今(2021)年一月中旬在美國總統就職典禮中,由法新社(Agence France-Presse, AFP)攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯(Senator Bernie Sanders)戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品,意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因(meme) 而爆紅。然而,在這些成千上萬的梗圖創作中,除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍,否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。
檢視本事件,將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」,而將該去背圖像合成於各式情境場景,甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的,尚屬於著作權合理使用之範圍,然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途,如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中,將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款,儘管所得為慈善用途,但仍屬於商業使用;此外,該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上,亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮,現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳,不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢,情境可能就有所不同,攝影師將可能進行追究。
回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用,而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社(Associated Press)記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫,遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷(Shepard Fairey)在未經授權使用之前提下,將該攝影著作改作名為《希望(Hope)》之海報與各式商品並進行販售,美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟,儘管最後雙方和解,但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等,皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為,遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。
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加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出,儘管企業在加拿大未設立實體店面,但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務,仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團(Hilton Worldwide Holding)在加拿大未有華爾道夫酒店(Waldorf Astoria)的實體店,卻將WALDORF ASTORIA(下稱系爭商標)於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標,遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定,提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出,系爭商標有使用於全球預訂、付款服務,且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而,商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決,與加拿大商標異議委員會(Trademarks Opposition Board,TMOB)Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案,認為須由實際位於加拿大的酒店,始能提供酒店服務,遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後,聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義,因此有無使用商標,認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出,無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務,只要消費者從中獲得實質利益,即代表企業已實現其服務。準此,華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務,屬於附帶或輔助服務,但若消費者有因系爭商標的原因,而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務,並從中獲得利益,則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在,商標權人仍可將商標與其服務結合,但聯邦上訴法院提醒,僅在加拿大境外在網站上顯示商標,尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外,商標若結合於網路服務使用,則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動,因此,商標權人為了持續受商標法的保護,有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況,俾利在發生爭議時,有證據資料得以佐證。
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).
法國CNIL重罰微軟因搜尋引擎Bing違法運用cookie法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)基於cookie聲明(cookie banner)違反法國資料保護法(Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties)裁罰微軟愛爾蘭分公司(Microsoft Ireland Operations LTD,下稱微軟)搜尋引擎Bing,並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度,且要求微軟應於3個月內限期改正,如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來,CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後,再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中,應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節,具有參考價值。 而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由,主要可分為二面向: 一、未經使用者事前同意,逕於使用者設備中設置cookie 依法國資料保護法第82條規定,業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前,應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時,未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie(MUID cookie)於其電腦設備,且當使用者繼續瀏覽網站時,將會另設置其他廣告cookie,然微軟亦未就此取得使用者同意。 二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同 在有效同意的標準與具體判斷上,由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕,並未提供「拒絕」按鈕,因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異,並未一致,如下說明: (一)使用者同意設置cookie 如使用者同意設置cookie,僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕,即完成設置。 (二)使用者拒絕設置cookie 若使用者欲拒絕設置cookie,需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕;其後進入第二階層,使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉,再點擊「保存設定」按鈕,始完成設置。 是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式,兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie,恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie,故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。
日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略)日本網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)於2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略),其主要目的係持續實現「提昇經濟社會活力與永續發展」、「實現國民安全且安心生活之社會」、「維持國際社會和平、安定與保障日本安全」三大目標,並透過7月25日同樣由網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)發布之網路安全年度計畫2018(サイバーセキュリティ2018),執行下述資安對策的細部計畫與做法。 以下簡述依據日本三大資安目標所提出之重要資安對策: 提昇經濟社會活力與永續發展 (1) 推動可以支援創造新價值之網路安全措施。 (2) 實現可以創造價值之網路安全供應鏈。 (3) 架構安全物聯網(Internet of Things, IoT)系統。 實現國民安全且安心生活之社會 (1) 制定網路犯罪之因應對策。 (2) 官民一體共同防護關鍵基礎設施。 (3) 強化與充實政府機關之網路安全。 (4) 確保大學能建構安全與安心之教育與研究環境。 (5) 展望2020年東京奧運與未來之措施。 (6) 強化情資共享與合作體制。 (7) 強化應變大規模網路攻撃事態之能力。 維持國際社會和平、安定及保障日本安全 (1) 堅持自由、公平且安全之網路空間。 (2) 建立支配網路空間之法律秩序。 (3) 強化日本網路防禦力、抑制網路攻擊能力與掌握狀況之能力。 (4) 強化掌握網路空間狀況之能力。 (5) 國際合作。