中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》(商務部令2021年第1號,簡稱《辦法》),以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益,不受他國法律與措施的不當侵害。過去,美國等國家透過出口管制推行單邊主義,限制中國大陸企業的國際經貿活動空間,顯示外國法律與措施的不當域外適用,對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》(Council Regulation (EC) No 2271/96)的立法經驗,拒絕承認外國法律和措施的域外效力,以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」;中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害,得向中國法院提起訴訟,要求獲益當事人賠償損失,以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執行委員會宣布義大利於2015年9月30日成為「加強合作系統(enhanced corporation)」的第二十六個會員國,加強合作機制是里斯本條約下的法律工具,且加強合作機制允許九個或更多的歐盟會員國使用歐盟的程序及架構來制訂約束這些會員國的協議。經由加強合作機制規劃來發展新的單一專利制度,義大利成為會員國後即加入單一專利制度,就專利登記來說,因義大利是歐洲第四大市場,但義大利曾經是少數不涉及推動新單一專利框架的歐盟國家之一且曾隨西班牙挑戰單一專利法規的合法性,故這是相當重要的突破。 委員會發言人並表示隨著義大利申請加入加強合作系統,義大利已簽署單一專利法規。西班牙與克羅埃西亞是目前唯二未採用單一專利法規的歐盟國家。單一專利法規提供支持新單一專利制度的法律框架。法規讓參與單一專利國家的所屬企業能藉由向歐洲專利局單一專利申請取得專利保護,而不需要到各個國家單獨申請專利。然而,單一專利保護將只應用於這些已簽署及認可單一專利法院協議及採用單一專利法規的國家。到目前為止有八個國家已認可單一專利法院:奧地利、法國、比利時、瑞典、丹麥、馬爾他共和國、盧森堡及葡萄牙。
加拿大可能推動更嚴格的身份盜用法律加拿大的身份盜用問題嚴重,根據Canadian Council of Better Business Bureaus估計,每年因身份盜用所造成的經濟整體損失超過二十億加幣。此外,去年十一月Ipsos-Reid的調查顯示,73%的加拿大人擔心身份盜用問題,且28%的加拿大人曾親身遭遇、或是有周遭認識之人因此受害。 然而,與身份盜用猖獗的現況相較,加拿大個人資料和隱私保護法制一直飽受批評,被認為無法遏止此一問題擴散。加拿大資料安全之基礎規範為「個人資訊保護與電子文件法」(Personal Information Protection and Electronic Documents Act),但以具有重要嚇阻效果的刑法而言,卻只處罰濫用他人身份資訊,如身份詐欺、冒用、偽造等行為,但對於初步蒐集、處理和盜賣身份資訊之行為,卻難以透過現行刑法規範。 身份盜用可能造成的影響層面相當廣泛,例如個人的財務和信用損失、商業或財金產業的損失,甚至是整體納稅人的傷害。 職是之故,加拿大勞工部、魁北克經濟發展部等政府首長乃宣布,聯邦政府有意推動刑法之修改,使檢警對於先期身份盜用(或違法資料蒐集)之行為,有更大的調查和追訴空間,並希望此一政策方向能獲得國會的後續支持。
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).
共享經濟創新商業模式於歐盟各國發展所遭遇之公平競爭議題共享經濟(Sharing-economy)為近來很夯的議題,其概念係藉由網路平台分享自有資產、資源、時間及技能及其他有用的事物,透過資源分享能更有效利用或者獲得收入。共享經濟不僅能夠促進經濟成長、鼓勵創業,同時也促進資產有效再利用,許多創新服務成功案例,例如Uber、Lyft、Airbnb等因此產生,然而,這類型之創新商業模式推展至世界其他各國發展時,卻遭遇到法規範的差異,與各國政府監督與管理出發點的不同,對各國政府與創新商業模式皆成為未來的挑戰。 舉例來說,目前Uber公司在法國、西班牙和德國等國禁止其提供服務,由於德國政府認為Uber未事先依法律規定辦理司機與營業車輛登記,故禁止Uber於德國境內服務;而西班牙政府認為Uber公司未取得經營執照,亦禁止其於西班牙提供服務。然而Uber公司認為,上述國家對於公司的發展已產生限制競爭與不公平的對待,進而向歐盟執委會(European Commission)提出申訴。 依歐盟條約(The Treaty on the Functioning of the EU, TFEU)規定,歐盟會員國各該內國法之制定原則上不可抵觸歐盟競爭法(EU competition laws),是以,各該歐盟會員國必須遵守歐盟競爭法訂立至少符合歐盟競爭法的相關規範。因此,若認為歐盟會員國的規範與實務操作有悖於歐盟條約所制定之公平競爭規則時,可向歐盟執委會提出申訴,該委員會如發現確實有違背公平競爭規則時,可要求該歐盟會員國修訂其國家的監管制度。 對此,歐盟、各該會員國之監管部門、市場競爭當局試圖尋找解決問題的平衡點,並在適當的監管與促進創新與競爭的環境下,俾利共享經濟於各國的推動與發展。