE)」,非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分,且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。 (2)依據2018年國家情報辦公室法(Office of National Intelligence Act 2018)第4條所規定之國家情報體系(national intelligence community, NIC)可以排除適用此政策。 3.適用此政策之機構,須滿足下列2要件 (1)公布透明度聲明 各機構應在政策生效日起的6個月內(即2025年2月28日前)公開發布透明度聲明,概述其應用AI的方式。 (2)提交權責人員(accountable official,下稱AO)名單 各機構應在政策生效日起90天內(即2024年11月30日前)將AO名單提供給DTA。 所謂AO的職責範圍,主要分為: I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制,並定期審查、控管落實情況,並向DTA回報;鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練,並依業務範圍進行額外培訓,例如:負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員,使機構內的利害關係人知道政策的影響。 II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時,通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例,資訊應包括:AI的類型;預期的AI應用;該機構得出「高風險」評估的原因;任何敏感性資訊(any sensitivities)。 III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口 IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議(whole-of-government forums)。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本政府對於「小型無人機進階安全確保制度」進行研議,並研提「航空法」修正建議日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会),聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長,並由國土交通省航空局協助辦理,民間參與者則多為相關產業公協會,目前規劃每兩個月開1-2次會議,其運行方式包括:原則上為非公開會議,其會議資料將於會後公開,但若議長認有必要,則得決定一部或全部不公開;此外,對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見,亦應聽取。 為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性,本次會議對「航空法」提出如下修正建議: (1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外,尚有其他相關飛安重要事項亦應注意,例如:機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機,對於機體性能及操控者技術應有更高要求,未來可思考訂定罰則或提供擔保)。 (2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範,除因此處操控無人機容易誤入禁區外,該範圍以內通常是飛安事故搜救區,恐妨害搜救之進行。 (3)關於禁區內飛行許可之審查,應包含:機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。 (4)對於商業、營業用無人機,應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準!